审稿意见

一、文章概述

本文题为《基于支持向量机和特征选择构建人工智能模型——以“心血管疾病”为例》，作者团队通过利用支持向量机（SVM）和特征选择技术，构建了心血管疾病风险预测模型，并以爱数科平台发布的心血管疾病数据集为例进行了实验验证。文章详细介绍了数据预处理、特征选择方法、模型构建及评估过程，旨在探索人工智能在医疗领域的应用潜力。

二、优点

选题具有前沿性和实际应用价值：心血管疾病是全球范围内的重大健康问题，利用人工智能技术进行疾病风险预测是当前的研究热点。本文选题前沿，具有较高的实际应用价值。
方法科学，技术路线清晰：文章采用了多种数据特征选择方法，并结合SVM算法构建模型，技术路线清晰，方法科学严谨。
实验设计合理，结果可信：文章对数据集进行了详细的预处理，并采用了多种评估指标对模型性能进行了全面评估，实验结果可信度高。
结论明确，讨论深入：文章结论明确，对特征选择和支持向量机在心血管疾病风险预测中的作用进行了深入讨论，并提出了模型的局限性和改进方向。
三、缺点

文献综述不够全面：文章在文献综述部分对相关领域的研究现状介绍不够全面，未能充分展示该领域的研究进展和最新成果。
理论深度有待加强：虽然文章详细介绍了实验过程和结果，但在理论层面的探讨相对薄弱，缺乏对特征选择和支持向量机算法原理的深入阐述。
实际应用场景讨论不足：文章主要聚焦于模型构建和实验验证，对模型在实际应用场景中的可行性、挑战和解决方案讨论不足。
四、修改建议

加强文献综述：建议作者在修改时加强对相关领域文献的查阅和综述，补充和更新研究背景，明确本文在该领域中的定位和贡献。
深化理论探讨：建议作者在讨论部分增加对特征选择和支持向量机算法原理的深入阐述，提升文章的理论深度。
扩展实际应用讨论：建议作者增加对模型在实际应用场景中的讨论，包括应用场景的选择、数据获取的挑战、模型部署和维护的考虑等，以增强文章的应用价值和指导意义。
五、处理结论

综上所述，本文选题前沿，方法科学，实验设计合理，结果可信，具有较高的学术价值和实际应用潜力。但在文献综述、理论深度和实际应用场景讨论方面存在不足。建议作者在修改时充分考虑上述建议，进一步完善文章内容。修改后，本文有望成为一篇具有较高学术水平和实际应用价值的论文，适合在《图书情报导刊》上发表。因此，我倾向于接受本文的投稿，并期待作者在修改后能够提交一篇更加完善的稿件。