我國推薦系統研究熱點及可視化分析

張駿 顧沖

摘 要：為探索我國推薦系統領域研究現狀和熱點，選取CNKI作為數據來源，運用共現分析、社會網絡分析、多維尺度分析以及知識圖譜等可視化方法和工具，從發文量、核心期刊、作者合作、機構合作、研究熱點等方面進行可視化分析。分析表明，我國推薦系統研究正處于快速發展時期，主要集中在計算機科學、圖書情報等領域，作者合作關系與機構合作關系都有待加強，呈現多元化特點，形成8大熱點主題域，為后續學者的研究提供了一定的參考價值。

關鍵詞：推薦系統；共現分析；社會網絡分析；可視化；知識圖譜

中圖分類號：F2 文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.18.004

1 引言

隨著大數據時代的來臨，互聯網上的信息資源呈現爆炸式增長的趨勢，人們雖然可以方便地獲取信息，但卻更難準確地篩選出對自己有用的信息了，這就造成了“信息超載”（Information Overload）的問題，而解決信息超載問題的一個非常行之有效的方法就是推薦系統。推薦系統（Recommender System）是一種通過學習和挖掘用戶的興趣以及項目（如音樂、電影、好友、旅游景點等）的特征從而將用戶可能感興趣的項目主動推薦給相應用戶的信息系統。目前，推薦系統在電子商務、信息檢索以及移動應用、電子旅游、互聯網廣告、社會媒體、社交網絡等等眾多應用領域取得了較大的進展。

由于推薦系統的應用效果十分顯著，國內學術界及其相關領域對推薦系統的研究也日益增多。雖然有很多學者對推薦系統進行過綜述性的研究，但是學者們所處的領域不同，他們所論述問題的側重點也不盡相同。……