【摘 要】
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作者共引分析是文献研究中所采用的重要和有效方法。本文针对推荐系统领域的研究,用基于作者共引分析的方法构建知识图谱。利用Web of Science数据库作为数据来源,提取1997-2
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作者共引分析是文献研究中所采用的重要和有效方法。本文针对推荐系统领域的研究,用基于作者共引分析的方法构建知识图谱。利用Web of Science数据库作为数据来源,提取1997-2014年的推荐系统研究文章,生成作者共引矩阵后转化为Pearson相关系数矩阵,再进行因子分析、聚类分析与多维尺度分析,构建推荐系统研究领域的知识图谱。分析表明,推荐系统研究目前处于快速发展时期,相关学者人数与研究范围不断扩大,其中基于协同过滤的推荐算法是最为核心的研究内容,个性化推荐、基于内容的推荐算法和基于数据挖掘的推荐算法等方向是目前该领域的研究热点。
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