推荐算法研究进展及知识图谱可视化分析

来源：计算机工程与应用杂志2024年第21期北京时间：

作者：林素青, 罗定南, 张书华

单位：1.天津财经大学 理工学院，天津 300222 ；2.天津财经大学 管理科学与工程学院，天津 300222

摘要：互联网技术的应用普及使网络数据资源呈指数级增长，从海量数据中获取需求信息愈加困难。推荐算法因能有效解决信息过载问题而备受关注，相关研究成果层出不穷。以中国知网(CNKI)和科学网(WOS)核心合集为主要数据源，采集2012—2024年间出版的4?773篇和4?531篇中英文文献，利用可视化分析工具CiteSpace和VOSviewer绘制文献基本信息与关键词共现图谱；借助图谱分析，提炼核心技术关键词：知识图谱、图神经网络和深度学习，并选取与之关联的代表性推荐算法；通过图表直观展示算法核心机制和基本原理，聚焦现有研究的不足与挑战以及针对性解决方案；基于挑战-方案-来源文献的格式，绘制各核心技术关键词所关联算法的知识架构图，实现推荐原理的可视化。

关键词：推荐算法,知识图谱,CiteSpace,VOSviewer