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基于知识图谱的我国高校图书馆个性化推荐研究综述

         
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利用高校图书馆积累的大数据资源为用户提供个性化图书推荐一直是情报学与图书馆学领域的研究热点.文章利用2010-2019年CNKI收录的253篇相关学术文献进行文献计量分析,使用信息可视化软件CiteSpace生成作者合作、机构合作、关键词共现、主题路径等知识图谱,探索近10年我国高校图书馆个性化推荐研究的发展路径、热点变迁及发展趋势,以期为我国高校图书馆个性化推荐研究领域的学术探索与实践提供相应的理论参考.研究发现:①针对该领域的研究已经形成多个研究群体,研究合作方式以高校的校内合作为主.②2010-2019年该领域研究热点集中在个性化推荐、协同过滤、数据挖掘等方面,并在此基础上衍生出情景化推荐、阅读推广等研究前沿.③2010-2019年该领域的研究可大致分为基础研究与创新研究两个阶段,前者为后者的研究提供理论基础,后者基于前者的研究衍生新的研究热点.④目前研究的局限性在于理论研究居多,实际应用较少.

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