《表2 高频关键词共现矩阵（部分）》

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《推荐系统用户模型的研究热点及启示——基于近十年核心文献的知识图谱分析》

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共词分析的基本原理是通过对某些词或名词短语在同一篇文献中两两出现的频次进行统计，以此为基础对这些词进行聚类分析，从而反映出这些词之间的亲疏关系，进而揭示由这些词所代表的主题的结构变化。依据高频关键词表，研究运用SATI 3.2构建关键词共现矩阵，将阈值设置为32（即高频关键词的个数），生成32×32的高频关键词共现矩阵，如表2所示（鉴于篇幅所限，文章摘取前十位高频关键词的共现数据）。表2中，对角线上的数值呈现对应关键词在文献样本中出现的总次数，而所在行上的数值则表示与对应关键词在文献中共同出现的次数，数值越大，表示其间的关系越紧密。例如，用户兴趣模型在研究样本中共出现31次，与个性化推荐和本体两个关键词分别共同出现7次和3次。