《表1 不同算法提取的个性化推荐关键词命名 (部分)》

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《个性化推荐研究热点及学术群探析——基于1990—2017年数据统计及可视化研究》

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运用CiteSpaceV绘制作者共被引知识图谱，生成节点共计465个，连线2 542条，密度0.023 6，聚类模块Q=0.632 8，S=0.751 8，聚类效果显著，聚类分析得到24组作者群类。聚类发现Adomavicius G，Sarwar B，Zhou T，Resnick P，Herlocker J L，Burke R，Koren Y，Linden G等作者处于图谱核心位置，其研究代表个性化推荐的研究发展方向。采取关键词命名法将24组作者群体简要命名，其聚类规模，Silhouette值，聚类的平均年份及用tf×idf，LLR和MI算法提取出的排名靠前的术语如表1所示（聚类规模>20）。