链路预测的知识结构与研究热点——基于CiteSpace的计量分析

近年来,随着网络科学的迅猛发展,链路预测成为目前的研究热点。因其有着广泛的应用,例如电子商务网站中的商品推荐,Facebook、Twitter等各种社交平台中的好友推荐,以及在生物领域中蛋白质或者是基因的网络机制与功能推测等,如何进行精准的链路预测的问题俨然备受瞩目。为了更加全面而深入地了解链路预测领域,以"Web of Science"核心合集收录的期刊论文及其参考文献为研究对象,利用关键词共现网络、文献共被引网络以及突现词分析,借助CiteSpace软件进行信息可视化,对链路预测的知识结构与研究热点进行了深入分析。