为比较全面地把握社交媒体领域的研究热点及发展趋势,本文在搜集CNKI和Web of Science数据库中有关社交媒体领域相关文献的基础上,借助CiteSpace和Ucinet等工具分析国内外社交媒体领域的研究现状。通过对国内外进行分析,结果发现:国内外社交媒体研究主要以相应的社交工具作为研究对象,共同关注的有隐私问题、情感分析、社交媒体功能等。国内研究较为关注社交媒体自身如传播特性、传播载体等,而国外研究则更多地集中在社交媒体的应用。
基于web of science和中国知网的大数据可视化期刊文献数据,运用文献计量、共词分析和社会网络方法,从学科分布、期刊分布、高频关键词共现、关键词主题演进等方面对大数据可视化领域的总体情况进行量化比较研究。结果表明,国际大数据可视化理论和技术研究较国内成熟,趋向于生物生命信息可视化、个人健康医疗可视化以及智能可视化的研究。国内理论和技术研究滞后而应用围绕着教育大数据可视化等方面的研究,高水平研究成果相对较少。
大数据时代下,信息过载问题日益突出,使得大数据推荐算法研究显得尤为重要。本文基于Web of Science和中国知网的大数据推荐算法期刊文献数据,运用文献计量、共词分析和社会网络方法,从高频关键词共现、关键词主题演进、研究动态等方面对大数据推荐算法领域的总体情况进行量化比较研究。结果显示,国外大数据推荐算法在理论和应用的研究上都领先于国内,特别是在应用上的广度和深度是国内大数据推荐算法需要加强研究的方向。大数据推荐算法朝着个性化教育、个性化医疗、个性化社会网络服务等应用领域发展。本文对促进中国大数据推荐算法理论的纵深研究、深层次的应用研究以及向着国际化发展具有一定的指导意义。
