中文摘要：

虚拟社区极大地拓展了人们获取知识的途径与方式，但社区中的海量信息也增加了人们的认知负担。本文以虚拟研究社区中电子文献的个性化推荐为例，建立了知识推荐系统的体系结构，分析了知识推荐机制，并结合内容过滤和协同过滤的推荐策略，设计了虚拟研究社区中显性与隐性知识的推荐过程。知识推荐系统既能向研究者推荐主题相关的学术文献（显性知识），也能推荐与研究者有相似研究主题和研究兴趣的社区成员（隐性知识）．从而方便研究者之间建立一个主题相关的虚拟研究团队，就感兴趣的研究主题进行深度交互与知识分享。