传统媒体时代，专业新闻媒体把握了从新闻内容制作到分发的绝大部分权力，受众只能被动接收来自专业媒体的新闻内容，主动权有限。而到了智能媒体时代，伴随着网络传播技术的飞速发展而催生出的“Apple〓News”“今日头条”等新闻分发平台通过个性化推荐算法掌握用户的兴趣取向，向用户推荐内容，不仅打破了传统媒体时代受众的被动局面，同时迅速占据了原本由传统媒体所掌握的新闻传播市场，带给整个新闻传播业前所未有的巨变。[1]然而，个性化推荐算法的广泛应用也带来了各种弊端和社会问题，相关学者从不同角度形成了问题意识和学科关怀，取得了丰硕的研究成果。通过对这些研究成果进行梳理和总结，揭示当前传播学领域关于算法推荐问题研究的客观现状，对后续研究具有一定的借鉴意义。为此，本文以453篇CSSCI期刊论文为依托，利用Citespace软件对算法推荐研究现状进行解读，并结合关键文献的重点分析，梳理出新闻传播学领域算法推荐的研究脉络和热点，为学者提供预测性的经验参考。   一、研究方法与数据处理   本文采用了由美国华裔学者陈超美应用Java语言开发的信息可视化分析软件Citespace，其主要基于共引分析理论（co-ciation）和寻径网络算法（Pathfinder）等，对特定领域文献（集合）进行计量，以探寻出学科领域演化的关键