Bu çalışma portföy ve makine öğrenmesi alanlarında yapılan akademik yayınları sistematik bir şekilde inceleyerek ortaya çıkan literatürü bibliyometrik yöntemle analiz etmeyi amaçlamaktadır. Web of Science (WoS) veri tabanından elde edilen yayınlar ilgili anahtar kelimeler ile taranmış ve elde edilen yayınların yıllara göre eğilimleri, kurumlar, ülkeler, atıf alan çalışmalar, sık kullanılan anahtar kelimeler detaylı olarak değerlendirilmiştir.

Elde edilen bulgular, portföy yönetimi alanında makine öğrenmesi tekniklerinin kullanımının özellikle son yıllarda hızla arttığını göstermektedir. Tahminleme, sınıflandırma ve optimizasyon problemlerinde yapay sinir ağları, rastgele ormanlar, destek vektör makineleri gibi algoritmaların sıklıkla tercih edildiği tespit edilmiştir.

Bibliyometrik analiz ile çalışılan alanın mevcut durumu kapsamlı bir şekilde ortaya konmuştur. Tematik boşluklar ve gelecekteki çalışmalar için potansiyel yönelimleri de işaret etmektedir. Bu yönü ile çalışma hem araştırmacılar hem de uygulayıcılar için referans niteliği taşımaktadır.