3.共现聚类分析

colexification的含义共词摘要：1.共词概念介绍2.共词方法论分析3.共词应用领域及案例4.共词面临的挑战与未来发展正文：一、共词概念介绍共词（Co-occurrence），又称为共现，是指两个或多个词语在同一文本中同时出现的现象。

在语言学、信息检索和文本挖掘等领域，共词分析作为一种重要的研究方法，旨在揭示词语之间的关联性和语义关系。

二、共词方法论分析1.共词矩阵：将文本中的词语两两组合，统计它们在同一句子中出现的次数，构建一个对称的共词矩阵。

共词矩阵的元素表示两个词语在文本中的共现次数，矩阵的行和列分别对应文本中的所有词语。

2.聚类分析：对共词矩阵进行聚类分析，可以发现词语之间的相似性，从而挖掘出文本的主题和结构。

3.网络分析：将共词矩阵转换为有向图，可以研究词语之间的因果关系、影响力度等。

4.词频统计：分析文本中的词语出现频率，可得出关键词、热点话题等。

三、共词应用领域及案例1.文献综述：在学术研究中，共词分析可以帮助研究者了解某一领域的研究热点、研究现状和发展趋势。

2.文本分类：共词分析可用于自动分类文本，如新闻分类、文档分类等。

3.情感分析：分析文本中的情感词汇共现关系，判断文本的情感倾向，如正面、负面或中性。

4.语言学习：共词分析可以帮助学习者掌握词汇之间的关联性，提高语言学习效果。

四、共词面临的挑战与未来发展1.数据规模：随着互联网的发展，文本数据呈现出爆炸式增长，如何处理大规模文本数据成为共词分析的一个挑战。

2.词语歧义：在自然语言处理中，词语存在多种含义，共词分析需要解决词语歧义问题。

3.语义关系挖掘：共词分析目前主要关注词语的统计关系，未来研究可深入挖掘词语间的语义关系。

4.智能化应用：结合人工智能技术，共词分析有望在更多领域发挥智能化作用。

总之，共词作为一种重要的文本分析方法，在多个领域具有广泛的应用价值。

词共现矩阵分析方法介绍标题：词共现矩阵分析方法介绍概述：词共现矩阵分析方法是一种文本分析工具，通过计算词语在大量文本中的共现情况，可以揭示出词语之间的关联性和语义内涵。

本文将介绍词共现矩阵分析方法的基本原理、应用场景以及优缺点，并提供一些实用的案例分析。

1. 什么是词共现矩阵分析方法？词共现矩阵分析方法是一种基于统计学原理的文本分析方法，它通过构建一个词语与词语之间的共现矩阵来进行分析。

在该矩阵中，每一行代表一个词语，每一列代表一个文本样本。

矩阵中的每个元素表示对应词语在对应文本样本中出现的次数或频率。

2. 词共现矩阵分析方法的原理：词共现矩阵分析方法基于一个关键假设：如果两个词语在多个文本中频繁地共同出现，那么它们很可能具有某种关联性。

该方法通过计算不同词语之间的共现次数或频率，进而分析它们之间的关系。

3. 词共现矩阵分析方法的应用场景：- 文本聚类和分类：通过分析词语之间的共现关系，可以将文本按照主题或类别进行聚类和分类，以便更好地理解文本内容。

- 关键词提取和摘要生成：通过词共现矩阵分析，可以发现文本中频繁共现的词语，从而提取出关键词和生成文章摘要。

- 情感分析：通过分析情感词与其他词语的共现情况，可以推断文本的情感倾向或情绪状态。

- 关系网络构建：通过词共现矩阵分析方法，可以构建关键词之间的关系网络，进而揭示出词语之间的相关性和从属关系。

4. 词共现矩阵分析方法的优点：- 简单易懂：该方法的原理简单，容易理解和实现。

- 可解释性强：通过可视化共现矩阵，可以直观地观察词语之间的关系。

- 适用范围广：适用于各种类型的文本数据，包括文学作品、社交媒体数据、科学论文等。

5. 词共现矩阵分析方法的缺点：- 无法处理词序信息：该方法只关注词语之间的共现关系，忽略了词语之间的顺序信息。

- 词语的歧义性：对于具有多义的词语，可能无法准确地反映其语义内涵。

- 稀疏性问题：当文本数据稀疏时，词共现矩阵中可能出现很多零值，导致分析结果不够准确。

用户画像研究的文献特征和热点分析摘要：针对用户画像学术研究文献开展计量分析，使用Citespace可视化工具对用户画像的时序分布、作者分布、科研机构分布、期刊分布等用户画像的研究现状进行了具体的描述分析，并对关键词进行共词和聚类分析以发现研究热点。

归纳了用户画像领域的主要研究方向及研究状况，为下一步的研究工作提出了建议。

关键词：用户画像; 文献计量; 聚类分析;Abstract：Based on a quantitative analysis of the academic literature on user portrait,the paper uses the CiteSpace to analyze the progress on user portrait,such as time sequence distribution,author distribution,scientific research institution distribution,journal distribution,etc.,and to find the research hotspots by using the co-word and cluster analysis of key words. The paper summarizes the main research directions in the field of user portrait,and puts forward interesting topics for the future work.Keyword：user profile; literature measurement; cluster analyze;1 、引言2018年8月，中国互联网络信息中心(CNNIC)发布了第42次《中国互联网络发展状况统计报告》，据报告中显示，截至2018年6月，我国上网用户人数已超过8亿，互联网普及率达到57.7%;18年上半年新增的网民数量为2968万人，同比上一年增长了3.8%;而我国使用手机上网的用户规模已达7.88亿，上网用户通过手机连接互联网的比例高达98.3%[1]。

数据分析的六种基本分析方法数据分析是如今商业决策中不可或缺的一个环节。

通过对大量数据的收集、整理和分析，可以揭示出隐藏在背后的有价值的信息和模式。

在数据分析的过程中，有许多基本的分析方法可供选择。

本文将介绍六种常用的数据分析方法。

1. 描述性分析描述性分析是数据分析的起点。

它通过对数据进行总结和描述，帮助我们了解数据的基本特征。

常用的描述性分析方法包括： - 平均值：计算数据集的所有值的平均数，反映数据的集中趋势。

- 中位数：将数据集按大小排序，找到中间的数值，反映数据的中心位置。

- 极值：识别出数据集的最大值和最小值，帮助我们了解数据的范围。

- 频数分布：将数据分成不同的组，统计每个组的频数，呈现数据的分布情况。

2. 相关性分析相关性分析用于探索变量之间的关系。

通过计算相关系数，我们可以确定两个变量之间的线性关系强度和方向。

常用的相关性分析方法包括：- 皮尔逊相关系数：衡量两个变量之间的线性关系强度，取值范围为-1到1。

- 斯皮尔曼相关系数：衡量两个变量之间的非线性关系强度，取值范围为-1到1。

- 散点图：将两个变量的值绘制在笛卡尔坐标系上，直观展示它们之间的关系。

3. 预测分析预测分析是根据过去的数据和模式，预测未来的结果。

它基于历史数据的趋势和模式，通过建立数学模型来进行预测。

常用的预测分析方法包括：- 线性回归：通过拟合一条直线来预测一个或多个自变量与因变量之间的关系。

- 时间序列分析：通过分析时间上的趋势和周期性模式来预测未来的结果。

- 预测模型评估：使用合适的评估指标来评估预测模型的准确性，如均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等。

4. 分类分析分类分析用于将数据集中的个体划分为不同的类别。

通过对已有的数据进行分类，我们可以预测新的数据属于哪个类别。

常用的分类分析方法包括：- 决策树：通过一系列的判定条件将数据划分为不同的类别，形成树状结构。

- 朴素贝叶斯分类：基于贝叶斯公式，计算数据属于每个类别的概率，选择概率最高的类别作为预测结果。

生命科学中的共现性分析及其应用研究生命科学领域中的研究主题涉及到多个方面，研究者们需要了解不同领域的知识才能进行深入的研究。

在这个过程中，共现性分析成为了一种重要的工具。

共现性指的是两个或两个以上的术语在同一个研究文献中同时出现的情况。

通过对共现性的研究，研究者可以更加全面地了解某个主题的研究现状和热点方向，进而指导自己的研究。

一、共现性分析原理共现性分析是一种文献计量学的方法。

该方法可以分为以下几个步骤：首先，从数据库中获取与研究主题相关的文献集；然后，通过文献集中的文献摘要或关键词提取用于分析的术语；接着，统计不同术语之间的共现情况，得到由术语组成的矩阵，该矩阵表明了不同术语之间的关系；最后，通过对矩阵进行聚类、网络分析等方法，挖掘出术语之间的规律和特征，为后续的研究提供指导。

二、共现性分析的应用共现性分析在生命科学领域有着广泛的应用。

其中，最常见的应用包括以下几个方面：1、领域知识的综述：共现性分析可以根据文献集构建术语矩阵，进而进行聚类、网络分析等方法，将文献集中不同术语之间的关系展现出来，为研究者综述某一领域的知识提供了方便。

2、研究热点的发现：通过共现性分析可以发现某一领域研究的热点和趋势。

例如，对肿瘤研究中的术语矩阵进行分析，可以发现肿瘤免疫治疗、个体化治疗等领域是当前的热点研究方向。

3、领域专家的发掘：共现性分析可以通过分析研究者的文献，发现某个领域的专家学者，为领域内人才引进和研究团队建设提供参考。

4、科学合作的建立：共现性分析可以通过分析在同一领域发表研究成果的学者之间的网络关系，从而发现潜在的合作者。

这种方法被称为“合作网络分析”。

三、应用研究举例以细胞自噬为例，介绍共现性分析的应用研究。

细胞自噬是一种重要的细胞代谢过程，被广泛地应用于疾病治疗等领域。

通过在PubMed数据库中收集与细胞自噬有关的文献，得到了一个包含2925篇文献的文献集，通过文献摘要提取出了62个与细胞自噬相关的术语，构建了一个62*62的术语共现矩阵。

第 22卷第 6期2023年 6月Vol.22 No.6Jun.2023软件导刊Software Guide计算机课程思政研究的知识图谱可视化分析刘雪洁1，2，孙庚1，2，刘波1，郭泓希2，齐红1（1.吉林大学计算机科学与技术学院；2.吉林大学软件学院，吉林长春 130012）摘要：分析计算机专业课程思政建设的研究现状和研究热点，预测计算机专业课程思政的发展趋势，可为未来课程思政教学改革和探索提供借鉴。

通过检索中国知网（CNKI）数据库2010-2022年收录的 675篇计算机专业课程思政文献，采用CiteSpace软件对所选文献的作者、研究机构、关键词进行聚类分析，对高频关键词进行中心性分析，构建合作网络共现知识图谱；对当前计算机专业课程思政的研究热点、研究前沿趋势等进行科学计算可视化分析，清晰地展示了计算机课程思政研究的基本轨迹、特征、热点和趋势。

以上研究成果可为完善课程思政理论，尤其是推进计算机专业课程思政的研究工作作出贡献。

关键词：课程思政；知识图谱；可视化分析；计算机专业DOI：10.11907/rjdk.221841开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：G641 文献标识码：A文章编号：1672-7800（2023）006-0229-06Visual Analysis of Ideological and Political Research in Computer Courseby of Knowledge GraphLIU Xue-jie1，2， SUN geng1，2， LIU bo1， GUO hong-xi2， QI hong1（1.Department of Computer Science and Technology， Jilin University；2.Department of Soft Engineering， Jilin University， Changchun 130012， China）Abstract：It can provide reference for the future teaching reform and exploration of curriculum ideological and political research by analyzing the research current status and hotspots， and predicting the development trend of the ideological and political construction of computer major courses. This paper searches 675 ideological and political documents of computer major courses collected in CNKI database from 2010 to 2022，uses CiteSpace software to cluster the authors，research institutions and keywords，makes a central analysis of high-frequency key‐words， and constructs a cooperative network co-occurrence knowledge graph. Then it realizes the scientific visual analysis on the research hot‐spots，research trends of the current curriculum ideological and political research in computer courses，and clearly shows the basic track，characteristics， hotspots and trends of computer curriculum ideological and political research.The above research results can contribute to im‐proving the theory of ideological and political education in courses， especially in promoting the research of ideological and political education in computer science courses.Key Words：curriculum ideology and politics； knowledge graph； visual analysis； computer major0 引言课程思政是实现全员、全程、全方位育人格局，将各类专业课程与思想政治课同向同行形成协同效应，将“立德树人”作为教育根本任务的一种综合教育理念［1-3］。

关键词共词分析、聚类分析和多维尺度分析功能：1、寻找近几年研究热点(热点图），为论文的选题做准备2、直接为论文服务方法举例：关键词：自闭症研究工具：Bicomb共词分析软件、SPSS17.0、excel、中国知网（CNKI）研究进程：A：中国知网（官网）-左上“资源总库”-左上“中国学术期刊网络出版总库"主题：自闭症，年限范围：2000-2014，来源类别：全选—检索每页显示：50-一页页全选后再删除一定不要研究的文献—尽量多选择文献（最好全部）导出/参考文献—全选—导出-自定义（支持需输出更多文献信息)-全选—导出-保存-txt打开txt-编辑—全部替换（前面英文删除）-另存为txt—编码：ANSI【多操作几遍，不然提取不出来或会出现00000，而不是00000,00001，00002等】B：书目共现分析系统—增加(右上角)—项目编号：1—格式类型:cnki中文txt—提取-选择文档—关键字段：关键词-提取（红色）—统计-关键字：关键词—∑统计-矩阵—关键字：关键词—≥5≤280-词篇矩阵—生成—导出至txt-保存C：打开SPSS-文件-打开文本数据-下一步-删除第一行-度量标准：“名义”变为“度量”—分析—分类—系统聚类-V1标准个案-V2到Vn变量—统计量:选择“合并进程表"“相似性矩阵”-绘制：树状图-方法（二分类—Ochiai）-结果：近似矩阵（最大的表格)导出到excel—多维尺度分析【树状图如果是虚线，可能是spss版本问题或其他问题】D：SPSS—excel导入-打开数据—excel—删除第一行—删除1:、2：、3：、4：、5：、、、—复制粘贴到变量视图—度量标准：“名义”变为“度量"-字符串变为数值【第一个分类不要改字符串】—分析—度量—多维尺度最后一个ALSCAL-变量移动—从数据创建距离-度量(E）—标准化：Z得分—选项：组图。

CiteSpace聚类教程一、CiteSpace聚类功能简介CiteSpace的聚类功能是基于文献引用关系的，可将文献按照引用关系进行聚类，从而呈现不同研究主题或领域的研究群体。

具体来说，CiteSpace采用主题模型和文献共引分析的方法，根据文献间的共现关系来判断其研究主题的相似性，并将相似的文献聚类到同一个群体中。

二、CiteSpace聚类的使用方法1. 数据准备：首先需要将待分析的文献数据导入CiteSpace中，可以是Web of Science、SCI、SSCI等数据库中的文献数据，也可以是自己整理的文献数据。

将文献数据导入CiteSpace后，可以选择性地设置一些参数，如时间范围、文献类型等。

2. 引用关系构建：CiteSpace需要构建文献间的引用关系网络，即将每篇文献与其所引用的其他文献连接起来。

可以通过CiteSpace自带的数据预处理工具，根据文献中的引用关系手动构建引用关系网络。

也可以从外部数据库中导出文献的引用关系数据，然后导入CiteSpace进行分析。

3. 聚类参数设置：在进行聚类分析前，可以设置一些参数来调整聚类的效果。

主要包括聚类方法、相似度计算方法和聚类的粒度等。

聚类方法可以选择层次聚类、K-means等；相似度计算可以选择余弦相似度、Jaccard相似度等。

5. 进一步分析：除了聚类结果图外，CiteSpace还提供了多种分析功能，如关键词共现分析、主题演化分析等，可用于深入了解聚类结果中各个研究主题的特点和变化趋势。

三、CiteSpace聚类的应用案例1. 领域研究：研究者可以利用CiteSpace对其中一学术领域进行文献聚类分析，发现该领域的研究热点和研究主题，帮助指导自己的研究方向。

2. 学科交叉：CiteSpace可以将不同学科的文献进行聚类，找到学科间的交叉点，并发现新的研究领域和方向。

3.学术评估：通过对其中一学术领域的文献进行聚类，可以了解该领域的研究人员和机构，并评估其研究能力和影响力。

基金项目:广东医学科研课题/广东省热点医学科研主题现状研究0(编号:A2006474)。

作者简介:钟伟金,男,1976年生,硕士,馆员,研究方向为文献计量分析。

共词分析法研究(三))))共词聚类分析法的原理与特点The Research of Co -word Analysis (3))))The Principle and C haracteristics of the C o -Word Cluster Analysis钟伟金 李 佳 杨兴菊(广东医学院图书馆 湛江 524023)摘 要 共词聚类分析法采用聚类的计算方法,对文章中共现的词对(主题词或关键词)的关联性进行运算,将关系密切的词聚集归类,从而达到挖掘隐含信息的目的。

通过对聚类原理的分析,认为该方法具有客观性、科学性、敏感性的特点。

并讨论了共词聚类分析法的不足以及其解决办法,最后介绍了共词聚类分析法的最新研究进展。

关键词 共词聚类分析法 研究进展 共词聚类原理中图分类号 G251.5随着期刊数量的增长与学科的细化发展,给情报工作者带来了新的挑战:文献的组织与检索、文献内容的分析评价、文献信息的提取与挖掘。

传统的文献检索方式如分类号、主题词、关键词等,由于缺乏文献内容间的联系、智能化检索程度低,在文献呈爆炸式增长的时代,传统的检索方式已难以在查全率与查准率间取得平衡,说明这种信息的组织检索方式难以满足人们的需求。

由于人类科研活动及其成果主要是以文献方式记录储存的,因此对文献量与文献主题的统计分析可在某种程度上反映出一门科学在一定时期研究的基本趋势、研究的水平和发展速度[1],文献量的大量增长,无疑给情报人员通过对文献集的分析来评价学科的发展现状的难度,也为情报人员通过文献集提取、挖掘有用的信息带来困难。

为解决这一矛盾,需要采用新的方法来处理组织、整理和分析文献集。

新方法应该具有以下三方面的特点:能对文献内容进行识别;能反映文献之间的内容联系;能借助机器进行批量处理。

共词分析法研究共词分析的过程与方式一、本文概述共词分析法是一种广泛应用于信息科学、图书馆学、社会学、管理学等领域的文献计量学方法。

它通过统计和分析一组词汇在特定领域文献中共同出现的频次，揭示这些词汇之间的关联性和聚类性，从而反映该领域的热点主题、研究趋势和知识结构。

本文旨在深入探讨共词分析的过程与方式，包括数据准备、共词矩阵构建、聚类分析、结果解读等关键环节，以期为相关领域的研究者提供一套系统、实用的方法论参考。

在本文中，我们首先将对共词分析法的基本原理进行简要介绍，阐述其相较于其他文献计量学方法的独特优势。

随后，我们将详细介绍共词分析的具体步骤，包括如何从海量文献中筛选和提取关键词，如何构建共词矩阵并计算关键词之间的关联强度，以及如何运用聚类分析等统计方法对共词矩阵进行解读和可视化展示。

我们将通过实例分析，展示共词分析法在实际研究中的应用效果，并探讨其可能存在的局限性和改进方向。

通过本文的阐述，我们期望能够帮助读者更加深入地理解共词分析法的核心思想和操作步骤，掌握其在实际研究中的应用技巧，从而推动该方法在相关领域的研究中得到更广泛的应用和发展。

二、共词分析法的理论基础共词分析法是一种基于文献计量学的方法，它的理论基础主要源自信息科学、文献学和情报学等领域。

该方法通过统计和分析一组关键词或主题词在同一篇文献中共同出现的频次，来揭示这些关键词或主题词之间的关联程度，从而反映某一学科或领域的热点、结构和发展趋势。

共词分析法的理论基础主要包括词频分析理论、共现分析理论和聚类分析理论。

词频分析理论认为，关键词的出现频次能够反映其在某一学科或领域的重要性，频次越高，说明该关键词越受关注，其研究价值也越大。

共现分析理论则强调关键词之间的关联性，认为如果两个关键词在同一篇文献中频繁共现，那么它们之间就存在一定的关联或相似性。

聚类分析理论则是将共现频次较高的关键词进行聚类，形成不同的主题或研究领域，从而揭示学科或领域的结构和发展趋势。

文献计量学方法共现和聚类
文献计量学是一种定量分析方法，用于研究学术文献之间的关
系和趋势。

其中，共现分析和聚类分析是两种常用的方法。

首先，共现分析是一种用于发现文献中关键词之间关联性的方法。

它通过统计文献中关键词同时出现的频率，来揭示这些关键词
之间的内在联系。

共现分析可以帮助研究者发现研究领域中的热点
问题和关键主题，从而指导后续研究方向的选择和研究重点的确定。

其次，聚类分析是一种将文献按照其特征进行分组的方法。

在
文献计量学中，聚类分析常常被用来将具有相似研究主题或关键词
的文献进行分类，以便于研究者对大量文献进行整理和理解。

通过
聚类分析，研究者可以更好地把握不同研究领域的发展趋势和内在
联系，为自己的研究提供更全面的背景和参考。

总的来说，文献计量学方法中的共现分析和聚类分析都是非常
有益的工具，它们可以帮助研究者更好地理解学术文献之间的关系
和趋势，为研究方向的选择和研究内容的确定提供重要参考。

同时，这些方法也为学术研究的发展和进步提供了有力的支持和指导。

词共现算法词共现算法是一种自然语言处理（NLP）技术，用于分析文本中词语之间的关联关系。

它可以帮助我们深入挖掘文本中的语义信息，为文本挖掘、情感分析、主题建模等任务提供有益的帮助。

下面将详细介绍词共现算法的基本概念、实现方法和应用场景。

一、基本概念词共现算法是指通过分析文本中词语共同出现的频率，来研究词语之间的关联关系。

如果两个词语在文本中共同出现的频率高于随机预期，则认为它们之间存在一种共现关系。

共现关系可以反映词语之间的语义关联、主题相似度等信息。

二、实现方法词共现算法的实现方法主要包括以下步骤：1.预处理：对原始文本进行分词、去停用词等预处理操作，得到一系列的词语。

2.构建共现矩阵：根据预处理后的词语，构建一个共现矩阵。

矩阵中的每个元素表示两个词语共同出现的次数。

3.计算共现概率：根据共现矩阵，计算每个词语对之间的共现概率。

共现概率是指两个词语在文本中共同出现的概率，可以通过共现次数除以总词语次数得到。

4.聚类分析：根据共现概率矩阵，对词语进行聚类分析。

常用的聚类算法包括K-means、层次聚类等。

5.结果展示：将聚类结果以图形化的方式展示出来，方便用户进行进一步的分析。

三、应用场景词共现算法可以应用于以下场景：1.文本挖掘：通过对文本中的词语进行共现分析，可以挖掘出文本中的主题、关键词等信息，为文本挖掘任务提供支持。

2.情感分析：通过对评论、留言等文本进行词共现分析，可以识别出其中的情感倾向和情感色彩，为情感分析任务提供帮助。

3.主题建模：通过对大量文本进行共现分析，可以识别出其中的主题和关键词，为主题建模任务提供支持。

4.语义关联分析：通过对文本中的词语进行共现分析，可以挖掘出词语之间的语义关联关系，为语义关联分析任务提供帮助。

5.推荐系统：通过对用户历史行为和评论进行词共现分析，可以为用户推荐相关的产品或服务，提高推荐系统的准确性和效果。

总之，词共现算法是一种有效的自然语言处理技术，它可以为我们深入挖掘文本中的语义信息和关联关系提供支持。

共词分析法研究共词聚类分析法的原理与特点一、本文概述本文旨在深入探讨共词分析法及其重要应用——共词聚类分析法的原理与特点。

作为一种在文献计量学、内容分析和信息科学等领域广泛应用的文本分析方法，共词分析法通过对文献中共同出现的词汇进行分析，揭示出词汇之间的内在关联和知识结构。

而共词聚类分析法则是在此基础上，利用聚类算法对共词矩阵进行聚类，进一步挖掘出主题结构、研究热点和发展趋势。

本文将首先介绍共词分析法的基本原理和方法步骤，然后重点阐述共词聚类分析法的实现过程、优势和局限性，以期为读者提供全面而深入的理解，并为其在相关领域的实际应用提供指导和参考。

二、共词分析法的理论基础共词分析法是一种基于文献计量学的分析方法，其理论基础主要包括词频分析、共现分析和聚类分析三个部分。

词频分析是共词分析法的基础。

通过统计特定领域文献中词汇的出现频率，可以揭示出该领域的研究热点和趋势。

高频词汇往往代表了该领域的研究重点和方向，而低频词汇则可能反映了新的研究动向或未受足够关注的领域。

共现分析是共词分析法的核心。

它通过分析同一篇文献中不同词汇的共同出现情况，来揭示这些词汇之间的关联性和相关性。

共现频率高的词汇对往往具有紧密的内在联系，可能代表着同一研究主题或方向的词汇群体。

聚类分析是共词分析法的重要手段。

通过运用聚类算法，可以将共现频率高的词汇对进行聚类，形成不同的聚类群体。

这些聚类群体反映了文献中不同研究主题或方向的分布情况，有助于研究者快速识别出该领域的主要研究方向和热点。

共词分析法的理论基础包括词频分析、共现分析和聚类分析三个部分。

通过这些分析手段，共词分析法能够有效地揭示出文献中词汇的关联性、相关性以及研究主题和方向的分布情况，为研究者提供有力的研究工具和方法。

三、共词聚类分析法的原理共词聚类分析法是一种基于共词分析的信息挖掘方法，它通过对特定领域文献中词汇共现情况的统计和分析，揭示出该领域的研究热点、研究前沿和发展趋势。

一、单选题1.按包含与被包含顺序看,以下哪个是正确的( )。

A、Web of Science→Web of Knowledge→SCI→SCI ExpendedB、Web of Knowledge→Web of Science→SCI Expended→SCIC、Web of Knowledge→Web of Science→SCI→SCI ExpendedD、Web of Science→Web of Knowledge→SCI Expended→SCI 正确答案：B2.对文献主题进行分析时,以下可选择的指标是( )。

A、题目B、关键词C、作者D、引文正确答案：B3.引文检索是( )。

A、通过引用文献检索到被引用文献B、通过引用文献检索到参考文献C、通过被引用文献检索到引用文献D、通过参考文献检索到被引用文献正确答案：C4.科研项目申报的意义是鼓励( )。

A、创收B、扬名C、创作D、创新正确答案：D5.关于影响因子,以下哪个说法是错误的( )。

A、可用于评价学术期刊的质量B、指期刊2年内发表的文献在第3年被平均引用的次数C、影响因子的统计不排除期刊的自引D、指期刊当年发表的文献在当年被平均引用的次数正确答案：D6.特定年份发表于某刊的论文在同一年中被引用的指标是( )。

A、影响因子B、平均引文率C、平均被引率D、即时指标正确答案：D8.EndNote最重要功能之一是在用Word撰写论文或书籍时,可以自动插入、编排文献,输出符合投稿要求的参考文献格式。

即所谓( )。

A、Format BibliographyB、Remove Field CodesC、Cite While You WriteD、Manuscript Template正确答案：C8.比较完善的引文数据库应当有引文检索的中间步骤,即被引文献索引。

以下哪组数据库都有被引文献索引( )。

A、Web of Science,中国引文数据库,中国科学引文数据库B、Web of Science,CBM,中国引文数据库C、Web of Science,中国学术期刊网络出版总库,CBMD、中国科学引文数据库,中国引文数据库,中文科技期刊数据库正确答案：A9.下面哪项不是专利的属性( )。

Issues and Re-consideration on Cluster Analysis in
Co-occurrence Matrix
作者： 周磊[1] 杨威[2] 张玉峰[3]
作者机构： [1]武汉纺织大学会计学院，武汉430200 [2]武汉东湖新技术开发区管委会，武汉430079 [3]武汉大学信息管理学院，武汉430072
出版物刊名： 情报杂志
页码： 32-36页
年卷期： 2014年 第6期
主题词： 共现矩阵 聚类分析 SPSS 多维尺度分析 社会网络分析
摘要：共现矩阵聚类分析研究的技术性问题可归纳为三点：对称矩阵的预处理、聚类分析的距离、SPSS软件的适用性。

针对这些问题，提出可采用多维尺度分析（MDS）、社会网络分析（SNA）等方法进行自动分类。

基于专利数据，采用三种分析方案（Pearson系数与最长距离聚类结合、Cosine系数与MDS结合、SNA聚类）分别对物流信息化技术的IPC号共现矩阵进行处理。

实证结果表明：方案1不适宜进行共现矩阵的聚类分析；方案2和方案3能够更准确地揭示共现矩阵蕴含的技术分类；方案3操作简单、分析结果直观。