citespace初学者使用案例
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citespace介绍及使用Citespace是一款用于可视化科学文献分析的工具,它可以帮助研究人员更好地理解和展示学术领域的知识图谱。
本文将介绍Citespace的基本概念和主要功能,并提供使用示例,帮助读者快速掌握该工具的使用方法。
一、Citespace简介Citespace是由中国科学院博士胡健民开发的一款学术可视化软件,该软件在整理、分析和可视化科学知识方面具有很高的实用性和准确性。
Citespace的主要特点包括以下几个方面:1.1 知识图谱Citespace可以根据科学文献的引用关系,生成知识图谱。
通过将论文之间的引用关系进行可视化,研究人员可以更好地理解学术领域中不同文献之间的联系和演化过程。
1.2 主题聚类Citespace可以根据关键词和引文共现等信息,对文献进行主题聚类分析。
通过对大量文献进行分析,研究人员可以从海量的科技文献中提取出关键主题和热点问题,进而指导自己的研究方向。
1.3 可视化分析Citespace提供了多种可视化方法,如时序图、地图、对比图等,帮助研究人员更直观地展示和分析科学文献数据。
通过合理利用这些可视化手段,研究人员可以更清晰地了解自己研究领域的整体概貌。
二、Citespace的使用方法在Citespace的使用过程中,主要包括文献数据的导入、分析参数的设置、可视化结果的呈现等几个步骤。
下面将以一个具体的例子为大家演示Citespace的使用方法。
2.1 数据准备首先,我们需要准备一份包含学术文献信息的数据文件,通常是CSV或者BibTeX格式的文件。
在准备数据时,需要确保文献数据的质量和完整性,以保证后续分析的准确性和有效性。
2.2 导入数据打开Citespace软件后,点击“File”菜单中的“Open”选项,选择之前准备好的文献数据文件进行导入。
Citespace会自动解析并显示导入的文献信息。
2.3 设置参数在导入数据后,我们需要设置一些分析参数,以便Citespace能够根据这些参数进行相应的分析和可视化操作。
信息计量学CiteSpace使用教程169. 让你的图更美——调整图谱软件自动生成的图总是很丑,相信用过citespace的人都有所体会。
虽然这样的图依然有价值,但缺乏了美感,在图谱解读时也会有部分障碍。
因此本节主要是对图谱调整的一些方法进行说明。
在图谱生成界面中的display选项中基本包含了进行图谱调整的所有内容。
图谱调整下面依次解释常用选项的用法:•调整背景颜色:Background Color/Black Background/White Background背景颜色可以根据自己的需要调整。
软件还给出了两个快捷调整的方式,直接调整为白色背景和黑色背景。
•节点调整节点调整仅能在默认图谱中进行,例如引文年环的节点,节点的形状和颜色都具有解释性含义,则无法对节点进行调整o node rendering type呈现类型o node shape节点形状o node size 节点大小o node fill color 节点填充颜色/node outline color节点轮廓颜色•标签调整o label color 选择文章标签颜色/术语标签颜色/聚类标签颜色o label font size 选择标签统一大小显示/按比例显示o label position 选择使节点标签不被遮挡/使聚类标签不被遮挡•连线o line shape 选择连接是直线还是曲线o dashed line 虚线是否显示;虚线颜色o solid line 实线是否显示;实线颜色•聚类o show/hide cluster label显示/隐藏聚类标签#o show/hide cluster ID显示/隐藏聚类IDo convex hull:shou/hide 显示/隐藏聚类区o convex hull:fill/border only 显示/隐藏聚类区阴影填充o convex hull:toggle fill color pattern填充颜色切换o convex hull:select a fill color选择填充颜色o convex hull:color by cited year聚类区按年份赋予颜色o circle show/hide显示/隐藏聚类圈\。
信息计量学CiteSpace使用教程4
5.数据处理窗口展示
数据处理窗口
数据处理窗口即展示了上节提到的Citespace支持的数据库类型。
在数据处理窗口,软件可以完成以下功能:
1.数据格式转换(最为常用)
2.数据获取:获取ADS、arXiv数据,属于citespace内置功能
3.数据处理(较为常用):针对WoS数据,可以进行文件合并、文献去重、分隔符格式转换等。
具体内容如下图所示:
数据处理
1.整理数据(较少使用):使用本功能要求会使用基本的SQL语句,具体界面如下。
整理数据
5. 基本操作流程
使用citespace的基本操作流程如框图所示,涉及到了数据采集、数据处理、导入软件、功能选择、可视化生成图谱和标签提取、图谱解读几个重要步骤。
基本操作流程
下面以文献共被引图谱分析来展示使用CiteSpace的方法:
5.1 前期工作
•获取数据
•数据转换(非WoS数据)
•以CNKI为例
•(1)新建两个文件夹“input”和“output”,将下载的文件放入“input”文件夹中
•(2)Data →Import→CNKI
•(3)Input directory选择“input”文件夹,Output directory选择“output”文件夹
•(4)点击format conversion,完成转换
•建立新工程;
•参数选择(功能面板选择cited reference)。
CiteSpace学习指南1. CiteSpace基础CiteSpace全球使用的时间和空间特征被引分布:CiteSpace科技文本挖掘及可视化CiteSpace基础001:下载及安装CiteSpace基础002:软件原理CiteSpace基础003:最新安装视频CiteSpace基础004:不同版本使用说明CiteSpace基础005:知识图谱理论与实践CiteSpace:界定一个研究领域的学术格局CiteSpace理论基础与技术CiteSpace软件界面与功能CiteSpace对CNKI数据的分析CiteSpace对CSSCI数据的分析CiteSpace对Web of Science数据的分析CiteSpace对RSCI俄罗斯科学索引数据分析CiteSpace引文网络主路径分析CiteSpace对结构变异的分析CiteSpace的设计和分析原理CiteSpace的分析流程CiteSpace中Pathfinder的作用CiteSpace可视化案例视频Carrot对CiteSpace施引文献的聚类CiteSpace中文指南(最新版)2.CiteSpace可视化设计CiteSpace视图001:时区视图CiteSpace视图002:网络视图CiteSpace视图003:网络叠加图CiteSpace视图004:期刊叠加视图CiteSpace视图005:时间线视图CiteSpace视图006:主题配色3.CiteSpace案例图案例001:CiteSpace最新案例图案例002:CiteSpace最新案例图案例003:CiteSpace最新案例图案例004:CiteSpace最新案例图案例005:CiteSpace最新案例图案例006:CiteSpace最新案例图案例007:CiteSpace最新案例图案例008:CiteSpace最新案例图案例009:CiteSpace最新案例图案例010:CiteSpace最新案例图案例011:CiteSpace最新案例图案例012:CiteSpace最新案例图案例013:CiteSpace最新案例图案例014:CiteSpace最新案例图案例015:CiteSpace最新案例图案例016:CiteSpace最新案例图(主题图)案例017:CiteSpace最新案例图案例018:CiteSpace最新案例图案例019:CiteSpace最新案例图4. CiteSpace案例论文目录CiteSpace实践与应用:2021(1), 1-100CiteSpace实践与应用:2021(2), 101-200CiteSpace实践与应用:2021(3), 201-300CiteSpace实践与应用:2021(4), 301-400CiteSpace实践与应用:2021(5), 401-500CiteSpace实践与应用:2021(6), 501-545CiteSpace实践与应用:2020学位论文CiteSpace实践与应用:2014-2019学位论文CiteSpace实践与应用:10篇CiteSpace知识图谱博士论文CiteSpace实践与应用:10篇情报科学知识图谱学位论文CiteSpace实践与应用:14篇医学科学知识图谱博士论文CiteSpace实践与应用:10篇教育科学知识图谱学位论文CiteSpace实践与应用:10篇体育科学知识图谱学位论文CiteSpace实践与应用:图谱案例著作CiteSpace实践与应用:图谱案例论文5. CiteSpace问题问题001:CiteSpace论文问题问题002:CiteSpace论文问题问题003:CiteSpace论文问题CiteSpace问答001:常见问题CiteSpace问答002:分析中的异常要自己检查和完善CiteSpace问答003:关于国家或地区合作和关键词分析解决CiteSpace与VOSviewer软件字体太小6. 科学知识图谱基础基础知识001:文献共被引分析基础知识002:科研合作网络分析基础知识003:研究主题分析基础知识004:地理可视化基础知识005:科学计量与知识图谱免费指南基础知识006:科学知识图谱典型案例视频基础知识007:认识三计学基础知识008:数据库与数据采集基础知识009:科学知识图谱理论、方法与实践谁最早提出“文献计量学”这个词?文献计量学指标应用的四个群体简介科学计量学科学计量学与情报学的天然联系7. 科学知识图谱基础视频视频001:CiteSpace视频视频002:BibExcel视频视频003:VOSviewer视频视频004:SCI2视频视频005:R-Bibliometrix视频视频006:SCIMAT 视频视频007:文献计量中的基础概念视频008:不同领域的Bibliometrics 视频009:Nature 150年视频010:合作网络可视化。
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。
CiteSpace可视化软件的应用案例分析近年来,科学探究领域数据量的快速增加,使得探究人员在处理和分析大规模数据时面临巨大的挑战。
为了更好地理解科学探究的现状和趋势,科研人员需要一种可以援助他们进行可视化分析的工具。
CiteSpace可视化软件便是一款应用广泛的科学文献可视化分析工具,已经在多个领域呈现了其强大的应用潜力。
一、CiteSpace可视化软件的概述CiteSpace是一种基于知识图谱和网络科学的数据开掘工具。
该软件可以从巨大的科学文献数据库中提取文献信息,并使用可视化手段呈现探究领域的知识图谱和进步趋势。
CiteSpace 能够发现文献之间的干系、探究热点和前沿领域,并通过网络图、时间轴和聚类分析等功能,援助用户深度了解探究现状和将来趋势。
二、CiteSpace可视化软件的应用案例1. 学术界探究案例CiteSpace已经被广泛应用于不同砚科领域的探究。
例如,在图书情报学领域,探究人员使用CiteSpace对出版社、期刊以及学术探究机构等进行了可视化分析。
通过使用CiteSpace,他们能够了解各个对象之间的联系和互动程度,以便更好地把握行业进步动态。
2. 科技创新应用案例CiteSpace也广泛应用于科技创新管理中。
例如,一个企业研发团队使用CiteSpace对竞争对手的专利文献进行了分析。
通过对文献的可视化显示,团队能够得到竞争对手的创新重点和将来进步趋势,援助企业制定更有针对性的技术创新策略。
3. 城市规划探究案例另一个案例是CiteSpace在城市规划探究中的应用。
城市规划探究涉及多个学科和领域,数据巨大且复杂。
探究人员使用CiteSpace对城市规划领域内的文献进行了综合分析,以便识别出主要的探究方向、核心作者和引用干系。
这有助于探究人员更好地了解城市规划的进步趋势以及将来的探究方向。
三、CiteSpace可视化软件的优势和不足1. 优势CiteSpace具有许多优势。