科学知识图谱CiteSpace利用方法[1]

基于CiteSpace的合作治理研究的知识图谱分析一、关键词分析首先我们对合作治理领域的关键词进行分析。

使用CiteSpace对Web of Science数据库中2000-2020年间的合作治理领域的文献进行数据挖掘，得到了最具代表性的关键词。

根据分析结果，我们找到了一些具有代表性的合作治理研究关键词，如“合作治理”、“公共管理”、“政策协调”、“多利益相关者”、“社会参与”、“治理网络”等。

通过关键词分析，我们可以发现当前合作治理研究的关键词主要集中在多方面，涉及到政府管理、政策协调、利益相关者合作、社会参与等方面。

这也反映了合作治理研究的综合性和复杂性，需要从多个角度来进行深入研究。

二、文献引用分析接下来我们对合作治理领域的文献引用进行分析。

通过CiteSpace对2000-2020年间的合作治理相关文献进行数据挖掘，我们得到了一些具有代表性的研究文献。

部分代表性的合作治理研究文献包括O'Toole, L. J., & Meier, K. J. (2004).《公共管理》，Fung, A., & Wright, E. O. (2001).《合作治理》，Ansell, C., & Gash, A. (2008).《合作治理中的学习》，Leach, W. D., & Pelkey, N. W. (2001).《合作治理和可持续发展》等。

通过文献引用分析，我们可以发现当前合作治理研究领域有一些具有代表性和影响力的研究文献，这些文献对于合作治理研究领域的发展和进展起到了积极的作用。

在今后的合作治理研究中，我们需要深入细读这些具有代表性的研究文献，从中汲取研究启示，促进合作治理研究领域的进一步发展。

通过基于CiteSpace的合作治理研究的知识图谱分析，我们可以对当前合作治理研究领域的学术动态和研究趋势有了更加清晰的认识。

合作治理研究领域的关键词、文献引用、作者合作网络等方面的分析有助于揭示合作治理研究领域的研究热点和发展趋势，为学者们深入了解合作治理研究领域提供了参考。

DOI ：10.15913/ki.kjycx.2024.02.012数智驱动下基于CiteSpace的智慧图书馆研究的知识图谱分析＊蒋丽艳（东北师范大学图书馆，吉林 长春 130024）摘 要：以大数据、人工智能、数智驱动技术为核心的信息技术正助力着现代图书馆由传统模式向智慧方向转变。

通过运用先进CiteSpace 技术可视化的方法，对CNKI （中国知网）数据库中主题词是“智慧图书馆”、发文时间在2012-12-01—2022-12-01期间的论文进行统计和可视化分析。

通过对智慧图书馆各类型机构论文产出分布、高产机构论文产出分布及论文发表期刊分布图谱进行详细研究，以期为智慧图书馆的模式构建及实践路径提供强有力的借鉴。

关键词：CiteSpace ；智慧图书馆；知识图谱；可视化分析中图分类号：G250.7 文献标志码：A 文章编号：2095-6835（2024）02-0045-04——————————————————————————＊［基金项目］吉林省教育科学“十四五”规划2023年度一般课题“创新驱动发展战略下吉林省校地文化深度融合协同育人机制研究”（编号：GH23790）信息技术的蓬勃发展，为智慧图书馆构建注入全新动力。

在大数据、数智驱动技术、人工智能快速发展的环境下，网络信息资源非常丰富，开放共享已经成为最主要的趋势。

先进的创新智慧技术已经成为智慧图书馆最主要的技术支撑，用数智驱动、云计算、物联网等特定的先进技术和全新的管理理念作为主要辅助，产生不受时空束缚且可被感知的新一代图书馆模式。

图书馆崭新的管理模式和服务能力因为智慧图书馆的出现而发生重要改变。

复合图书馆和数字图书馆全新发展理念与实践的延续、整合与升华的终极产物就是智慧图书馆，是目前图书馆的全新发展模式。

率先在欧美建立名为“Smart Library ”图书馆联盟的是加拿大渥太华，建立时间在2001年前后，是国外关于智慧图书馆的最早实践。

CiteSpace中文手册CiteSpace是一个专门用于文献可视化分析的工具，它可以帮助研究人员更加方便地进行文献调研和分析。

下面将介绍CiteSpace中文手册的相关内容，帮助用户更好地了解和使用这一工具。

首先，CiteSpace中文手册主要包括以下几个部分：简介、安装与启动、基本功能、高级功能和常见问题解答。

在简介部分，用户可以了解到CiteSpace的基本信息和功能特点，以及如何使用CiteSpace进行文献可视化分析。

在安装与启动部分，用户可以学习到如何下载和安装CiteSpace软件，并快速启动软件进行操作。

在基本功能部分，用户可以详细了解CiteSpace的基本功能，包括导入文献数据、生成知识图谱、查看节点关系等。

在高级功能部分，用户可以学习到如何使用CiteSpace进行更加深入的文献分析，包括社区发现、趋势分析等高级功能。

在常见问题解答部分，用户可以查找常见问题的解决方法，帮助用户更好地使用CiteSpace进行文献可视化分析。

除此之外，CiteSpace中文手册还提供了丰富的案例分析和操作示范，帮助用户更好地理解和掌握CiteSpace的使用方法。

用户可以通过学习手册中的案例分析，快速上手使用CiteSpace进行文献分析，提高工作效率和研究质量。

总的来说，CiteSpace中文手册是一个详细而全面的使用手册，为用户提供了丰富的功能介绍和操作指南，帮助用户更好地了解和使用CiteSpace进行文献可视化分析。

通过学习CiteSpace中文手册，用户可以快速掌握CiteSpace的使用方法，提高文献分析的效率和准确性。

愿本手册能够为广大研究人员提供便利，促进学术交流与合作。

1、概述引文分析，主要是运用计算机和数学等方法与手段，分析文献之间引证与被引证的知识联系与知识网络。

揭示文献之间知识流动规律的一种方法；知识流动是以知识单元为基本单元的流动。

引文分析由知识流动过程拓展为分析知识元的关系即派生出相关的共引分析，耦合分析，引申出网络分析、知识图谱方法。

（知识是否流动、什么时间开始流动、流动量大小、流速的快慢、流动的方向）。

主要有助于屡清知识发展的脉络；共引分析的主旨是要通过同时被其他文献引用的频次来表达文献间的关系；即某两份文献同时被其他文献引用，其引用的频次越高，表明关系程度越密切；主要有助于明确知识结构2、博特的结构洞理论新观点和新信息一定来自于与其他不同群体中的个体的弱关系；创见的论文引用参考文献，是通过参考文献来实现知识单元的吸收，组织与升华；多视角共引知识图谱，是对共引文献中各个知识单元的游离与重组，在重组中形成新的知识网络、创造新的知识单元；各个知识单元的学科差异性越大，知识单元的重组的创造性越大；3、CiteSpace参数功能的选择简化网络并突出其重要的结构特征；path-finder的作用是简化网络并突出其重要的结构特征；MST（minimum spanning tree）的优点是运算简捷；文献共被引用图谱，是帮助人们通过图谱中的关键节点，聚类及色彩分析某个研究主体的演变；合作图谱，可以发现某个研究领域学者、国家或研究机构之间的社会关系。

共词图谱，有利于人们分析研究热点及热点的演变，尤其配合突变词的使用；学科类别贡献图谱，分析学科知识结构及其演变；作者共被引图，用于分析某个领域内的科学共同体及其演变；期刊共被引可用于研究领域的学科基础及其演变的分析；Citespace软件格式的要求是以Wos数据库的文本数据格式为标准；4、数据可视化图：聚类视图：侧重于体聚类间的结构特征，关键节点及重要连接；时间线视图：侧重于够花聚类之间的关系和某个聚类中文献的历史跨度；时区图：侧重于时间维度上来表示知识演变的视图，，清楚地展示文献的更新和相互影响；Citespace 依据网络结构和聚类的清晰度，提出了模块值（简称Q值）和平均轮廓值（简称S值两个指标；Q值一般在区间[0,1)内，Q>0.3说明划分出来的社团结构是显著的；S>0.5聚类认为是合理的，若S无穷大，则聚类个数通常1，只代表一个研究主题；操作步骤：(1)点击Project-New第二步：登陆：WEB OF SCIENCE/WOS_GeneralSearch_input.do?product=WOS&SID=1E6gg kdKQLnzhPwq6jH&search_mode=GeneralSearch,在所选数据库选择：WEB of Science TM核心合集第三步：选择高级检索，如上图所示,在“高级检索”输入“逻辑语言”；点击红色方框。

基于CiteSpace的合作治理研究的知识图谱分析1. 引言1.1 研究背景合作治理是指在多个主体之间建立合作关系，以实现共同目标的过程。

随着全球化和信息化的发展，合作治理逐渐成为解决复杂社会问题的重要途径。

而随着学科交叉的发展，知识图谱分析也成为了研究合作治理的重要工具。

在过去的研究中，合作治理的概念和特点已经得到了广泛的关注。

目前对于基于CiteSpace的合作治理研究还相对较少。

本文旨在通过知识图谱分析的方法，探讨合作治理研究的发展现状和趋势，为进一步的研究提供参考。

了解合作治理的概念和特点对于深入探讨其研究方法和实证分析结果具有重要意义。

通过基于CiteSpace的知识图谱分析，可以帮助研究者更好地理解合作治理领域的研究动态和研究热点。

本文尝试将合作治理与知识图谱分析相结合，探讨其在合作治理研究中的应用和意义。

1.2 研究意义合作治理是当代社会治理模式的重要组成部分，其具有跨部门、跨层级、跨地域的特点，能够促进相关利益主体之间的协作与协商，提高治理效率和效果。

基于CiteSpace的合作治理研究能够通过知识图谱方法对各类文献进行数据分析和可视化呈现，揭示合作治理研究的研究热点、趋势和关联性，有助于深入理解合作治理的发展轨迹和未来发展方向。

此外，基于CiteSpace的合作治理研究还能够帮助决策者和实践者更好地把握合作治理的关键问题，挖掘潜在的合作机会和挑战，为政府部门、企业组织和社会组织提供决策支持和实践指导。

通过分析研究合作治理的相关文献，可以发现不同利益主体之间的合作模式和机制，为构建良好的合作关系和加强治理效能提供重要参考。

因此，基于CiteSpace的合作治理研究具有重要的理论与实践意义，可以为推动合作治理研究的深入发展和推动合作治理实践的持续完善提供有益启示。

1.3 研究目的研究目的：本文旨在通过基于CiteSpace的知识图谱分析，探讨合作治理在现代社会中的重要性和应用，深入研究合作治理的概念、特点，以及基于CiteSpace的合作治理研究方法。

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。

跨学科与融台创新浅析我国STEM教育研究热点基于CiteSpace的知识图谱分析◊孙宗缘马秀峰［摘要］研究者以2010-2020年CNKI数据库中收录的STEM教育相关文献为数据源，利用CiteSpace生成关键词共现可视化图谱，梳理和探讨了我国STEM教育的研究热点及趋势。

结果发现，我国STEM教育的研究热点主要集中在与创客教育、核心素养、跨学科融合、STEM教育本土化密切相关的四大领域。

未来研究可在已有研究的基础上，对STEM教育的发展进行更深入的探究。

［关键词［CiteSpace；STEM教育；热点;趋势STEM是强调科学、技术、工程和数学等跨学科融合的一种综合型、创新型、素质型教育°STEM 教育在跨学科的基础上，培育学生以综合性的方法解决实际问题的能力，将学生零散的知识融合为一个有机整体，从而促进学生发现问题、理解问题、解决问题能力等综合素养的提升。

在不断强调核心能力的当下,STEM教育对学生核心能力的培养做出了有效回应。

STEM教育于1986年在美国首次提出，三十多年来，逐渐成为引起世界各国重视的教育模式。

在我国,STEM教育也成为新的教育热潮，关于STEM教育的研究也正在从多个方面如火如荼地开展。

为了解我国STEM 教育研究发展的基本概况,研究者针对该领域相关研究成果进行了文献计量分析,以期为后续研究的开展提供参考。

一、研究设计1.数据来源与方法研究者以CNKI中文期刊数据库为数据源，以“STEM教育”为关键词进行主题检索,选定时间框为2010年1月1日一2020年12月31日。

在剔除会议、报纸、图书等相关度很小的文献后，最终筛选出1852篇中文文献作为分析样本。

借助科学引文数据可视化软件CiteSpace对所有文献样本进行分析，以高频关键词共现的方法进行了研究热点探析，对当前我国STEM教育领域的研究进行了较为详细的解读。

2.研究过程将选定的1852篇文献按照Refwords格式导出;对关键词进行“清洗”、合并、删除处理,确定高频关键词序列，以保证研究结果的清晰性；通过CiteSpace制作高频关键词聚类图谱，对当前我国STEM教育研究热点进行解析。

citespace介绍及使用Citespace 介绍及使用在当今的学术研究领域，有效地分析和处理大量的文献数据是至关重要的。

Citespace 作为一款功能强大的文献计量分析工具，为研究者们提供了独特而有价值的视角。

那么，什么是 Citespace ？它又是如何使用的呢？Citespace 是由美国德雷克塞尔大学（Drexel University）信息科学与技术学院的陈超美教授开发的一款应用于科学文献分析的可视化软件。

它能够通过对文献数据的挖掘和分析，以可视化的方式展示知识领域的结构、演变和热点。

Citespace 的主要功能在于能够帮助我们发现研究领域中的关键节点文献、前沿热点和发展趋势。

通过绘制科学知识图谱，我们可以直观地看到不同研究主题之间的关系，以及它们在时间维度上的变化。

要使用 Citespace ，首先需要准备相关的文献数据。

这些数据通常可以从权威的学术数据库中获取，如 Web of Science 、Scopus 等。

获取数据后，需要将其以特定的格式保存，一般为文本格式。

接下来，打开 Citespace 软件，进行参数设置。

这包括时间切片的选择、节点类型的确定（如作者、机构、关键词等）、阈值的设定等。

时间切片的选择取决于研究的时间范围，节点类型则根据研究的重点和目的来确定。

设置好参数后，点击“Go”按钮，Citespace 就会开始分析数据并生成可视化图谱。

在生成的图谱中，节点的大小表示其重要性或出现的频率，节点之间的连线表示它们之间的关联。

例如，如果选择以关键词为节点类型，那么出现频率较高的关键词会以较大的节点显示。

同时，通过关键词之间的连线，可以了解到哪些关键词经常同时出现，从而揭示研究主题之间的内在联系。

对于生成的图谱，我们还可以进行进一步的分析和解读。

比如，通过观察节点的中心性指标，可以判断哪些关键词在研究领域中起到了关键的连接作用。

中心性较高的节点往往是研究的热点和重点。