科学知识图谱CiteSpace利用方法

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。

CiteSpace可视化软件的应用案例分析CiteSpace可视化软件的应用案例分析近年来，科学研究领域数据量的快速增加，使得研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研究的现状和趋势，科研人员需要一种可以帮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，已经在多个领域展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挖掘工具。

该软件可以从庞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研究领域的知识图谱和发展趋势。

CiteSpace 能够发现文献之间的关系、研究热点和前沿领域，并通过网络图、时间轴和聚类分析等功能，帮助用户深入了解研究现状和未来趋势。

二、CiteSpace可视化软件的应用案例1. 学术界研究案例CiteSpace已经被广泛应用于不同学科领域的研究。

例如，在图书情报学领域，研究人员使用CiteSpace对出版社、期刊以及学术研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发展动态。

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，团队能够获取竞争对手的创新重点和未来发展趋势，帮助企业制定更有针对性的技术创新策略。

3. 城市规划研究案例另一个案例是CiteSpace在城市规划研究中的应用。

城市规划研究涉及多个学科和领域，数据庞大且复杂。

研究人员使用CiteSpace对城市规划领域内的文献进行了综合分析，以便识别出主要的研究方向、核心作者和引用关系。

这有助于研究人员更好地了解城市规划的发展趋势以及未来的研究方向。

三、CiteSpace可视化软件的优势和不足1. 优势CiteSpace具有许多优势。

• 科学知识图谱基本原理
– 分析信息知识单位（科学文献、科学家、关键词等） 的相似性及测度。采用不同的方法和技术绘制不同类 型的科学知识图谱
CiteSpace使用方法
• 使用流程与步骤
– 数据准备 – 数据导入 – 图谱运用 – 分析结论
CiteSpace使用方法
如何获取CiteSpace及安装
CiteSpace应用案例分析
• 新兴领域析出方法
– 利用CiteSpace突现词频（burst term）+ 共现词 频 （keyword或categrey)， 从DCA混合分析网络 揭示新兴领域
图谱分析： 析出5个紫色节点， 表征5个新兴主 题
CiteSpace应用案例分析
• 用时区图 (timeline)分析, 显示学科进展、发展态 势
• 分析网构建策略 – 科研竞争力
CiteSpace应用案例分析
• 学科前沿（主题）析出方法
– 用共引（现）词频（ category、term、keyword 或cited reference）及其主题标识（ noun phraces）分析，从分析网图揭示前沿领域
图谱分析： 根据关键节点理论，析 出5个紫色节点，表征 前沿领域
The CiteSpace 网站 /~cchen/citespace
CiteSpace使用方法
可视化窗口 主窗口
CiteSpace使用方法
• CiteSpace数据来源
CiteSpace使用方法
• 数据导入步骤：
– 点开“project”建立新库 – 在“project home”填一个空文件夹 – 在Data dir.：填数据文件夹 – 4.点击“save”
CiteSpace应用案例分析

生长方面，无论“第一人”或“第一时间”或“首创方法”等方面，都
没有这位引进人员
3、CiteSpace应用案例及方法
概要
• 学科领域---前沿、新兴、领域、进展 • 科研竞争力---国家、机构、领军人物、
研究水平
• 核心文献---热点论文、核心期刊
2.3.1 核心文献 — 重点科技论文分析
分析策略 通过共现词频(term或keyword)或共引文献（cited reference)分析，获得关键文献
“红外器件”共引期刊网
分析结论： 得到“红外器件”近10年70多 种高词频核心文献资源
2.4 研究主题全球分布概览
“六维力传感器”在中国 研究的地区分布
“六维力传感器”在西欧等 世界个地区的研究分布
利用CiteSpace在Google地图上， 生成研究主题在世界各地区的分布
3、CiteSpace使用方法
数据设置
“红外量子点-阱”新兴前沿分析网
分析结论：
NSF “水体污染控制与治理技术” 的研究前沿为2个领域：2003-05 年 间 的 “ 环 境 工 程 ” ； 20062009年间的“合作研究”
图谱分析： 按突现率3.09指标，析出1个红 色方节点，表征1个新兴前沿
分析结论： “红外量子论”研究在05-10年间 出现一个新兴前沿：In-A量子点阱
“红外器件”机构+学科聚类网
分析结论：
在前沿主题分布中，中科院机构侧重“红外量子阱”、 “光电探测器”、“红外焦平面”研究；与澳大利亚国 家研究院“、”中国科大“等研究主题非常接近
分析结论：
在“红外器件”学 科中，中科院机 构占有很大份额
2.2.3 科研竞争力 — 学术个人（作者）分析

264研究与探索Research and Exploration ·理论研究与实践中国设备工程 2024.01 （上）等领域不可或缺的工具。

狭义的知识图谱特指一类知识表示，本质上是一种大规模的语义网络；广义的知识图谱是大数据时代知识工程一系列技术的总称。

从狭义角度考察，此种大规模的语义网络包括实体、概念及其之间的各种关系，其中，语义网络是知识图谱的本质。

与传统的语义网络相比，知识图谱代表的语义网络规模巨大、语义丰富、质量精良、结构友好。

语义网络是一种以图形化的形式，通过点与边描述知识关系的方法。

图形中的点可以描述实体、概念和属性。

实体称为对象或实例，它是一切属性的物质基础，是有明确指代意义的。

概念又称类别、类，其是指一类人，这类人有相同的特征。

概念所对应的动词称为概念化和范畴化，概念化一般指识别文本中的相关概念的过程，例如，拉格朗日的中值思想；范畴化一般指实体形成类别的过程，如具有若干哲学思想的人们组成某个特定的哲学派别，则这一学派的形成就是典型范畴化的过程。

每个实体都有一定的属性值，包括数值、日期、文本等，知识图谱的推理即是建立在实体、属性与关系之上。

科学知识图谱在图书馆学情报学应用领域，包括识别学科领域热点、展示学科研究前沿、分析引用关系等。

2 CiteSpace 的主要学科基础理论从哲学、社会学、数据科学，数学等学科入手，可全面理解软件包含的学科基础知识。

2.1 科学革命的结构CiteSpace 设计灵感之一，是来源于托马斯•库恩的《科学革命的结构》。

库恩重塑了科学的真理形象，其“范式论”“不可通约论”为科学史研究提供了新的视角。

库恩思考的根本问题可以概括为“科学进步的机制是什么”。

这是需要借助科学史研究才能回答的问题，但传统的研究方法存在缺陷，而作者尝试从科学史的编著工作中找到突破口。

科学知识的历史不是简单增长过程，其中某个阶段必定会发生根本性的转变，新的科学观应以研究此类根本性转变为宗旨。

第1讲CiteSpace与科学知识图谱李杰1,2，陈超美31.上海海事大学海洋科学与工程学院2.上海海事大学科技情报研究所3. Drexel University-College of Computing andInformaticsChen C. Information visualization: Beyond the horizon[M]. Springer Science& Business Media, 2006.配套教程: 李杰, 陈超美著.CiteSpace科技文本挖掘及可视化[M].首都经济贸易大学出版社.2016.作者博客: 李杰博客：/u/jerrycueb；陈超美博客：/u/ChaomeiChen本讲基本内容CiteSpace简介及原理科学知识图谱导览CiteSpace应用现状及问题CiteSpace学习流程及其相关资料软件开发者陈超美，男，1960年9月生于北京。

美国德雷塞尔大学计算机与情报学学院教授，曾先后担任英国布鲁内尔大学客座教授和大连理工大学长江学者讲座教授。

研究方向为信息可视化、科学前沿图谱和科学发现理论。

发表科技论文200余篇，被引超过10000次。

出版著作科学计量学及数据可视化方面的著作近10部，并有多部被翻译成中文。

中文博客：/u/ChaomeiChen学术主页：/~cc345/Why CiteSpace？Google Metrics Array近12%的引用贡献来源于Citespace的一篇典型文献（1167/10005）。

如果加上其他与CiteSpace相关的应用被引，可能会达到30%-50%以上。

https:///citations?user=IjN4HSRsdakC&hl=enCiteSpace简介•陈超美（Chao-mei Chen）教授是美国德雷赛尔大学计算机与情报学教授，从2008年开始担任大连理工大学长江学者讲座教授，同时也是Drexel-DLUT 知识可视化与科学发现联合研究所（美方）所长。

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。

引言进入中国特色社会主义新时代，人民对于美好生活的向往越来越强烈，我国的主要社会矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要同不平衡不充分的发展之间的矛盾。

当前，我国的住房领域仍存在发展不平衡、不充分的问题，如住房保障体系不完善、市场不健全、政策落实缓慢或不到位等。

党的十九大明确提出“房子是用来住的，不是用来炒的，加快建立多主体供给、多渠道保障、租购并举的住房制度，让全体人民住有所居”，做好新时代的民生安居工程，让百姓住得暖心、住得安心、住得放心，对于我国社会和谐稳定、经济平稳发展具有十分重要的意义。

近二十年来，我国房地产市场的发展以及民生工程的建设一直是社会关注的热门话题，“住有所居”“住房保障”等始终是专家学者研究的重要话题。

然而，鲜有学者运用知识图谱软件对我国住房保障领域的文章进行全面的分析总结。

本文旨在借助CiteSpace和VOSviewer软件对住房保障领域研究的核心作者、机构、关键词以及高被引文献等进行分析，全面呈现2000-2019年国内住房保障领域研究的知识图谱，并对国内住房保障领域的发展趋势与研究热点进行深入分析。

一、研究方法与数据来源（一）研究方法及数据处理科学知识图谱是近年来科学计量学、信息计量学等领域较为新兴的研究方法，它可以揭示知识来源及其发展规律，并且将相关领域知识结构联系与演变规律以图谱的方式加以展现。

[1]其中，美国德雷赛尔大学计算机与情报学专业陈超美教授开发的信息可视化软件CiteSpace应用广泛，它主要基于共引分析（cocitation analysis）理论和寻径网络算法（pathfinder network scaling，PFNET）等，对特定领域文献（集中国住房保障研究的科学知识图谱分析——CiteSpace和VOSviewer的综合应用[摘要] 住房保障关系国计民生。

本文利用CiteSpace和VOSviewer等文献分析软件对2000－2019年CNKI数据库中的1074篇住房保障领域相关文献进行图谱分析，探讨住房保障研究领域的知识基础、热点问题与发展趋势。

CiteSpace使用手册CiteSpace使用手册1：安装与配置1.1 系统要求1.2 与安装1.3 配置步骤2：界面与菜单2.1 主界面2.2 导航菜单2.3 工具栏2.4 设置选项3：导入数据3.1 文件格式要求3.2 导入步骤3.3 数据预处理4：可视化分析4.1 知识图谱4.2 时间轴图4.3 关键词共现图 4.4 簇分析4.5 导出结果5：数据过滤与排序5.1 关键词过滤5.2 文献类型过滤 5.3 时间范围过滤 5.4 排序功能6：检索与搜索6.1 文献检索6.2 高级搜索6.3 检索结果导出7：图表操作7.1 缩放与平移7.2 节点与边的操作7.3 颜色与标签设置8：高级功能8.1 社会网络分析8.2 文献演化路径分析8.3 排他性分析8.4 自定义分析9：常见问题解答9.1 安装与配置问题9.2 数据导入问题9.3 可视化分析问题9.4 其他常见问题附件：本文档涉及附件，请参见附件部分。

法律名词及注释：1： CiteSpace：一款用于科学文献可视化分析的软件工具。

2：可视化分析：通过图形化的方式呈现数据，以便于观察、分析和发现数据中的模式、趋势和关联。

3：数据预处理：在数据分析之前对原始数据进行清洗、转换和归一化等处理，以达到更好的分析效果。

4：关键词共现图：展示关键词之间的共现关系，以便于分析研究领域内的热点和关联性。

5：簇分析：将文献根据某些相似性指标进行聚类，从而发现相关研究领域的研究集合。

6：社会网络分析：通过分析研究者之间的合作关系，揭示研究者、团队和机构之间的科学合作网络。

7：文献演化路径分析：分析文献之间的引用关系，揭示研究领域中的演化过程和研究方向的变化。

当两篇文献( 作者) 同时被第三篇文献( 作者) 引用时, 这两篇文献 ( 作者) 之间就存在共被引关系
例如：文献A，B，C，文献 A同时引用了文献B和C，则 B和C为共被引文献，共被引频次为一次。
B和C存在共引关系 …… 文献A:基于自适应模板的图像跟踪算法 引用 文献B:基于遗传算法的图像跟踪研究 引用 文献C:球面全景图像的拼接算法研究
…… 文献A:基于自适应模板的图像跟踪算法 引用 文献B:基于遗传算法的图像跟踪研究 引用 文献C:球面全景图像的拼接算法研究
B和C：共被引文献（共同被A引用）
素质教育培训计划 —读者篇
2.概念介绍
2.3 TF-IDF
是一种用于信息检索与信息探勘的常用加权聚类技术 TF-IDF是一种统计方法，用以评估一个字或者词对于一 个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度 基本思想：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率 TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短 语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。
标题
摘要
叙词
自由词
名词短语
膨胀词术语(常用)
自由词：文章的关键词和作者自己标引的词（不够规范）
素质教育培训计划 —读者篇
4.软件的操作步骤
4.3 参数设置
共引机构 共引作者 共引国别 共引关键词 共引术语 共引领域
共被引文献 （DCA）
共被引作者 (ACA)
共被引杂志 (JCA)
资助基金 相关文献
B和C：共被引文献（共同被A引用）
素质教育培训计划 —读者篇
2.概念介绍
2.2 共被引分析
共被引文献( 作者) ：它( 他) 们在研究主题的概念、理论 或方法上是相关的 如果文献( 作者) 的共被引次数越高, 共被引强度越大,则证 明二者之间的相关度越高（如图，除文献A，或许文献B 和C共同被更多文献引用） 共被引分析的优势：数据的客观性、分类的科学性和有 B和C存在共引关系 效性（与学者个人归纳、访谈调研等传统方法相比）

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。

信息组织实验报告项目名称：基于CiteSpace分析《经济问题探索》的科学知识图谱指导老师：小组成员：提交日期：摘要经济是一个国家的命脉，是一个国家强大的标志，20世纪中国的经济正处于低谷期，经济得不到发展。

现代的经济的主要特点是经济全球化，中国的经济经过一个低谷时期后开始改革开放加入到了世界经济行列之中。

经过改革开放，我国的经济有了很大的发展。

中国经济在近些年来一直发展很迅速，但是在发展的同时，又出现了很多经济问题，资源浪费以及短缺，环境恶化等问题，影响了我国经济的可持续发展。

经济的不断发展为我们带来了利益，却也带来了不小的挑战。

本文以CNKI中收录的2005年至 2015年《经济问题探索》期刊的刊发论文为研究样本，运用 CiteSpace 可视化软件，绘制该期刊研究趋势的知识图谱。

从客观出发，深刻挖掘整个学科的知识结构。

分别从研究主体、研究热点、研究趋势、研究前沿等方面较为深入地描绘和梳理了我国经济问题的主要研究进展，从整体性的角度对我国经济热点进行回顾和展望。

具体来说，通过作者共现分析法、作者共被引分析法查找我国经济研究主体；运用关键词共词分析法呈现我国人口资源环境研究的热点。

关键字：CiteSpace 《经济问题探索》科学知识图谱目录1 绪论 (1)1.1研究背景 (1)1.2 研究目的 (1)1.3 研究意义 (1)2 CiteSpace (1)2.1 CiteSpace的简介 (2)2.2 Citespace的应用流程 (2)3 研究方法 (2)4 《经济问题探索》主体分析 (2)4.1 作者共现分析 (3)4.2 机构共现分析 (5)4.3关键词共现可视化图分析 (6)4.4 突发性文献信息分析 (9)5结论 (12)6参考文献 (16)1 绪论1.1研究背景当前我国经济发展形势与应对金融危机初期相比，今年以来经济增长的动力结构发生积极变化，形成了市场驱动的投资、消费和出口共同拉动经济增长的良好格局。

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。

4.软件的操作步骤
4.3 参数设置
标题
摘要
叙词
自由词
名词短语
膨胀词术语(常用)
自由词：文章的关键词和作者自己标引的词（不够规范）
素质教育培训计划 —读者篇
4.软件的操作步骤
4.3 参数设置
共引作者
共引机构
共引术语
共引国别 共引关键词
共引领域
共被引文献 （DCA）
共被引作者 (ACA)
共被引杂志 (JCA)
素质教育培训计划 —读者篇
1.软件的简单介绍
指南文件
CiteSpace则有详细的百科资料 https://:8443/cswiki/index.php/Us
er_Guide
费用情况
CiteSpace是完全免费的 许多其它的文献计量软件属于付费软件，例如RefViz
Kalman-filter(1),Deliberative agents(1)
Mean-shift(6),framework(6),human detection(3),head pose tracking(2),design(2)
科学图谱及知识可视化软件,采用谱聚类的方法对共被引网络进行聚 类
• 显示一个学科或知识域在一定时期发展的趋势与动向 • 显示若干研究前沿领域的演进历程
本次讲座应用Citespace Version 3.0.R5 (01/02/2012)
素质教育培训计划 —读者篇
1.软件的简单介绍
Citespace的处理流程
频次 30 18 17 16 15 14 12 12 10 8
高中心性关键词
关键词名称
中心性
Segmentation
0.29

科学知识图谱绘制工具VOSviewer与Citespace的比较研究一、本文概述随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来，科学知识图谱作为一种有效的知识可视化工具，逐渐在科学研究和学术领域得到了广泛的应用。

VOSviewer和Citespace作为两款颇受欢迎的科学知识图谱绘制工具，各自拥有独特的优势和功能，能够帮助研究者更好地理解和分析科学知识的结构和演化过程。

本文旨在通过对VOSviewer和Citespace的比较研究，探讨它们的异同点，以期为科学研究者选择合适的图谱绘制工具提供参考。

本文首先将对VOSviewer和Citespace的基本功能、操作界面、数据导入方式等方面进行详细介绍，以便读者对这两款工具有一个全面的了解。

随后，文章将重点比较它们在科学知识图谱绘制方面的优势和局限性，包括节点和链接的呈现方式、聚类分析的效果、图谱的美观度和易读性等。

本文还将结合具体案例，展示VOSviewer和Citespace在科学知识图谱绘制中的应用实例，以便读者更直观地了解它们的实际操作效果和适用场景。

文章将对VOSviewer和Citespace的未来发展进行展望，探讨它们在科学知识图谱领域的潜在应用价值和改进方向。

通过本文的比较研究，旨在帮助科学研究者根据自身的需求和特点，选择最适合自己的图谱绘制工具，从而提高科学研究的效率和效果。

二、VOSviewer工具介绍VOSviewer是一款开源的、基于Java平台的科学知识图谱绘制工具，由荷兰莱顿大学的Nees Jan van Eck和Ludo Waltman共同开发。

该工具以可视化科学文献中的共被引网络、共词网络和耦合网络为主要目标，帮助研究者从海量的文献数据中挖掘出学科领域的核心结构和发展脉络。

VOSviewer的操作界面直观简洁，用户只需通过简单的导入文献数据、选择分析类型、设定参数等步骤，即可生成丰富的知识图谱。

该工具支持多种文献数据格式，如纯文本、Excel、BibTe等，极大地方便了用户的数据处理。

灵活的参数设置
用户可以根据自己的需求调整可视化图表的参数，如节点大小、连线 粗细、颜色等，以更好地展示数据特征。
深入的文献分析和知识挖掘功能
Citespace可以对文献进行深入的引文分析和共词分析，帮助用户发 现研究领域的知识结构和研究前沿。
Citespace的应用领域
学科发展与演化分析
01
通过分析学科领域的发展历程和知识结构，了解学科领域的演
热点话题时序分析
通过对热点话题在不同时间段的变化进行追踪，可以发现研究领域中新兴话题 的出现和演变过程。这有助于把握研究领域的前沿动态和未来发展方向。
04
Citespace在科研领域的 应用案例
学科领域研究热点分析
利用Citespace对特定学科领域的文献进行可视化分析，可以 识别该领域的研究热点和主题。通过分析关键词、主题词的 共现网络，可以发现哪些主题在当前研究领域中受到广泛关 注，并了解其研究现状和发展趋势。
Citespace可视化结果解 读
主题词分析
主题词提取
Citespace可以通过对文献关键词的提取， 识别出研究领域中的核心主题。通过对主题 词的频率、中心性等指标的分析，可以判断 该主题在研究领域中的重要性和影响力。
主题演化
通过分析不同时间段内主题词的变化， 可以揭示研究领域的发展趋势和演化路 径。通过对主题词突发性检测，可以发 现研究领域中的新兴主题和热点话题。
针对不同学科领域的特性，开发 适用于特定领域的可视化分析方 法和工具。
促进不同学科领域的学者合作与 交流，共同推动科研文献的可视 化分析发展。
THANKS
感谢观看
科研文献的可视化分 析(Citespace)
目录
• Citespace简介 • Citespace操作流程 • Citespace可视化结果解读 • Citespace在科研领域的应用案例 • Citespace的局限性与未来发展

基于CiteSpace研究科学知识图谱的可视化分析一、本文概述随着信息技术的飞速发展，大数据分析在各个领域中的应用日益广泛。

科学知识图谱作为一种重要的知识表示方式，通过图形化的方式展示了科学知识之间的关联和演化，为科研人员提供了全新的视角和工具。

本文旨在探讨基于CiteSpace软件的科学知识图谱可视化分析方法，通过深入挖掘科学文献中的信息，揭示科学知识的发展脉络和趋势，以期对科研工作者提供有益的参考和指导。

本文将简要介绍科学知识图谱的基本概念及其在科研领域的重要性。

随后，将重点阐述CiteSpace软件的基本原理及其在构建和分析科学知识图谱中的应用。

通过具体案例的分析，展示如何利用CiteSpace 软件进行数据预处理、网络构建和可视化展示等步骤，从而揭示科学知识的结构特征和演化规律。

本文还将对基于CiteSpace的科学知识图谱可视化分析方法进行评估和讨论，探讨其优点、局限性以及未来的发展方向。

将总结本文的主要研究内容和结论，为科研人员提供有价值的参考信息。

二、CiteSpace软件介绍CiteSpace是一款由美国德雷塞尔大学陈超美教授开发的可视化分析工具，专注于科学知识图谱的生成与分析。

该软件以文献数据为基础，通过提取文献中的关键词、作者、引用关系等信息，运用网络分析、聚类分析、时间序列分析等多种方法，揭示科学知识的发展脉络、前沿领域和热点趋势。

CiteSpace的核心功能包括数据导入、预处理、网络构建、可视化展示等。

它支持多种格式的数据导入，如文本、数据库等，能够自动提取文献中的关键信息并进行清洗、标准化处理。

在网络构建阶段，CiteSpace采用共词分析、共引分析等方法，构建关键词、作者、机构等之间的关联网络。

可视化展示则是该软件的一大特色，通过图形化的方式展示网络结构、聚类关系、时间序列等信息，使用户能够直观地了解科学知识的发展演化过程。

除了基本功能外，CiteSpace还具有一些高级特性。