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。

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。