citespace ii visualization and knowledge discovery in：citespaceii可视化和知识发现.
citespace使用指导PPT
AU Galea, S Ahern, J Resnick, H Kilpatrick, D Bucuvalas, M Gold, J Vlahov, D TI Psychological sequelae of the September 11 terrorist attacks in New York City. SO NEW ENGLAND JOURNAL OF MEDICINE LA English DT Article ID POSTTRAUMATIC-STRESS-DISORDER; NATIONAL COMORBIDITY SURVEY; MAJOR DEPRESSION; NATURAL DISASTER; SOCIAL SUPPORT; OKLAHOMACITY; PREVALENCE; PSYCHOPATHOLOGY; SURVIVORS; SYMPTOMS AB Background: The scope of the terrorist attacks of September 11, 2001, was unprecedented in the United States. We assessed the prevalence and correlates of acute posttraumatic stress disorder (PTSD) and depression among residents of Manhattan five to eight weeks after the attacks. Methods: We used random-digit dialing to contact a representative sample of adults living south of 110th Street in Manhattan. Participants were asked about demographic characteristics, exposure to the events of September 11, and psychological symptoms after the attacks. Results: Among 1008 adults interviewed, 7.5 percent reported symptoms consistent with a diagnosis of current PTSD related to the attacks, and 9.7 percent reported symptoms consistent with current depression (with ``current`` defined as occurring within the previous 30 days). Among respondents who lived south of Canal Street (i.e., near the World Trade Center), the prevalence of PTSD was 20.0 percent. ………… C1 New York Acad Med, Ctr Urban Epidemiol Studies, New York, NY 10029 USA. Columbia Univ, Mailman Sch Publ Hlth, Dept Epidemiol, New York, NY USA. Med Univ S Carolina, Natl Crime Victims Res & Treatment Ctr, Charleston, SC 29425 USA. Schulman Ronca & Bucuvalas, New York, NY USA. Bellevue Hosp Ctr, New York, NY 10016 USA. RP Galea, S, New York Acad Med, Ctr Urban EpidemiolStudies, Rm 556,1216 5th Ave, New York, NY 10029 USA. CR 2001, NY TIMES 1226, B2 *AM PSYCH ASS, 1994, DIAGN STAT MAN MENT *DEP HLTH HUMAN SE, 1999, MENT HLTH REP SURG G *US BUR CENS, 2000, STF3A DEP COMM BUR C
基于CiteSpace的自闭症干预 CNKI文献2004-2017可视化分析
基于CiteSpace的自闭症干预 CNKI文献（2004-2017）可视化分析摘要：本文基于中国知网（CNKI）文献库，借助CiteSpace和EXCEL软件，对2004年-2017年之间发表的以自闭症干预为主题的期刊文献，加以分析和梳理。
对近13年期间的文献量、文献作者、发文机构、文献来源等方面进行分析，以期为自闭症干预研究领域提供数据支持和参考。
关键词：文献计量自闭症干预 CiteSpace 可视化分析 CNKI Autism Intervention Literature Visual Analysisfrom CNKI Based on CiteSpace From 2004 to 2017Abstract：Based on CNKI literature database,With CiteSpace and EXCEL software, the research uses keywords autism intervention published between 2004 and 2017 is analyzed and combed.During the past 13 years, the amount of literature, the author of literature, the organization of sending texts and the sources of literature were analyzed.Hoping to provide data support and reference for the field of autism intervention research.Keyword：Bibliometrics Autism intervention CiteSpace Visual analysis CNKI1943年，美国肯纳医生发现了自闭症，它是一种广泛性发展障碍。
LED研究热点与前沿的知识图谱分析―――基于SCIE中三种代表刊(精)
LED 研究最活跃的国家。 从领域 H 指数来看,美国也 是 LED 领域研究成果最具有影响力的国家,其次是日 本。 中国无论是从载文量来看,还是从领域 H 指数来
看,都位居第五位。
表 3 高产国家和地区载文分布
排序 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
国家或地区 美国 USA 台湾 Taiwan 韩国 South Korea 日本 Japan 中国 Peoples R China 英国 UK 德国 Germany 加拿大 Canada 意大利 Italy 法国 France 新加坡 Singapore 瑞士 Switzerland
大洲 发文量 中心度 领域 H 指数
美洲 284 0. 59
8
亚洲 226 0. 37
5
亚洲 151 0. 26
5
亚洲 146 0. 25
6
亚洲 125 0. 21
4
欧洲 94 0. 28
4
欧洲 78 0. 20
3
美洲 30 0. 00
2
欧洲 29 0. 02
2
欧洲 25 0. 04
1
亚洲 21 0. 06
载文量 700 255 216 197 186
表 2 LED 领域前 5 种高被引期刊分布
排 序
期刊名称
被引 频次
IF
5年 期 IF
EF
1 APPLIED PHYSICS LETTERS
2049 3. 841 3. 863 0. 71882
2
IEEE PHOTONICS TERS
TECHNOLOGY
led研究热点与前沿的知识图谱分析基于scie中三种代表刊吴学雁艾丹祥张延林广东工业大学管理学院广州510520摘要选取webofscience平台上scie数据库中收录的led领域的3种国际代表性期刊19992011年间的论文为研究对象利用信息可视化软件citespace对引文数据和主题词数据进行分析和处理生成了led领域的共被引网络知识图谱和共现混合网络知识图谱
国外非物质文化遗产旅游知识图谱分析
国外非物质文化遗产旅游知识图谱分析王立妹;卢松【摘要】选择"web of science"作为文献搜索引擎,以获取的1955-2017年间发表的非物质文化遗产旅游175篇直接文献和5111篇间接文献为分析数据,借助信息可视化分析软件CiteSpace对非物质文化遗产旅游研究的发展历程、研究主题、重要的研究作者、热点研究期刊、研究力量及其合作关系和研究机构进行知识图谱的可视化分析.研究结果表明:(1)国外非物质文化遗产旅游研究经历了三个阶段:萌芽阶段—中期探索阶段—快速发展阶段,研究成果不断增多;(2)研究主题重点围绕非物质文化遗产旅游与原真性、民族认同和文化展开,近年来,地方认同、旅游开发、可持续发展与管理也受到关注;(3)国外非物质文化遗产旅游研究者中以Mckercher B、Richards G和Cohen E影响最大,且具有较密切的合作关系;(4)非物质文化遗产旅游涉及多个学科,研究力量和研究机构在空间分布上都以经济文化较发达的欧美、东亚和大洋洲地区为主,但是缺乏密切的合作关系.【期刊名称】《淮南师范学院学报》【年(卷),期】2017(019)006【总页数】9页(P54-62)【关键词】非物质文化遗产;CiteSpace;旅游;知识图谱【作者】王立妹;卢松【作者单位】安徽师范大学国土资源与旅游学院,安徽芜湖 241003;上海师范大学旅游学院,上海 200234【正文语种】中文【中图分类】F591.9一、引言非物质文化遗产（以下简称“非遗”）作为文化遗产的组成部分①Tudorache P,"The Importance of the Intangible Cultural Heritage in the Economy",Procedia Economics and Finance,Vol.39,2016,pp.731-736.，其概念最早是由联合国教育、科学和文化组织界定的：非遗（intangible cultural heritage）是指社会实践、表现形式、表演、知识、技能以及与之相关的工具、物品、文物和文化空间，被各社区、群体、有时为个人看成其文化遗产的一部分。
CiteSpace高级功能及总结
第7讲CiteSpace高级功能介绍李杰1，陈超美21.首都经济贸易大学-安全与环境工程学院2. Drexel University-College of Computing andInformatics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本讲主要内容1.网络的叠加分析2.期刊的双图叠加分析3.CiteSpace与其他可视化工具的结合4.科学知识图谱工具总结及展望1.网络叠加第一步：对数据整体网络的初步分析。
此处的数据采用软件自带的“terrorism”案例数据。
文献Overlay分析的关键点是在时间维度上的图层叠加，首先选择的时间切片为1996-2003，得到的恐怖主义研究的文献共被引网络如图，得到了N=309，E=1107的网络。
1.网络叠加第二步：构建叠加图层。
这里构建的图层是需要叠加在底图上的网络图，因此是底图的子图。
保存底图后，关闭网络可视化窗口，将分析时间设置为从1996-2000，其他参数不变，点击“GO”生成新网络。
在网络可视化窗口中选择菜单Networkoverlays，并进一步Save As a networklayer。
CiteSpace会自动将该图层命名为“yer”。
1.网络叠加第三步：叠加分析。
按照步骤一运行得到整体网络。
然后在Network overlays菜单下选择Add a New Network larer，完成叠加后，增加的图层会叠加在整体网络上，并显示出所叠加网络的节点标签。
叠加图层的标签显示可能会导致网络比较混乱，这时可以在Network overlays菜单下选择Show/Hide Overlay Nodes Labels。
此时网络显得比较清晰，叠加图层的共被引连线也清晰可见（红色标示）。
为了增加底图和叠加图层的对比性，可以切换来显示底图网络颜色。
信息可视化分析工具的比较分析——以CiteSpace、SATI分析关键词共现为例
信息可视化分析工具的比较分析——以CiteSpace、SATI分析关键词共现为例郑娜;邵党国【摘要】CiteSpace和SATI都是应用比较广泛的可视化分析工具,为分析其两者的共性及各自的特点.首先介绍了CiteSpace和SATI的基本功能界面,然后分析了他们对数据格式的转换处理,最后通过两个软件在相同数据(通过中国知网检索"煤炭去产能"领域相关文献)下以分析关键词共现为例,对生成的关键词共现图谱进行分析.从多角度归纳总结可视化软件CiteSpace和SATI的共性特点,期望能为用户选择信息可视化分析工具提供参考.【期刊名称】《软件》【年(卷),期】2017(038)010【总页数】8页(P39-46)【关键词】信息可视化分析;煤炭去产能;SATI;CiteSpace【作者】郑娜;邵党国【作者单位】昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明 650504;昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明 650504【正文语种】中文【中图分类】G350可视化是指数据信息转化为图形图像表示的一种方法[1]。
可将数据信息通过计算机处理技术后以图形图像的形式输出，对源数据的表达更加直观形象[2]。
可视化软件利用其强大的数据处理功能，将数据信息转化成图像形式，并通过绘制可视化图谱[3]，可以达到更好的帮助研究人员的目的。
CiteSpace软件是国际上应用较为广泛的可视化软件，它由美国陈超美博士使用Java语言开发，可处理国际上的WoS数据以及国内的CNKI数据等[4]。
而 SATI 是国内应用比较广泛的文献题录信息统计分析可视化软件[5]。
它是基于.NET开发平台使用C#编程开发的[6]，可处理最常见的 EndNote格式数据以及NoteFirst和NoteExpress的格式数据。
本文首先介绍了数据来源以及对数据的处理，然后再具体介绍了CiteSpace和SATI两种软件，最后以关键词共现为研究实例，使用CiteSpace与SATI对相同的数据（通过中国知网检索“煤炭去产能”领域相关文献）进行研究，通过可视化结果分析总结两个可视化软件的共性及各自的特点。
citespace
信息可视化---citespace宋艳秋2020/6/28目录基本操作基本术语123实例介绍Part 1CiteSpace是什么？简言之，是用来分析和可视共被引网络的Java应用程序。
© Chaomei Chen基本术语●Nodes节点--在绘图软件中，节点即曲线中的控制点、交叉点，网络连接的端点●Centrality 节点中心度--是指其所在网络中通过该点的任意最短路径的条数，是网络中节点在整体网络中所起连接作用大小的度量。
中心度大的节点相对地容易成为网络中的关键节点。
●Betweenness centrality中间中心性–用来进行中心性测度的指标，指网络中经过某点并连接这两点的最短路径占这两点之间最短路径线总数之比。
中间中心性高的点往往位于连接两个不同聚类的路径上。
●Burst terms突现词–通过考察词频,将某段时间内其中频次变化率高的词从大量的主题词中探测出来。
●Thresholds 阈值–用户在引文数量、共被引频次和共被引系数三个层次上，按前中后三个时区分别设定阈值，其余的由线性内插值来决定。
●Time-zone view 时区视图●Time slicing 时间分割–设定整个时间跨度和单个时间分区长度.●MeSH terms –医学主题词，美国国家医学图书馆编制的权威性主题词表●Pathfinder network scaling 路径网络简化–一种网络简化算法.●Minimal spanning trees最小生成树–一种网络简化算法●Pivotal points （Turning points）关键点（转折点）–网络中中间中心性大于或等于0.1的节点CiteSpace图谱中用紫色的节点表示网络中的关键节点.●Citation tree-rings引文年环–代表着某篇文章的引文历史。
引文年轮的颜色代表相应的引文时间。
一个年轮厚度和与相应时间分区内引文数量成正比。
Part 2基本操作安装要求：1.Java Runtime (JRE)2.Memory or RAM3.WebStart versus Download数据准备可用数据主要来源于Web of Science。
混合学习研究领域的前沿、热点与趋势——基于Citespace知识图谱软件的量化研究
混合学习研究领域的前沿、热点与趋势——基于Citespace知识图谱软件的量化研究关键词：混合学习、前沿热点、趋势、Citespace、知识图谱摘要：随着人工智能的飞速发展，混合学习作为一种综合利用多种学习策略和模型的方法，逐渐引起了学术界和工业界的广泛关注。
本文利用Citespace知识图谱软件对混合学习领域进行了量化研究，探索了混合学习研究的前沿、热点与趋势。
研究发现，混合学习的前沿研究主要集中在深度学习和强化学习的结合，热点研究主要涉及领域自适应、增量学习和可解释性，趋势则包括多模态学习、迁移学习和自动机器学习三个方向。
混合学习有望在图像处理、自然语言处理和智能推荐等领域取得更大的突破。
1. 引言混合学习是指在机器学习过程中综合利用多个学习算法和模型的技术。
它能够充分发挥各个模型的优势，提高学习的效果和泛化能力，因此在人工智能领域具有广泛的应用前景。
混合学习可以通过将不同的学习策略和模型进行组合，达到学习效果的最大化。
随着深度学习和强化学习等新技术的不断发展，混合学习在计算机视觉、自然语言处理、智能推荐等领域的研究也取得了一系列的突破。
2. Citespace知识图谱软件Citespace是一种用于分析科学文献的知识图谱软件，它能够对文献进行可视化分析和模式识别，帮助研究人员发现学科领域的前沿、热点与趋势。
Citespace将文献之间的引用关系和共词关系作为节点之间的边，构建一个复杂的知识网络，通过计算网络的拓扑结构属性来揭示文献之间的关联性和演化过程。
3. 混合学习领域的前沿研究利用Citespace软件对混合学习领域的文献进行可视化分析，得到了混合学习的前沿研究方向。
研究发现，混合学习的前沿研究主要集中在深度学习和强化学习的结合。
深度学习以其强大的特征学习和表征学习能力，在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了很多突破，而将深度学习与强化学习结合，可以进一步提升学习的效果和泛化能力。
4. 混合学习领域的热点研究通过Citespace软件的量化分析，研究发现混合学习领域的热点研究主要涉及领域自适应、增量学习和可解释性。