科研文献的可视化分析(Citespace)PPT课件
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《citespace教程》课件
数据准备
数据收集
根据研究需求，收集相关领域的文献数据，如通过数据库检索、网络爬虫等途 径。
数据清洗
对收集到的数据进行预处理，如去除重复、格式转换等，确保数据质量。
参数设置
时间范围设置
根据研究主题，选择合适的时间范围 ，以便对特定时间段内的数据进行可 视化分析。
阈值设置
根据数据量大小和可视化效果要求， 合理设置阈值，控制节点的数量和网 络密度。
02
开发历程
详细介绍Citespace软件的创始人及其研发团队，包括他们的教育背 景、专业领域以及在Citespace开发过程中的贡献。
概述Citespace软件的起源、发展历程以及在各个阶段所取得的成果 和突破。
软件功能
01
可视化分析
详细介绍Citespace软件的可视 化分析功能，包括对网络、聚
主题演化路径
Citespace可以绘制主题演化路径图，帮助 研究者理解和跟踪研究主题的发展脉络。
04
Citespace应用案例
案例一：研究热点分析
总结词
通过Citespace分析，揭示研究领域的热 点话题和主要研究领域。
VS
详细描述
利用Citespace软件对大量文献数据进行 可视化分析，通过关键词共现、突发性检 测等技术手段，可以清晰地展示某一领域 的研究热点和发展趋势。
软件兼容性问题
确保操作系统与Citespace版本兼容 ，必要时可尝试使用虚拟机或双系 统。
数据处理问题
01
数据导入问题
确保数据格式正确，并按照 Citespace要求的文件格式进行
导入。
02
数据处理速度慢
尝试优化数据处理参数，如降 低时间跨度、调整时间切片等
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
《citespace教程》课件
热度分析
CiteSpace可以分析文献的引用和被引用情况， 生成热度图，帮助用户把握学术交流的热度和 趋势。
时间分析与演化分析
1
时间分析
CiteSpace可以对文献的时间序列进行分析，揭示文献在时间上的演化趋势和变 化规律。
2
演化分析
CiteSpace可以根据文献之间的引用和被引用关系，分析文献的演化过程，可视 化文献之间的关联和变化。
可定制性高
CiteSpace具有很高的可定 制性，用户可以根据自己的 研究需要自定义分析参数， 以获取最优的分析结果。
CiteSpace的功能特点
可视化分析
CiteSpace可以进行各种维度的 可视化分析，帮助用户深入理解 文献网络，挖掘出隐藏的知识和 规律。
时间序列分析
CiteSpace可以对文献的时间序 列进行分析，揭示文献在时间上 的演化趋势和变化规律。
2 产业界
可以帮助企业分析市场研 究文献，了解产品和市场 的变化趋势，为企业提供 决策支持
3 政府机构
可以帮助政府机构了解某 一政策或议题领域的热点 和趋势，为政策的制定和 实施提供参考
CiteSpace的安装与界面介绍
安装方式
CiteSpace可以免费下载安装， 安装包可以在其官网上下载。
主界面
《CiteSpace教程》PPT课 件
CiteSpace是一款功能强大的文献可视化工具，本课程将简要介绍CiteSpace 的特点、应用领域以及使用方法。
什么是CiteSpace？
文献分析工具
CiteSpace是一款文献分析 工具，其主要功能是进行科 学文献的分析和可视化。
基于引文网络
CiteSpace基于引文网络分 析方法，利用科学文献之间 的引文关系建立网络，并通 过对这个网络的可视化来实 现对文献信息的分析。
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。
citespace上
1
2
242
34
imidazolium ionic liquid
Phosphonium-Derived Ionic Liquids
……
科学知识图谱应用—社会网络分析
社会网 络分析 方法
CiteSpace使用方法
• CiteSpace介绍 • CiteSpace使用
CiteSpace介绍
研究背景
研究前沿的知识基础 在科学文献中的引文和共被引轨迹形成知识基础（即由引 用研究前沿术语的科学文献所形成的演化网络）
（苏联、美国科学记录学家）
共被引分析理论与方法
co-citation Analysis
多元统计分析方法 词频分析方法 社会网络分析方法
Social Nework Analysis
对若干相关的随机变量观测值的分析，包括：因子分析、多 维尺度分析和聚类分析。这些方法将在关系矩阵上运算。如 某领域文献群组的共被引矩阵——埃格赫《信息计量学导论》
科学知识图谱基本理论
• 科学知识图谱知识背景 • 科学知识图谱基本方法 • 科学知识图谱应用
科学知识图谱应用—引文分析
引文分 析理论 与方法
1、说明科学知 识和情报内容的 继承和利用 2、标志科学的 发展
科学知识图谱应用—共被引分析
共被引分 析理论与 方法
1、从分析被引文献类 型、语种入手，来研究 科学文献体系的特征结 构及分布、利用等规律 2、从分析被引文献网 络及其变化，来研究学 科间关系、联系特征、 发展变化现状、发展趋 势
科学知识图谱基本理论
• 科学知识图谱知识背景 • 科学知识图谱基本方法 • 科学知识图谱作用
科学知识图谱基本方法
引文分析理论与方法
citespace使用指导PPT
1. Access/Obtain CiteSpace
The CiteSpace Homepage
/~cchen/citespace
Two Ways to Run CiteSpace
1. 2. Use Java WebStart directly Download citespace.jar
1.Make a general search in Web of Science 2.Mark all search results 3.Save the records, including Cited References, in field tagged format. your files as download*.txt
1.E.g. downloadScience1999a.txt, download2004.txt
5.Save all data files in a folder on your computer.
Search in Web of Science - 1
Search in Web of Science - 2
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
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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
科研文献的可视化分析(Citespace)PPT课件
数据清洗
数据清洗是数据准备的重要步骤，需要删除无关数据、处理缺失值、异常值等。可以使用 Excel等工具进行数据清洗。
参数设置与可视化效果
参数设置
在Citespace中，可以通过调整参数 来控制可视化效果。常见的参数包括 时间分割、阈值设置、节点类型和连 线等。
可视化效果
Citespace可以将科研文献数据以可 视化的方式呈现出来，常见的可视化 效果包括聚类图、时间线图、网络图 等。可以根据需要选择合适的可视化 效果来展示数据。
启动
安装完成后，双击桌面上的Citespace图标，即可启动软件。
数据准备
数据来源
科研文献数据主要来源于学术数据库，如Web of Science、CNKI等，也可以通过其他途 径获取数据。
数据格式
Citespace支持多种数据格式，如CNKI的TXT格式、EndNote的ENW格式等。在导入数 据前，需要将数据转换成Citespace支持的格式。
Citespace的未来发展方向
跨数据库整合
未来Citespace可能会整合更多类型的数据库，包括中文数据库和 其他小语种数据库，以扩大数据来源。
算法优化
随着技术的进步，Citespace的算法可能会进一步优化，以提高处 理大规模数据和复杂网络结构的效率。
智能化分析
Citespace可能会引入更多智能化分析功能，如自动识别关键节点、 自动推荐研究主题等。
核心主题、研究前沿和知识流动。相比之下，文献管理软件的可视化功能相对较弱，难以提供深入的洞察。
Citespace与科学计量软件比较
总结词：分析深度
详细描述：Citespace不仅提供了传统的科学计量指标，如论文数量、作者合作 网络等，还通过可视化手段揭示了知识结构和演进规律。这使得Citespace在分 析深度上超越了传统的科学计量软件。
数据清洗是数据准备的重要步骤，需要删除无关数据、处理缺失值、异常值等。可以使用 Excel等工具进行数据清洗。
参数设置与可视化效果
参数设置
在Citespace中，可以通过调整参数 来控制可视化效果。常见的参数包括 时间分割、阈值设置、节点类型和连 线等。
可视化效果
Citespace可以将科研文献数据以可 视化的方式呈现出来，常见的可视化 效果包括聚类图、时间线图、网络图 等。可以根据需要选择合适的可视化 效果来展示数据。
启动
安装完成后，双击桌面上的Citespace图标，即可启动软件。
数据准备
数据来源
科研文献数据主要来源于学术数据库，如Web of Science、CNKI等，也可以通过其他途 径获取数据。
数据格式
Citespace支持多种数据格式，如CNKI的TXT格式、EndNote的ENW格式等。在导入数 据前，需要将数据转换成Citespace支持的格式。
Citespace的未来发展方向
跨数据库整合
未来Citespace可能会整合更多类型的数据库，包括中文数据库和 其他小语种数据库，以扩大数据来源。
算法优化
随着技术的进步，Citespace的算法可能会进一步优化，以提高处 理大规模数据和复杂网络结构的效率。
智能化分析
Citespace可能会引入更多智能化分析功能，如自动识别关键节点、 自动推荐研究主题等。
核心主题、研究前沿和知识流动。相比之下，文献管理软件的可视化功能相对较弱，难以提供深入的洞察。
Citespace与科学计量软件比较
总结词：分析深度
详细描述：Citespace不仅提供了传统的科学计量指标，如论文数量、作者合作 网络等，还通过可视化手段揭示了知识结构和演进规律。这使得Citespace在分 析深度上超越了传统的科学计量软件。
科研文献的可视化分析(Citespace)
• Citespace是一款应用于科学文献中识别并显示科学 发展新趋势和新动态的软件。 •利用Citespace寻找某一学科领域的研究进展和当前 的研究前沿，及其对应的知识基础。
17
一些概念
❖ 研究前沿（Research Fronts）： ❖ 研究前沿系指临时形成的某个研究课题及其基础研究问题的
概念组合，也是正在兴起或突然涌现的理论趋势和新主题， 代表一个研究领域的思想现状。 ❖ 在CiteSpace中，采用Kleinberg的突变检测算法来确定研 究前沿中的概念，基本原理是统计相关领域论文的标题、摘 要、系索词和文献记录的标识符中词汇频率，根据这些词的 词频增长率来确定哪些是研究前沿的热点词汇。根据这些术 语在同一篇文章中共同出现的情况进行聚类分析后，可以得 到“研究前沿术语的共现网络”。
史。引文年轮的
颜色代表相应的
引文时间。一个
年轮的厚度与某
个时间分区内
引文数量成比例。
节点中心旁的数
字代表整个时间
跨度内的被引次
数
42
确定主题词和专业术语 收集数据 提取研究前沿术语 时区分割
阀值选择 共引文章的合并网络
显示
可视检测
验证关键点
视图选项
显示各时间切 片的网络
43
显示合并网络
确定主题词和专业术语 收集数据 提取研究前沿术语 时区分割
•确定关键词和专业术语
•收集数据
•提取研究前沿术语
•时区分割
•阀值选择
•精简和合并
•显示
•可视检测
•验证关键点
24
确定主题词和专业术语 收集数据 提取研究前沿术语 时区分割
阀值选择
显示
可视检测
验证关键点
17
一些概念
❖ 研究前沿（Research Fronts）： ❖ 研究前沿系指临时形成的某个研究课题及其基础研究问题的
概念组合，也是正在兴起或突然涌现的理论趋势和新主题， 代表一个研究领域的思想现状。 ❖ 在CiteSpace中，采用Kleinberg的突变检测算法来确定研 究前沿中的概念，基本原理是统计相关领域论文的标题、摘 要、系索词和文献记录的标识符中词汇频率，根据这些词的 词频增长率来确定哪些是研究前沿的热点词汇。根据这些术 语在同一篇文章中共同出现的情况进行聚类分析后，可以得 到“研究前沿术语的共现网络”。
史。引文年轮的
颜色代表相应的
引文时间。一个
年轮的厚度与某
个时间分区内
引文数量成比例。
节点中心旁的数
字代表整个时间
跨度内的被引次
数
42
确定主题词和专业术语 收集数据 提取研究前沿术语 时区分割
阀值选择 共引文章的合并网络
显示
可视检测
验证关键点
视图选项
显示各时间切 片的网络
43
显示合并网络
确定主题词和专业术语 收集数据 提取研究前沿术语 时区分割
•确定关键词和专业术语
•收集数据
•提取研究前沿术语
•时区分割
•阀值选择
•精简和合并
•显示
•可视检测
•验证关键点
24
确定主题词和专业术语 收集数据 提取研究前沿术语 时区分割
阀值选择
显示
可视检测
验证关键点
citespace使用指导 ppt课件
EM clustering – Expectation Maximization (EM) clustering nodes based on various attributes such as citations, citation half-life, and betweenness centrality. The use of temporal attributes can help the visualization of emerging trends.
Citation – an instance that a publication references to another publication.
Citation half-life – the number of years that a publication receives half of its citations since its publication.
Citation tree-rings – outwards growing rings of a node to depict its time series of citations. The thickness of a ring is proportional to the citations in the corresponding year.
0. Glossary
Betweenness centrality – a metric of a node in a network that measures how likely an arbitrary shortest path in the network will go through the node.
Citation – an instance that a publication references to another publication.
Citation half-life – the number of years that a publication receives half of its citations since its publication.
Citation tree-rings – outwards growing rings of a node to depict its time series of citations. The thickness of a ring is proportional to the citations in the corresponding year.
0. Glossary
Betweenness centrality – a metric of a node in a network that measures how likely an arbitrary shortest path in the network will go through the node.
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❖ 根据引文半衰期的明显不同，科学文献可分为： ❖ 经典文献（classic articals）：持续高被引的文献 ❖ 过渡文献（transient articals)：在短暂时间内达到被引峰
值的文献 ❖ 科研前沿——过渡文献 ❖ 知识基础——这些过渡文献的引文
❖ CiteSpace研究的三个网络 ❖ “研究前沿术语的共现” ❖ “知识基础文章的同被引” ❖ “研究前沿术语引用知识基础文章”（过渡文献引用经典文
献）
Citespace的工作原理图
开机
是否安 装
JAVA
否
下载JAVA 并安装
Citespace的安装
进入网站： 是 /~cchen/
citespace/ OR 离线开启
Citespace的安装
Citespace的操作步骤
•确定关键词和专业术语 •收集数据 •提取研究前沿术语 •时区分割 •阀值选择 •精简和合并 •显示 •可视检测 •验证关键点
科研工作的基础文献信息素养来自Google Wave Mendeley zotero
mindmanager
信息 素养
了解图书馆资源 检索基本知识 常用数据库 RSS订阅
RefViz Quosa Citespace Publish or Perish
Endnote X4 Mendeley NoteExpress
阀值选择
显示
1、以文本形式保存
可视检测
验证关键点
确定主题词和专业术语 收集数据 提取研究前沿术语 时区分割
阀值选择
显示
可视检测
1、文件必须以Download开头
验证关键点
确定主题词和专业术语 收集数据 提取研究前沿术语 时区分割
阀值选择
显示
可视检测
验证关键点
•运用尽可能广泛的专业术语来确定一个知识领域。这 是为了确保接下来的分析能涵盖一个知识领域的全部 内容。 •Example：纳米生物技术nanobiotechnolog 数据源:SCIE 检索策略: Top ic = ( nanobiotechnolog* ) AND Year Published= all
❖ 知识基础（Intellective Base）：
❖ 即含有研究前沿术语词汇的文献的引文，实际上它们反映的 是研究前沿中的概念在科学文献中的吸收利用知识的情况。 对这些引文也可以通过它们同时被其他论文引用的情况进行 聚类分析，即同被引聚类分析，最后形成了一组被研究前沿 所引用的科学出版物的演进网络，即“知识基础文献的同被 引网络”。
确定主题词和专业术语 收集数据 提取研究前沿术语 时区分割
阀值选择
显示
可视检测
验证关键点
1、下载数据，包括题目、摘要和被引文献。每个文献 记录代表一篇引文(citing article)，在每条记录中的 参考文献被称为被引文献（Cited article)
确定主题词和专业术语 收集数据 提取研究前沿术语 时区分割
• Citespace是一款应用于科学文献中识别并显示科学 发展新趋势和新动态的软件。
•利用Citespace寻找某一学科领域的研究进展和当前 的研究前沿，及其对应的知识基础。
一些概念
❖ 研究前沿（Research Fronts）： ❖ 研究前沿系指临时形成的某个研究课题及其基础研究问题的
概念组合，也是正在兴起或突然涌现的理论趋势和新主题， 代表一个研究领域的思想现状。 ❖ 在CiteSpace中，采用Kleinberg的突变检测算法来确定研 究前沿中的概念，基本原理是统计相关领域论文的标题、摘 要、系索词和文献记录的标识符中词汇频率，根据这些词的 词频增长率来确定哪些是研究前沿的热点词汇。根据这些术 语在同一篇文章中共同出现的情况进行聚类分析后，可以得 到“研究前沿术语的共现网络”。
1.ArnetMiner：科研合作网的专家检索系统 网址：/ ❖ 主要面向研究社会网络的各种特征，提供在线的作
者资料检索，是相关领域及合作关系挖掘软件。 ❖ 可以很好地找出领域专家、作者从事的领域、合作
团体等。该软件偏重于对单个作者信息的检索和挖 掘，对领域专家和科研评价都有比较好的效果。
确定主题词和专业术语 收集数据 提取研究前沿术语 时区分割
阀值选择
显示
可视检测
验证关键点
目前citespace数据主要来源于web of science 。 1、用步骤1确定的关键词wos上进行检索。
确定主题词和专业术语 收集数据 提取研究前沿术语 时区分割
阀值选择
显示
可视检测
验证关键点
1、用步骤1确定的关键词wos上进行检索。
主题搜索 专家搜索
两人间关系搜索
排名字段
2. CiteSpace：专门针对科研文献数据设计的可视化 分析软件
/cchen/citespace/
❖ 分析、挖掘和可视科研文献数据的应用软件，通过 引文分析和聚类分析寻找研究热点及趋势，并以可 视化的方式展示。
Thomson data analysis ❖ 面向全领域 The Network Workbench（NWB）；IVC；CNetMiner ；
D-Dupe ❖ 面向社会科学领域：UCINET社群网络分析挖掘软件 ❖ 面向功能专题的工具 CFinder ；C-Group ；KrackPlot
2、面向科研领域
3. TDA：Thomson data analysis基于文本信息的 分析和可视化工具，提供强大的可视搜索和挖掘功 能 /products/tda / 功能全面，涉及检索、分析、统计、可视化等各
二、 Citespace
什么是citespace？
主要内容
❖一、可视化分析 ❖二、 Citespace ❖三、 Publish or Perish ❖四、文献信息综合分析实例
信息世界的三个基本元素
Data Information Knowledge
常用可视化分析挖掘工具
❖ 面向科研评价领域 ArnetMiner ；CiteSpace ；PaperLens ；TDA：
值的文献 ❖ 科研前沿——过渡文献 ❖ 知识基础——这些过渡文献的引文
❖ CiteSpace研究的三个网络 ❖ “研究前沿术语的共现” ❖ “知识基础文章的同被引” ❖ “研究前沿术语引用知识基础文章”（过渡文献引用经典文
献）
Citespace的工作原理图
开机
是否安 装
JAVA
否
下载JAVA 并安装
Citespace的安装
进入网站： 是 /~cchen/
citespace/ OR 离线开启
Citespace的安装
Citespace的操作步骤
•确定关键词和专业术语 •收集数据 •提取研究前沿术语 •时区分割 •阀值选择 •精简和合并 •显示 •可视检测 •验证关键点
科研工作的基础文献信息素养来自Google Wave Mendeley zotero
mindmanager
信息 素养
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RefViz Quosa Citespace Publish or Perish
Endnote X4 Mendeley NoteExpress
阀值选择
显示
1、以文本形式保存
可视检测
验证关键点
确定主题词和专业术语 收集数据 提取研究前沿术语 时区分割
阀值选择
显示
可视检测
1、文件必须以Download开头
验证关键点
确定主题词和专业术语 收集数据 提取研究前沿术语 时区分割
阀值选择
显示
可视检测
验证关键点
•运用尽可能广泛的专业术语来确定一个知识领域。这 是为了确保接下来的分析能涵盖一个知识领域的全部 内容。 •Example：纳米生物技术nanobiotechnolog 数据源:SCIE 检索策略: Top ic = ( nanobiotechnolog* ) AND Year Published= all
❖ 知识基础（Intellective Base）：
❖ 即含有研究前沿术语词汇的文献的引文，实际上它们反映的 是研究前沿中的概念在科学文献中的吸收利用知识的情况。 对这些引文也可以通过它们同时被其他论文引用的情况进行 聚类分析，即同被引聚类分析，最后形成了一组被研究前沿 所引用的科学出版物的演进网络，即“知识基础文献的同被 引网络”。
确定主题词和专业术语 收集数据 提取研究前沿术语 时区分割
阀值选择
显示
可视检测
验证关键点
1、下载数据，包括题目、摘要和被引文献。每个文献 记录代表一篇引文(citing article)，在每条记录中的 参考文献被称为被引文献（Cited article)
确定主题词和专业术语 收集数据 提取研究前沿术语 时区分割
• Citespace是一款应用于科学文献中识别并显示科学 发展新趋势和新动态的软件。
•利用Citespace寻找某一学科领域的研究进展和当前 的研究前沿，及其对应的知识基础。
一些概念
❖ 研究前沿（Research Fronts）： ❖ 研究前沿系指临时形成的某个研究课题及其基础研究问题的
概念组合，也是正在兴起或突然涌现的理论趋势和新主题， 代表一个研究领域的思想现状。 ❖ 在CiteSpace中，采用Kleinberg的突变检测算法来确定研 究前沿中的概念，基本原理是统计相关领域论文的标题、摘 要、系索词和文献记录的标识符中词汇频率，根据这些词的 词频增长率来确定哪些是研究前沿的热点词汇。根据这些术 语在同一篇文章中共同出现的情况进行聚类分析后，可以得 到“研究前沿术语的共现网络”。
1.ArnetMiner：科研合作网的专家检索系统 网址：/ ❖ 主要面向研究社会网络的各种特征，提供在线的作
者资料检索，是相关领域及合作关系挖掘软件。 ❖ 可以很好地找出领域专家、作者从事的领域、合作
团体等。该软件偏重于对单个作者信息的检索和挖 掘，对领域专家和科研评价都有比较好的效果。
确定主题词和专业术语 收集数据 提取研究前沿术语 时区分割
阀值选择
显示
可视检测
验证关键点
目前citespace数据主要来源于web of science 。 1、用步骤1确定的关键词wos上进行检索。
确定主题词和专业术语 收集数据 提取研究前沿术语 时区分割
阀值选择
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可视检测
验证关键点
1、用步骤1确定的关键词wos上进行检索。
主题搜索 专家搜索
两人间关系搜索
排名字段
2. CiteSpace：专门针对科研文献数据设计的可视化 分析软件
/cchen/citespace/
❖ 分析、挖掘和可视科研文献数据的应用软件，通过 引文分析和聚类分析寻找研究热点及趋势，并以可 视化的方式展示。
Thomson data analysis ❖ 面向全领域 The Network Workbench（NWB）；IVC；CNetMiner ；
D-Dupe ❖ 面向社会科学领域：UCINET社群网络分析挖掘软件 ❖ 面向功能专题的工具 CFinder ；C-Group ；KrackPlot
2、面向科研领域
3. TDA：Thomson data analysis基于文本信息的 分析和可视化工具，提供强大的可视搜索和挖掘功 能 /products/tda / 功能全面，涉及检索、分析、统计、可视化等各
二、 Citespace
什么是citespace？
主要内容
❖一、可视化分析 ❖二、 Citespace ❖三、 Publish or Perish ❖四、文献信息综合分析实例
信息世界的三个基本元素
Data Information Knowledge
常用可视化分析挖掘工具
❖ 面向科研评价领域 ArnetMiner ；CiteSpace ；PaperLens ；TDA：