CiteSpace简介
citespace介绍及使用
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简介及应用
时区分割
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
阀值选择
收集数据
显示
ห้องสมุดไป่ตู้
提取研究前沿术语 可视检测
时区分割
验证关键点
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
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收集数据
节点中心旁的数字代表整个时间可视检测节点类型的分类共引作者共引机构共引国别共引时间关键词共引领域共引文献dca共引作者aca共引杂志jca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共引文章的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阀值选择显示可视检测验证关键点共引文章的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阀值选择显示可视检测验证关键点经pathfinder裁剪的个体共引网的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阀值选择显示可视检测验证关键点经pathfinder裁剪的个体共引网的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阀值选择显示可视检测验证关键点timeline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在citespace软件应用的基础文献中软件作者认为关键点的本质可以通过两条途径来确认
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提取研究前沿术语 可视检测
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验证关键点
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确定主题词和专业术语
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收集数据 显示
《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中文手册
CiteSpace中文手册CiteSpace是一款专业的学术数据分析软件，广泛应用于学术界的科研工作中。
本文将为您详细介绍CiteSpace的功能和使用方法，以帮助您更好地利用这一强大的工具进行学术研究。
一、CiteSpace概述CiteSpace是一款基于JAVA开发的学术数据分析软件，旨在帮助研究人员进行科学知识的可视化分析。
通过对各类学术文献的数据提取和处理，CiteSpace能够生成图表和网络图，揭示学术知识的发展动态和趋势。
二、CiteSpace的功能特点1. 数据导入与清洗：CiteSpace支持导入多种数据源，包括Web of Science和Scopus等主流学术数据库。
经过数据清洗，可以去除冗余信息，确保分析结果准确可靠。
2. 进行共词分析：CiteSpace能够识别学术文献中的共词关系，分析关键词之间的联系和频次分布。
这有助于发现研究领域的热点和前沿方向。
3. 构建共引网络：CiteSpace可以根据文献引用关系构建共引网络，揭示学术交流的密度和相关性。
通过对网络结构的分析，可以识别学术合作关系和学科交叉。
4. 提供科研指标：CiteSpace可以计算学术文献的引用频次、被引频次以及H指数等重要科研指标。
这些指标有助于评估学术成果的影响力和学者的学术影响力。
5. 可视化分析：CiteSpace支持多种图表和网络图的生成，可以直观地展示学术数据的分布和趋势，帮助研究人员进行深入分析和理解。
三、CiteSpace的使用方法1. 数据准备：首先，需要选择合适的数据源，如Web of Science或Scopus，并导出文献的元数据信息。
然后，通过CiteSpace的数据导入功能将数据加载到软件中进行处理。
2. 数据清洗：在导入数据后，需要进行数据清洗操作，去除重复记录和不完整的数据。
这可以确保后续分析的准确性和可靠性。
3. 分析设置：在进行CiteSpace分析之前，可以根据研究需求对分析参数进行设置，如时间跨度、分析深度等。
citespace介绍及使用 PPT课件
运行CiteSpace软件
合作作者分析
合作机构分析
合作国家分析
关键词知识图谱
学科领域知识图谱
共被引文献知识图谱
共被引文献——Timeline视图
我们可以做如下分析：
1.在哪些年份，该聚类开始 出现，即有了该聚类的第一 篇参考文献 2.在哪些年份，该聚类的成 果开始增多 3.在哪些年份该聚类开始趋 冷，关注度降低 4.在整个聚类的发展过程中， 在哪些年份出现了哪些标志 性文献，这些文献怎样影响 着整个聚类的走势
CiteSpace
介绍及使用
软件作者简介：陈超美，博士，美国德雷塞尔大学 (Drexel University, Philadelphia, PA, USA) 信息科学与技术学院教授(终身教职)。大连理工大 学长江学者讲座教授，Drexel– DLUT知识可视化与科学发现联合研究所美方 所长。
Q：什么是CiteSpace？ A： 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。
发表论文的作者共现网络
发表论文的机构共现网络
CNKI篇
发表论文的作者共现网络
关键词共现网络
发表论文的机构共现网络
谢谢！
演变的？
CiteSpace数据来源：
Web of Science
CSSCI(Chinese Social Science Citation Index)
CNKI
NSF
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱDerwent
Scopus
arXive-Print
Pubmed
SDSS(Sloan Digital Sky
Survey)
Web of Science篇
CiteSpace能解决的问题：
CiteSpace介绍与使用
CiteSpace介绍与使用1. What is CiteSpace?CiteSpace:引文空间是一款眼着与分析科学分析中蕴含的潜在知识，是在科学计量学、数据可视化背景下逐渐发展起来的一款引文可视化分析软件。
由于是通过可视化的手段来呈现科学知识的结构、规律和分布情况，因此也将通过此类方法分析得到的可视化图形称为“科学知识图谱”。
（摘自李杰.CiteSpace中文版指南）对于我个人而言，学习使用CiteSpace的目的是快速了解所研究方向的“论文图谱”，被引用数是论文是否优质的重要标志，故通过论文引用图谱，我可以知道哪些论文是优质的，哪些论文是具有开创性的，并且具有开创性质的论文一般不会那么复杂，较容易理解，为日后学习打基础。
2.How to use CiteSpace?在本节我将以自己研究方向为例，构建论文引用图谱首先点击StartCiteSpace.bat ，打开CiteSpace。
然后就可以看到如下较为'原生态’的界面。
CiteSpace自身带了一个example，就是Terrorism。
我现在需要新建一个Project，来建立自己的主题项目。
先点上图的1，“New”，进入下图界面。
上图的2，需要分别建立两个文件夹，一个空文件是Project，另一个Data。
这里简要说一下这两个文件夹的作用，Project文件夹是用来保存分析的结果，不需要添加其他内容。
Data文件是存放将要被分析的数据，这个需要我们去检索，下载，然后放到这个文件夹，具体找什么如下图。
首先找 cross modal 主题 2010-2017年的所有论文。
在上两个图可以知，检索结果有3208篇论文，我们现在要做的是将所有记录信息下载下来，由于Web of Science 限制每次只能下载500条记录，故要多次下载，每次变化的是记录范围1至500,501至1000,1001至1500…，将每次下载的文件改名为download_xxx.txt(这是因为CiteSpace只识别以download_为前缀的文件名）下载后的数据文件：有了数据我就可以使用CiteSpace进行引用分析了，还记得最初的那个“原生态”的界面吗？就是它选择年份，2010-2017，时间间隔为1年。
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。
信息可视化分析工具的比较分析——以CiteSpace、HistCite和RefViz为例
信息可视化分析工具的比较分析——以CiteSpace、HistCite和RefViz为例信息可视化分析工具的比较分析——以CiteSpace、HistCite和RefViz为例在当今科研领域，信息可视化分析工具的应用越来越受到研究者们的关注。
这些工具可以帮助研究者更直观地了解学术文献和研究网络结构，发现潜在规律和趋势，并为决策提供支持。
本文将比较分析三种常用的信息可视化分析工具：CiteSpace、HistCite和RefViz。
CiteSpace是一种基于时间轴和知识地图的可视化分析工具。
它可以将文献的引用关系、作者网络、主题演化等信息清晰地展现出来。
CiteSpace的特点之一是时间轴，它可以展示出文献的发展趋势和研究热点的变化。
此外，CiteSpace还可以将不同主题的文献节点用不同的颜色和形状表示，便于研究者区分不同的研究方向。
CiteSpace还提供了一些有用的分析工具，如聚类分析、社区发现等，帮助研究者更深入地理解研究领域的知识结构。
HistCite是一种以文献引用为基础的可视化分析工具。
它可以将文献的引用关系以引用图的形式呈现出来，帮助研究者直观地了解文献之间的关联。
HistCite的特点之一是引用图的可点击性，研究者可以通过点击节点和边缘查看具体的引用关系和文献信息。
此外，HistCite还可以根据文献引用的强度和时间等信息给文献节点和边缘上色，便于研究者从视觉上找出重要的研究成果和热门研究方向。
RefViz是一种基于双向链接的可视化分析工具。
它可以将文献和作者之间的引用和被引用关系展示出来，帮助研究者更全面地了解学术界的学术传承和学术合作。
RefViz的特点之一是三维可视化，它可以将文献节点和作者节点以空间的形式呈现出来，研究者可以通过旋转和平移来探索不同的视角。
此外，RefViz还可以根据文献和作者的关系密切程度给节点和边缘上色，便于研究者找出学术界的核心人物和重要研究成果。
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• 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
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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
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CiteSpace使用方法
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• CiteSpace数据来源
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• 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
• 科研竞争力 — 国家分布
– 通过国家（country)或 +前沿主题(noun phrases) （或学科聚类），获得研究国家、竞争国以及 学科间关系
CiteSpace应用案例分析
• 研究主题全球分布概览
CiteSpace使用方法
• 图谱调谐 -- 停进、聚类、图形等选择
CiteSpace使用方法
• 图谱调谐 -- 节点、字体
• 图谱一般解读
CiteSpace使用方法
• 在Google地球中形成研究主题全球分布概览
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• 分析网构建策略 – 学科领域
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CiteSpaBiblioteka e使用方法• 数据设置 •
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Journal Co-Citation Analysis (JCA)共被引来源 刊分析
CiteSpace简介
CiteSpace是什么？
是用来分析和可视共被引网络的Java应用程序
美国Drexel大学 陈超美教授开发
基本概念
• 科学知识图谱
– 以科学知识为计量研究对象，显示科学知识的发展进 程与结构关系，用数学方程式表达科学发展规律，采 用引文分析方法以及信息可视化技术，采用曲线、图 谱等形式将科学发展规律绘制成二、三维、知识图谱、 知识地图等图形