Bicomb共词可视化分析方法操作过程
bibliometrix的使用指南
bibliometrix的使用指南摘要：一、bibliometrix 简介1.bibliometrix 的定义2.bibliometrix 的作用二、bibliometrix 的使用方法1.安装和运行bibliometrix2.准备数据3.运行分析三、bibliometrix 的主要功能1.数据导入与处理2.指标计算与分析3.结果可视化四、bibliometrix 的应用案例1.研究领域的识别2.研究热点分析3.研究合作网络构建五、bibliometrix 的优缺点1.优点a.开源免费b.功能强大c.易于使用2.缺点a.数据处理能力有限b.对计算机性能要求较高正文：bibliometrix 是一款用于科学计量学和科技管理研究的开源软件，它可以帮助用户分析科研文献的引用、关键词、作者等信息，从而揭示研究领域的知识结构、研究热点和发展趋势。
本使用指南将详细介绍bibliometrix 的安装、使用方法和主要功能。
一、bibliometrix 简介bibliometrix 是一个基于R 语言的科学计量学工具，主要用于对科研文献进行引文分析、共词分析、作者合作网络分析等。
它可以为用户提供研究领域的识别、研究热点分析、研究合作网络构建等功能，从而帮助用户更好地理解科研文献的内在联系和演化规律。
二、bibliometrix 的使用方法1.安装和运行bibliometrix首先，用户需要安装R 语言和R 包管理器（如installr 或packrat）。
然后，通过运行以下命令安装bibliometrix：```Rinstall.packages("bibliometrix")```安装完成后，载入bibliometrix 包：```Rlibrary(bibliometrix)```2.准备数据要使用bibliometrix，用户需要准备一份包含文献信息的CSV 文件，文件应包含以下字段：作者、出版物名称、出版年份、卷号、期号、起始页码、结束页码、DOI 等。
国内大概念教学研究的热点领域和现状分析——基于CNKI文献的共词分析研究
系统的开发［J］. 现代图书情报技术，2008（8）：7075. ［3］ 钟伟金，李佳 . 共词分析法研究（二）——类团分析 ［J］. 情报杂志，2008（06）：141-143.
（上接第 11 页） 办学经验。
二、国内大概念教学研究的分布统计与 分析
1. 时间分布 2010 年杨晓慧发表的文章《从“大概念”看 幼儿需要什么样的数学知识》，是知网收录的第
一篇“大概念”主题文献，之后数年关注大概念的 文献屈指可数。2017 年普通高中新课标的正式公 布，明确了大概念在教学中的价值和地位之后， 相关研究呈爆发式增长，2020 年关注该主题的文 献数量为 285 篇。
（作者单位：北京汇文中学）
参考文献：
［1］ 教育部 . 教育部关于印发《普通高中课程方案和语 文等学科课程标准（2017 年版 2020 年修订）》的通 知［EB/OL］. （2020-06-03）［2021-03-18］. http：// /srcsite/A26/S8001/202006/t20200603_
领域（1）位于第一象限，大概念、核心素养、 单元教学也是排名最靠前的高频关键词，说明这些 关键词是大概念教学研究领域的热点，在整个学科 大概念教学领域处于核心地位，研究成果较多。领 域（2）和领域（4）位于第四象限，即属于研究核 心但研究还有待加强的领域。领域（4）的向心度 明显大于领域（2），且和领域（1）的向心度接近， 说明关注大概念下的课程开发与设计属于研究的 热点，但研究较为分散，组内相互关联度较小。 领域（2）的密度大于领域（4），说明生物学科 关注大概念教学的研究较为集中。领域（3）和领 域（5）均位于第三象限，这说明大概念在达成学 生深度学习等方面还没能形成共识，并可能存在 研究的分歧。领域（5）关注的是科学学科的大概 念教学，理论和内容的梳理较为全面，研究起步相 对较早，但是由于科学学科现在还不是中、高考科 目，多属于小学课程，受关注度不足，可能存在 研究止步不前的现象。同时从图中可以看出位于 第二象限的研究内容缺失，这说明大概念的研究 处于起步阶段，大概念主题研究的辐射效应存在 但仍有限，周边领域的研究未达到成熟阶段。
bibliometrix的使用指南
bibliometrix的使用指南【实用版】目录1.引言2.bibliometrix 的功能介绍3.使用 bibliometrix 的步骤4.常见问题与解答5.结论正文【引言】bibliometrix 是一款功能强大的文献计量学工具，适用于科研人员、学术编辑和图书馆工作人员等。
它可以帮助用户分析、可视化和比较各种学术文献的指标，为用户提供全面而深入的文献分析结果。
本文将为您介绍如何使用 bibliometrix，让您轻松掌握这一强大的工具。
【bibliometrix 的功能介绍】bibliometrix 主要提供以下功能：1.检索和导入文献：用户可以通过输入关键词、作者、期刊等信息检索文献，并支持从 Web of Science、CNKI 等数据库导入文献数据。
2.文献指标分析：bibliometrix 支持多种文献指标分析，如文章数量、引用次数、H 指数、i10 指数等。
3.文献可视化：用户可以利用 bibliometrix 生成各种可视化图表，如引文分布图、合作网络图、作者分布图等。
4.批量处理：bibliometrix 支持批量处理文献数据，提高分析效率。
【使用 bibliometrix 的步骤】1.安装和登录：首先，您需要访问 bibliometrix 官网下载并安装软件。
安装完成后，用您的账号登录。
2.创建项目：登录后，点击“新建项目”创建一个新的文献分析项目。
3.导入文献：在项目中，点击“导入文献”添加您需要分析的文献。
您可以通过检索或从已有数据库中导入文献。
4.分析文献：在项目中，选择需要分析的文献指标，如文章数量、引用次数等。
bibliometrix 会自动分析并生成结果。
5.可视化分析：在项目中，选择需要可视化的指标，如引文分布、合作网络等。
bibliometrix 会自动生成可视化图表。
6.导出结果：分析和可视化完成后，您可以将结果导出为 Excel、PPT 等格式，方便分享和展示。
如何进行生物大数据的可视化分析
如何进行生物大数据的可视化分析生物大数据的可视化分析是一种强大的工具，可以帮助科研人员和医疗专家更好地理解和解释复杂的生物数据。
通过可视化分析，人们可以从海量的数据中发现模式、趋势、关联和异常，进而提取有价值的信息。
本文将介绍如何进行生物大数据的可视化分析，以帮助读者充分利用这一工具。
首先，进行生物大数据的可视化分析之前，我们需要准备好数据。
生物大数据可以来自各种来源，例如生物芯片、次代测序和蛋白质组学等实验。
我们需要将这些数据整理和处理，以便进行后续的可视化分析。
数据处理的目标是提取和清洗有用的信息，并将其格式转化为适合可视化的数据结构。
一种常用的数据处理工具是Python编程语言中的pandas库。
pandas库提供了强大的数据处理功能，可以用于数据的读取、清洗、转换和整理。
使用pandas库，我们可以对生物大数据进行统计分析、筛选和排序等操作，从而得到我们所需的数据集。
在数据处理过程中，我们还可以利用其他常用的数据分析和机器学习工具，如NumPy和Scikit-learn等，来满足更高级的数据处理需求。
准备好数据后，我们就可以进行生物大数据的可视化分析了。
在可视化分析中，我们可以使用各种图表和图形来展示数据的特征和关系。
下面介绍几种常用的可视化方法：1. 散点图：散点图可以用于显示两个不同变量之间的关系。
通过在图表中绘制各个数据点，我们可以观察到数据的分布、密度和相关性。
散点图可以用来发现变量之间的线性或非线性关系，并进一步分析其统计学意义。
2. 折线图：折线图适用于观察随时间或其他变量变化的趋势。
通过在折线图中绘制各个时间点或其他变量的数据点，我们可以清晰地了解到数据的变化规律。
折线图常用于分析基因表达、蛋白质折叠和代谢路径等生物过程的动态变化。
3. 柱状图：柱状图是一种常见的图表，可以用于比较不同类别之间的数据。
通过在图表中绘制不同类别的柱形，我们可以直观地观察到它们之间的差异和关系。
bibliometrix的使用指南
bibliometrix的使用指南【原创实用版】目录1.引言2.bibliometrix 的功能和特点3.使用 bibliometrix 的步骤4.常见问题与解决方案5.结论正文【引言】bibliometrix 是一款用于科学计量学研究的工具，主要用于分析科研文献的引用情况，帮助研究人员了解某个领域的研究热点和发展趋势。
本文将为您介绍如何使用 bibliometrix。
【bibliometrix 的功能和特点】bibliometrix 具有以下主要功能和特点：1.强大的数据分析能力：可以处理大量的文献数据，提供多维度的分析结果。
2.灵活的筛选条件：可以根据作者、机构、关键词等条件筛选文献，满足不同研究需求。
3.可视化分析：提供多种图表展示分析结果，直观地呈现研究领域的现状。
4.引用网络分析：可以分析文献之间的引用关系，揭示研究领域的知识结构。
【使用 bibliometrix 的步骤】1.安装和登录：首先需要在官方网站下载并安装 bibliometrix，然后用邮箱注册一个账号并登录。
2.数据导入：在主界面选择“新建项目”，导入需要分析的文献数据，支持多种数据格式。
3.筛选条件设置：在“筛选条件”模块设置需要的筛选条件，如作者、机构、关键词等。
4.分析和可视化：在“分析”模块选择需要的分析指标，如引用频次、H 指数等；在“可视化”模块选择图表类型，如散点图、条形图等。
5.引用网络分析：在“网络分析”模块选择需要的分析指标，如网络密度、聚类系数等。
6.导出结果：将分析结果导出为 Excel、CSV 等格式，方便进行进一步的数据处理和分析。
【常见问题与解决方案】1.问题：导入的文献数据无法正常显示。
解决方案：检查数据格式是否正确，或尝试更新软件版本。
2.问题：分析结果与预期不符。
解决方案：检查筛选条件设置是否正确，或尝试更换分析指标。
3.问题：无法正常登录账户。
解决方案：检查账号和密码是否正确，或联系客服寻求帮助。
基于词频分析和可视化共词网络图的国内创客研究热点分析_秦琴琴
5
19
公共图书馆
2
10 创客运动
3
20
3D 打印
2
从表 1 可以看出，20 个高频关键词的总呈现频次为 147 次，占关键词总频次的 63.9%。其
115
Vol.26 No.1 2016
中，词频排在前十位的分别是：创客空间、创客、高校图书馆、创新服务、图书馆、众创空间、 创客文化、图书馆服务、服务创新和创客运动。
图 3 国内创客高频关键词的共词网络图
从图 3 可以直观地看出：①创客处于整个共词网络图的中心位置，几乎与其它所有关键词 都发生联系。除创客外，创客空间、创客文化、众创空间等与其它关键词的关系也很紧密，说 明很多研究者正在重点研究这些关键词，并且其它相关研究也围绕着这些关键词而开展，因此 可以推断这些关键词是国内创客领域研究的热点。②处于边缘地带的一些关键词，如智慧学习、 互联网+、3D 打印等，这些节点虽然处于边缘，与其它关键词的联系较少，但这并不表示这些 关键词不重要、不值得研究。就目前来看，研究者对这些词的研究虽然相对较少，但这些词大 多出自最近发表的文章中，反映出这些关键词是创客领域未来的研究方向和趋势，更值得本研 究关注。③像清华 iCenter、项目式教学、创客运动等处于中间的关键词，它们是连接中心关键 词和边缘关键词的桥梁。
一 研究设计
1 研究样本的来源 本研究的样本来源于中国知网（CNKI）数据库。在 CNKI 上以“创客”、“创客空间”、“众 创空间”为关键词进行检索，截止到 2015 年 6 月 28 日，共检索到 73 篇相关文献；剔除政策宣 传、通知广告、领导讲话和内容重复等无关样本后，最终获得有效样本 58 篇。将这 58 篇文献 的题录信息导出并保存成文本文件，以便为后续的引文分析、词频分析和共词分析做准备。 2 研究方法 本研究主要采用引文分析法、词频分析法和共词分析法。 引文分析法就是利用各种数学及统计学的方法进行比较、归纳、抽象、概括等的逻辑方法； 也是对科学期刊、论文、著者等分析对象的引用和被引用现象进行分析，以揭示其数量特征和 内在规律的一种信息计量研究方法[3]。
2000~2014年我国幼儿园教师专业伦理研究的热点知识图谱
教育部2012年颁布的《幼儿园教师专业标准（试行）》明确指出，幼儿园教师应以“师德为先”。
幼儿园教师专业伦理是幼儿园教师专业发展的重要基石，影响着幼儿园教师的工作态度和专业行为。
〔1〕近年来，有关幼儿园教师专业伦理的研究受到许多研究者的关注。
那么，目前的研究现状如何？研究内容侧重在哪里？研究热点是什么？研究趋势如何？科学知识图谱(Mapping Knowledge Domains)是一种以科学理论学为指导，通过数据挖掘、信息处理、知识计量与图形绘制等现代科学技术来展现现代科学技术知识发展进程与结构关系的图形。
〔2〕它可从宏观、中观、微观等不同角度直观地揭示出某一研究领域的发展概貌、研究热点和重点等信息。
〔3〕本文采用科学知识图谱技术，绘制我国幼儿园教师专业伦理研究的热点知识图谱，并在此基础上进行相应的思考和展望。
一、研究方法1.资料来源2015年5月，在中国学术期刊网络出版总库，以“幼儿园教师”“幼儿教师”“幼儿教育”“专业伦理”“专业道德”“职业道德”为主题词进行检索，剔除无效文献（如无作者文献、重复性文献以及会议信息等），最终得到2000～2014年有效文献174篇。
所得数据使用BICOMB2.0(书目共现分析系统)以及SPSS18.0处理与分析。
2.研究步骤第一，利用BICOMB2.0软件对174篇文章进行关键词统计。
第二，根据研究需要，利用BI⁃COMB2.0软件抽出21个词频大于5的关键词为高频关键词。
第三，利用BICOMB2.0软件中的共现分析功能，建立高频关键词共现矩阵。
第四，通过Ochiai 系数将共现矩阵转化为相似矩阵(O chiai=)，将结果导入SPSS18.0，进行系统聚类分析，得出高频关键词聚类树状图。
第五，利用“相异矩阵=1-相似矩阵”公式算出相异矩阵，将结果导入SPSS18.0，进行多维尺度分析，得出高频关键词多维尺度分析图。
第六，在多维尺度分析结果上，结No.10，2015General No.6702015年第10期(总第670期)幼儿教育(教育科学)Early Childhood Education(Educational Sciences)·研究综述·*本文为教育部人文社会科学研究项目“幼儿园教师专业伦理研究”（项目批准号：11YJA880001）和浙江省哲学社会科学重点项目“幼儿园教师专业伦理：缺失与生成”（项目批准号：11JCJY02Z ）的研究成果之一。
Bicomb共词可视化分析方法操作过程
Bicomb共词可视化分析⽅法操作过程1、⾸先打开中国知⽹，按主题或者篇名搜索需要的⽂献。
2、选中需要的⽂献，点击导出参考⽂献（每次只能导出500篇）113、全部选中，点击导出参考⽂献224、点击⾃定义模式。
5、按需要选择相应的输出字段，如图所⽰，然后点击导出，保存在相应的⽂件夹中。
格式为.TXT446、打开导出的⽂本⽂件，如下图，将所有的英⽂去掉，具体做法为编辑—替换。
将英⽂替换为空格，即可去掉英⽂，成为如下版本。
接着根据研究需要进⾏关键词的合并，合并成功后，选择另存为，⽂件编码⼀定要改成ANSI 。
557、打开bicomb，点击增加，建⽴⼀个新的项⽬，编号⾃⼰随意输⼊⼀个数字，格式类型为cnki⾃定义。
668、点击最下⽅的提取，进⼊提取界⾯。
关键字段选择为关键词，点击选择⽂档，打开刚才导出的txt格式的⽂档，打开成功后，点击提取。
77889、点击最下⽅的统计，进⼊统计界⾯。
关键字段选择为关键词。
域值⼀般为6，根据实际情况可调整，然后点击红⾊的统计按钮。
关键词的排位顺序就会统计出来。
991010111110、点击最下⽅的矩阵按钮，进⼊矩阵界⾯。
关键字选择为关键词。
阈值⼀般⼤于之前选择的最低阈值，⽐如12，⼩于统计出来的最多的关键词出现的频次，上图可发现关键词最多出现202.然后点击⽣成按钮，可出现词篇矩阵。
共现矩阵操作⽅法同样。
最后点击导出矩阵TXT。
保存在相应⽂件夹。
121211、打开.点击⽂件—打开—数据，打开刚才导出的词篇矩阵。
13131414注：⼀直点击下⼀步，直到完成。
12、点击⼯具栏的分析—分类—系统聚类。
出现对话框后，将左边框内的V1选择为标注个案，其他剩下的变量全选，放在右边的变量框中。
13、点击统计量，出现对话框，选择相似性矩阵。
在选择单⼀⽅案，聚类数根据⾃⼰的研究情况选择，⼀般是4到6类，如选择5类。
然后点击继续。
151514、点击绘制按钮。
选择树状图。
然后点击聚类的指定全聚，停⽌聚类树为5，就是你所要聚的类树。
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1、首先打开中国知网，按主题或者篇名搜索需要的文献。
2、选中需要的文献，点击导出参考文献（每次只能导出500篇）
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3、全部选中，点击导出参考文献
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4、点击自定义模式。
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5、按需要选择相应的输出字段，如图所示，然后点击导出，保存在相应的文件夹中。
格式为.TXT
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6、打开导出的文本文件，如下图，将所有的英文去掉，具体做法为编辑—替换。
将英文替换为空格，即可去掉英文，成为如下版本。
接着根据研究需要进行关键词的合并，合并成功后，选择另存为，文件编码一定要改成ANSI。
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7、打开bicomb，点击增加，建立一个新的项目，编号自己随意输入一个数字，格式类型为cnki自定义。
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8、点击最下方的提取，进入提取界面。
关键字段选择为关键词，点击选择文档，打开刚才导出的txt格式的文档，打开成功后，点击提取。
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9、点击最下方的统计，进入统计界面。
关键字段选择为关键词。
域值一般为6，根据实际情况可调整，然后点击红色的统计按钮。
关键词的排位顺序就会统计出来。
99
1010
1111
10、点击最下方的矩阵按钮，进入矩阵界面。
关键字选择为关键词。
阈值一般大于之前选择的最低阈值，比如12，小于统计出来的最多的关键词出现的频次，上图可发现关键词最多出现202.然后点击生成按钮，可出现词篇矩阵。
共现矩阵操作方法同样。
最后点击导出矩阵TXT。
保存在相应文件夹。
1212
11、打开.点击文件—打开—数据，打开刚才导出的词篇矩阵。
1313
1414
注：一直点击下一步，直到完成。
12、点击工具栏的分析—分类—系统聚类。
出现对话框后，将左边框内的V1选择为标注个案，其他剩下的变量全选，放在右边的变量框中。
13、点击统计量，出现对话框，选择相似性矩阵。
在选择单一方案，聚类数根据自己的研究情况选择，一般是4到6类，如选择5类。
然后点击继续。
1515
14、点击绘制按钮。
选择树状图。
然后点击聚类的指定全聚，停止聚类树为5，就是你所要聚的类树。
如聚6类，那么停止聚类就输入6。
然后点击继续。
1616
1717
15、然后点击方法按钮，区间选择为Euclidean。
二分类选择为Ochiai，然后点击继续。
1818
1919
16、最后回到主对话框。
点击确定，即可在输出对话框中产生结果。
战略图的制作过程。
【视频】
1、同样的打开，打开导出的TXT文件。
选择分析—分类类—系统聚类。
2、在打开的对话框中，点击工具栏的分析—分类—系统聚类。
出现对话框后，将左边框内的V1选择为标注个案，其他剩下的变量全选，放在右边的变量框中。
3、点击统计量。
选择相似性矩阵，点击继续。
然后点击方法按钮，区间选择为Euclidean。
二分类选择为Ochiai，然后点击继续。
回到主对话框，点击确定，生成相似性矩阵。
2020
4、右击生成的相似性矩阵，选择导出，将其导出到任意文件夹中，格式保存为.excel
5、打开保存的相似性矩阵，将其转换为相异矩阵，方法不在此多说。
然后保存，关闭。
（一定要在保存完毕后关闭excel）
6、在spss里打开刚才保存的相异矩阵，打开后点击分析—度量—多维尺度（ALSCL(M)）,在出现的对话框中，将除了V1之外的变量全部选择到右边的变量对话框中。
7、点击选项按钮，选择组图，点击继续。
8、在对话框中距离选项中，首先选择“数据为距离数据”，点击确定，即可生成战略图，如果无法生成战略图，则按照以上步骤再操作一遍，但是最后一步距离选项中，要选择“从数据创建距离”。
注：一般选择选择“数据为距离数据”，实在不行再选择“从数据创建距离”
2121。