3.共现聚类分析
colexification的含义 共词
colexification的含义共词摘要：1.共词概念介绍2.共词方法论分析3.共词应用领域及案例4.共词面临的挑战与未来发展正文：一、共词概念介绍共词（Co-occurrence），又称为共现，是指两个或多个词语在同一文本中同时出现的现象。
在语言学、信息检索和文本挖掘等领域，共词分析作为一种重要的研究方法，旨在揭示词语之间的关联性和语义关系。
二、共词方法论分析1.共词矩阵：将文本中的词语两两组合，统计它们在同一句子中出现的次数，构建一个对称的共词矩阵。
共词矩阵的元素表示两个词语在文本中的共现次数，矩阵的行和列分别对应文本中的所有词语。
2.聚类分析：对共词矩阵进行聚类分析，可以发现词语之间的相似性，从而挖掘出文本的主题和结构。
3.网络分析：将共词矩阵转换为有向图，可以研究词语之间的因果关系、影响力度等。
4.词频统计：分析文本中的词语出现频率，可得出关键词、热点话题等。
三、共词应用领域及案例1.文献综述：在学术研究中，共词分析可以帮助研究者了解某一领域的研究热点、研究现状和发展趋势。
2.文本分类：共词分析可用于自动分类文本，如新闻分类、文档分类等。
3.情感分析：分析文本中的情感词汇共现关系，判断文本的情感倾向，如正面、负面或中性。
4.语言学习：共词分析可以帮助学习者掌握词汇之间的关联性，提高语言学习效果。
四、共词面临的挑战与未来发展1.数据规模：随着互联网的发展，文本数据呈现出爆炸式增长，如何处理大规模文本数据成为共词分析的一个挑战。
2.词语歧义：在自然语言处理中，词语存在多种含义，共词分析需要解决词语歧义问题。
3.语义关系挖掘：共词分析目前主要关注词语的统计关系，未来研究可深入挖掘词语间的语义关系。
4.智能化应用：结合人工智能技术，共词分析有望在更多领域发挥智能化作用。
总之，共词作为一种重要的文本分析方法，在多个领域具有广泛的应用价值。
词共现矩阵分析方法介绍
词共现矩阵分析方法介绍标题：词共现矩阵分析方法介绍概述：词共现矩阵分析方法是一种文本分析工具，通过计算词语在大量文本中的共现情况，可以揭示出词语之间的关联性和语义内涵。
本文将介绍词共现矩阵分析方法的基本原理、应用场景以及优缺点，并提供一些实用的案例分析。
1. 什么是词共现矩阵分析方法？词共现矩阵分析方法是一种基于统计学原理的文本分析方法，它通过构建一个词语与词语之间的共现矩阵来进行分析。
在该矩阵中，每一行代表一个词语，每一列代表一个文本样本。
矩阵中的每个元素表示对应词语在对应文本样本中出现的次数或频率。
2. 词共现矩阵分析方法的原理：词共现矩阵分析方法基于一个关键假设：如果两个词语在多个文本中频繁地共同出现，那么它们很可能具有某种关联性。
该方法通过计算不同词语之间的共现次数或频率，进而分析它们之间的关系。
3. 词共现矩阵分析方法的应用场景：- 文本聚类和分类：通过分析词语之间的共现关系，可以将文本按照主题或类别进行聚类和分类，以便更好地理解文本内容。
- 关键词提取和摘要生成：通过词共现矩阵分析，可以发现文本中频繁共现的词语，从而提取出关键词和生成文章摘要。
- 情感分析：通过分析情感词与其他词语的共现情况，可以推断文本的情感倾向或情绪状态。
- 关系网络构建：通过词共现矩阵分析方法，可以构建关键词之间的关系网络，进而揭示出词语之间的相关性和从属关系。
4. 词共现矩阵分析方法的优点：- 简单易懂：该方法的原理简单，容易理解和实现。
- 可解释性强：通过可视化共现矩阵，可以直观地观察词语之间的关系。
- 适用范围广：适用于各种类型的文本数据，包括文学作品、社交媒体数据、科学论文等。
5. 词共现矩阵分析方法的缺点：- 无法处理词序信息：该方法只关注词语之间的共现关系，忽略了词语之间的顺序信息。
- 词语的歧义性：对于具有多义的词语，可能无法准确地反映其语义内涵。
- 稀疏性问题：当文本数据稀疏时，词共现矩阵中可能出现很多零值，导致分析结果不够准确。
用户画像研究的文献特征和热点分析
用户画像研究的文献特征和热点分析摘要：针对用户画像学术研究文献开展计量分析，使用Citespace可视化工具对用户画像的时序分布、作者分布、科研机构分布、期刊分布等用户画像的研究现状进行了具体的描述分析，并对关键词进行共词和聚类分析以发现研究热点。
归纳了用户画像领域的主要研究方向及研究状况，为下一步的研究工作提出了建议。
关键词：用户画像; 文献计量; 聚类分析;Abstract：Based on a quantitative analysis of the academic literature on user portrait,the paper uses the CiteSpace to analyze the progress on user portrait,such as time sequence distribution,author distribution,scientific research institution distribution,journal distribution,etc.,and to find the research hotspots by using the co-word and cluster analysis of key words. The paper summarizes the main research directions in the field of user portrait,and puts forward interesting topics for the future work.Keyword：user profile; literature measurement; cluster analyze;1 、引言2018年8月，中国互联网络信息中心(CNNIC)发布了第42次《中国互联网络发展状况统计报告》，据报告中显示，截至2018年6月，我国上网用户人数已超过8亿，互联网普及率达到57.7%;18年上半年新增的网民数量为2968万人，同比上一年增长了3.8%;而我国使用手机上网的用户规模已达7.88亿，上网用户通过手机连接互联网的比例高达98.3%[1]。
数据分析的六种基本分析方法
数据分析的六种基本分析方法数据分析是如今商业决策中不可或缺的一个环节。
通过对大量数据的收集、整理和分析，可以揭示出隐藏在背后的有价值的信息和模式。
在数据分析的过程中，有许多基本的分析方法可供选择。
本文将介绍六种常用的数据分析方法。
1. 描述性分析描述性分析是数据分析的起点。
它通过对数据进行总结和描述，帮助我们了解数据的基本特征。
常用的描述性分析方法包括： - 平均值：计算数据集的所有值的平均数，反映数据的集中趋势。
- 中位数：将数据集按大小排序，找到中间的数值，反映数据的中心位置。
- 极值：识别出数据集的最大值和最小值，帮助我们了解数据的范围。
- 频数分布：将数据分成不同的组，统计每个组的频数，呈现数据的分布情况。
2. 相关性分析相关性分析用于探索变量之间的关系。
通过计算相关系数，我们可以确定两个变量之间的线性关系强度和方向。
常用的相关性分析方法包括：- 皮尔逊相关系数：衡量两个变量之间的线性关系强度，取值范围为-1到1。
- 斯皮尔曼相关系数：衡量两个变量之间的非线性关系强度，取值范围为-1到1。
- 散点图：将两个变量的值绘制在笛卡尔坐标系上，直观展示它们之间的关系。
3. 预测分析预测分析是根据过去的数据和模式，预测未来的结果。
它基于历史数据的趋势和模式，通过建立数学模型来进行预测。
常用的预测分析方法包括：- 线性回归：通过拟合一条直线来预测一个或多个自变量与因变量之间的关系。
- 时间序列分析：通过分析时间上的趋势和周期性模式来预测未来的结果。
- 预测模型评估：使用合适的评估指标来评估预测模型的准确性，如均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等。
4. 分类分析分类分析用于将数据集中的个体划分为不同的类别。
通过对已有的数据进行分类，我们可以预测新的数据属于哪个类别。
常用的分类分析方法包括：- 决策树：通过一系列的判定条件将数据划分为不同的类别，形成树状结构。
- 朴素贝叶斯分类：基于贝叶斯公式，计算数据属于每个类别的概率，选择概率最高的类别作为预测结果。
共词分析法的基本原理及实现
1、建立词库：首先需要对文本中的词汇进行分词和标注，建立词汇库。这 个步骤可以通过一些现有的分词工具和词典来完成。
2、计算共现频率：在建立词汇库的基础上，对于每一对词汇，计算它们在 文本中共同出现的频次。
3、构建相似度矩阵：根据词汇之间的共现频率，可以计算出它们之间的相 似度，从而构建一个相似度矩阵。
4、应用聚类算法：使用一些常用的聚类算法，如K-means、层次聚类等，根 据相似度矩阵将词汇聚成一个类别。
5、分析聚类结果：对聚类结果进行分析，可以发现文本的主题和热点，进 一步挖掘文本数据的有用信息。
总之，共词分析法作为一种有效的文本挖掘方法，可以广泛应用于信息处理 和文本分析中。共词聚类分析法作为其中的一种重要方法，具有简单易行、可操 作性强等特点，可以发现文本的主题和热点以及词汇之间的关联程度，为深入研 究文本数据提供更多有用信息。随着大数据时代的到来，共词分析法将会得到更 加广泛的应用和发展。
等是机器学习的核心概念，同时还可以了解到机器学习在不同领域的应用情 况。这些信息可以作为文章论述的基础，使文章内容更具说服力和可信度。
总结共词分析法是一种有效的文本挖掘和分析工具，可以帮助我们揭示文本 中词汇之间的关联和规律，提取有用的知识结构。它的优点在于可操作性强、适 用范围广，能够从大量文本数据中挖掘出有用的信息。
2、基于主题的共词分析
基于主题的共词分析能够更深入地挖掘文献之间的和相似性。该方法首先通 过主题建模技术（如LDA、PLSA等）从文献中提取主题，然后对每个主题进行共 词分析。该方法适用于领域分析和主题挖掘等场景。
3、基于实体和关系的共词分析
基于实体和关系的共词分析能够从文献中提取实体和实体之间的关系，并对 这些实体和关系进行共词分析。该方法适用于知识图谱构建、实体关联和领域知 识挖掘等场景。
生命科学中的共现性分析及其应用研究
生命科学中的共现性分析及其应用研究生命科学领域中的研究主题涉及到多个方面，研究者们需要了解不同领域的知识才能进行深入的研究。
在这个过程中，共现性分析成为了一种重要的工具。
共现性指的是两个或两个以上的术语在同一个研究文献中同时出现的情况。
通过对共现性的研究，研究者可以更加全面地了解某个主题的研究现状和热点方向，进而指导自己的研究。
一、共现性分析原理共现性分析是一种文献计量学的方法。
该方法可以分为以下几个步骤：首先，从数据库中获取与研究主题相关的文献集；然后，通过文献集中的文献摘要或关键词提取用于分析的术语；接着，统计不同术语之间的共现情况，得到由术语组成的矩阵，该矩阵表明了不同术语之间的关系；最后，通过对矩阵进行聚类、网络分析等方法，挖掘出术语之间的规律和特征，为后续的研究提供指导。
二、共现性分析的应用共现性分析在生命科学领域有着广泛的应用。
其中，最常见的应用包括以下几个方面：1、领域知识的综述：共现性分析可以根据文献集构建术语矩阵，进而进行聚类、网络分析等方法，将文献集中不同术语之间的关系展现出来，为研究者综述某一领域的知识提供了方便。
2、研究热点的发现：通过共现性分析可以发现某一领域研究的热点和趋势。
例如，对肿瘤研究中的术语矩阵进行分析，可以发现肿瘤免疫治疗、个体化治疗等领域是当前的热点研究方向。
3、领域专家的发掘：共现性分析可以通过分析研究者的文献，发现某个领域的专家学者，为领域内人才引进和研究团队建设提供参考。
4、科学合作的建立：共现性分析可以通过分析在同一领域发表研究成果的学者之间的网络关系，从而发现潜在的合作者。
这种方法被称为“合作网络分析”。
三、应用研究举例以细胞自噬为例，介绍共现性分析的应用研究。
细胞自噬是一种重要的细胞代谢过程，被广泛地应用于疾病治疗等领域。
通过在PubMed数据库中收集与细胞自噬有关的文献，得到了一个包含2925篇文献的文献集，通过文献摘要提取出了62个与细胞自噬相关的术语，构建了一个62*62的术语共现矩阵。
计算机课程思政研究的知识图谱可视化分析
第 22卷第 6期2023年 6月Vol.22 No.6Jun.2023软件导刊Software Guide计算机课程思政研究的知识图谱可视化分析刘雪洁1，2，孙庚1，2，刘波1，郭泓希2，齐红1（1.吉林大学计算机科学与技术学院；2.吉林大学软件学院，吉林长春 130012）摘要：分析计算机专业课程思政建设的研究现状和研究热点，预测计算机专业课程思政的发展趋势，可为未来课程思政教学改革和探索提供借鉴。
通过检索中国知网（CNKI）数据库2010-2022年收录的 675篇计算机专业课程思政文献，采用CiteSpace软件对所选文献的作者、研究机构、关键词进行聚类分析，对高频关键词进行中心性分析，构建合作网络共现知识图谱；对当前计算机专业课程思政的研究热点、研究前沿趋势等进行科学计算可视化分析，清晰地展示了计算机课程思政研究的基本轨迹、特征、热点和趋势。
以上研究成果可为完善课程思政理论，尤其是推进计算机专业课程思政的研究工作作出贡献。
关键词：课程思政；知识图谱；可视化分析；计算机专业DOI：10.11907/rjdk.221841开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：G641 文献标识码：A文章编号：1672-7800（2023）006-0229-06Visual Analysis of Ideological and Political Research in Computer Courseby of Knowledge GraphLIU Xue-jie1，2， SUN geng1，2， LIU bo1， GUO hong-xi2， QI hong1（1.Department of Computer Science and Technology， Jilin University；2.Department of Soft Engineering， Jilin University， Changchun 130012， China）Abstract：It can provide reference for the future teaching reform and exploration of curriculum ideological and political research by analyzing the research current status and hotspots， and predicting the development trend of the ideological and political construction of computer major courses. This paper searches 675 ideological and political documents of computer major courses collected in CNKI database from 2010 to 2022，uses CiteSpace software to cluster the authors，research institutions and keywords，makes a central analysis of high-frequency key‐words， and constructs a cooperative network co-occurrence knowledge graph. Then it realizes the scientific visual analysis on the research hot‐spots，research trends of the current curriculum ideological and political research in computer courses，and clearly shows the basic track，characteristics， hotspots and trends of computer curriculum ideological and political research.The above research results can contribute to im‐proving the theory of ideological and political education in courses， especially in promoting the research of ideological and political education in computer science courses.Key Words：curriculum ideology and politics； knowledge graph； visual analysis； computer major0 引言课程思政是实现全员、全程、全方位育人格局，将各类专业课程与思想政治课同向同行形成协同效应，将“立德树人”作为教育根本任务的一种综合教育理念［1-3］。
关键词共词分析、聚类分析和多维尺度分析
关键词共词分析、聚类分析和多维尺度分析功能：1、寻找近几年研究热点(热点图），为论文的选题做准备2、直接为论文服务方法举例：关键词：自闭症研究工具：Bicomb共词分析软件、SPSS17.0、excel、中国知网（CNKI）研究进程：A：中国知网（官网）-左上“资源总库”-左上“中国学术期刊网络出版总库"主题：自闭症，年限范围：2000-2014，来源类别：全选—检索每页显示：50-一页页全选后再删除一定不要研究的文献—尽量多选择文献（最好全部）导出/参考文献—全选—导出-自定义（支持需输出更多文献信息)-全选—导出-保存-txt打开txt-编辑—全部替换（前面英文删除）-另存为txt—编码：ANSI【多操作几遍，不然提取不出来或会出现00000，而不是00000,00001，00002等】B：书目共现分析系统—增加(右上角)—项目编号：1—格式类型:cnki中文txt—提取-选择文档—关键字段：关键词-提取（红色）—统计-关键字：关键词—∑统计-矩阵—关键字：关键词—≥5≤280-词篇矩阵—生成—导出至txt-保存C：打开SPSS-文件-打开文本数据-下一步-删除第一行-度量标准：“名义”变为“度量”—分析—分类—系统聚类-V1标准个案-V2到Vn变量—统计量:选择“合并进程表"“相似性矩阵”-绘制：树状图-方法（二分类—Ochiai）-结果：近似矩阵（最大的表格)导出到excel—多维尺度分析【树状图如果是虚线，可能是spss版本问题或其他问题】D：SPSS—excel导入-打开数据—excel—删除第一行—删除1:、2：、3：、4：、5：、、、—复制粘贴到变量视图—度量标准：“名义”变为“度量"-字符串变为数值【第一个分类不要改字符串】—分析—度量—多维尺度最后一个ALSCAL-变量移动—从数据创建距离-度量(E）—标准化：Z得分—选项：组图。
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聚类
聚类分析原理 聚类分析算法 聚类分析的种类 软件使用
物以类聚 人以群分
聚类分析原理
聚类分析（cluster analysis）
是一个将数据集划分为若干组或类的过程，
同一个组内的数据对象具有较高的相似度；而
不同组中的数据对象是不相似的。 相似或不相似的描述
基于数据描述属性的取值。 用各对象间的距离来表示。
两类之间最近点之间的距离可以作为这两类之间的距离， 两类中最远点之间的距离作为这两类之间的距离； 各类的中心之间的距离来作为类间距离。 在计算时，各种点间距离和类间距离的选择是通过统计软件的选 项实现的。不同的选择的结果会不同，但一般不会差太多。
聚类分析算法：类间距离
类与类之间距离定义方法：
主题词I
0
主题词j
0
1
1
0
聚类分析算法：相似度
两篇论文相似(异)度的计算：
简单匹配系数（对称）
bc d (i, j ) abcd
Jaccard系数（非对称）： c b
d (i, j )
abc
聚类分析算法：相似度
Ochiai系数
Ochiai
AB同被引次 A被引次 B被引次
66 87 76
16种饮料的热量、咖啡因、钠及价格四种变量
聚类分析算法
聚类统计量：在聚类分析中反映样品或变量间关系 亲疏程度的统计量。
距离： 用于对样品的聚类。常用欧氏距离，在求距离前， 需把指标进行标准化 。 相似系数： 常用于对变量的聚类。一般采用相关系数。 相似度计算：点和点之间的距离 类间距离计算：类和类之间的距离。
综合楼，信息系实验室5，7楼 11月2日，11月5日
时间：
任务：
检索并下载文献 使用文献处理软件，处理数据 使用统计分析软件，分析数据
聚类分析的种类
系统聚类法：用于对小样本的样品间聚类及对指标聚类 。 逐步聚类法或称快速聚类法：用于对大样本的样品间聚类 。 有序样品聚类法：用于对有排列次序的样本的样品间聚类， 要求必须是次序相邻的样品才能聚在一类。 模糊聚类法：建立在模糊数学基础上的对样品间聚类的方法， 适用于小样本。 分割聚类法：适用于对指标聚类 。
作者：PubMed，CNKI 主题词：PubMed，CNKI 引文：SCI CD-ROM
统计频次
高频作者 高频主题词 高被引论文
共现分析：形成共现矩阵 分析数据 SPSS聚类分析 聚类结果的分析 得出结论
共现分析
聚类分析结果
课程安排
上机实践去！ 地点：
论文1 被引论文1 被引论文2 被引论文3 0 0 1
论文2 1 1 0
论文3 0 1 1
论文4 1 0 1
…… …… …… ……
聚类分析算法：类间距离
聚类分析算法：类间距离
由一个点组成的类是最基本的类；如果每一类都由一个点 组成，那么点间的距离就是类间距离。但是如果某一类包 含不止一个点，那么就要确定类间距离。 类间距离是基于点间距离定义的：
关键问题：
聚类分析算法：相似度
如果想要对100个学生进行分类，如果仅仅知道他们的数学成 绩，则只好按照数学成绩来分类；这些成绩在直线上形成100 个点。这样就可以把接近的点放到一类。
0
50
100
聚类分析算法：相似度
如果还知道他们的物理成绩，这样数学和物理 成绩就形成二维平面上的100个点，也可以按 照距离远近来分类。
“THE DNA/RNA AND PROTEINS OF RESEARCH PAPERS”
词共现
词：
关键词、主题词、自由词
共现：
同一篇文章、同文摘、同句子（标题）
直接反映了概念（知识单元），拆散了文章。
词共现
文献中的共现
文献中的共现
共现
两个或者两个以上标目在同一个字段中出现
软件使用
SPSS SAS Cluster 3.0
http://bonsai.ims.u-
tokyo.ac.jp/~mdehoon/software/cluster/software.h tm#ctv
gCluto
/gkhome/cluto/gcluto/do
最短距离法(single linkage)
类与类之间距离定义为两类间样品距离的最小值。 类与类之间距离定义为两类间样品距离的最大值。 类平均法(average linkage) ：类与类之间距离定义为两类间样品距离的平 均值 类与类之间距离定义为两类的重心之间的距离。
最长距离法(complete linkage)
中间距离法(median method)
重心法(centroid method)
Ward离差平方和法(Ward's minimum-variance method)
聚类分析的种类
样本聚类： R型聚类，行 变量聚类： Q型聚类，列
例如临床上为修复耳缺损，可先以正常耳朵的耳
长、耳宽、耳外展距等指标为依据，对耳朵进行 聚类分析，把正常耳朵划分成几类，然后找出各 类之标准化耳朵，以供临床修复各种耳缺损病员 时参考。 衬衣的号码：S，M，L，XL，XXL
物 理
数学
聚类分析算法：相似度
三维或者更高维的情况也是类似；只不过三维 以上的图形无法直观地画出来而已。在饮料数 据中，每种饮料都有四个变量值。这就是四维 空间点的问题了。
物 理
化学 数学
聚类分析算法：相似度
（一）欧几里得距离 欧式距离由对应元素间差值平方和的平方根所表示，即
设有a和b两个n维向量，xa ( xa1 , xa 2 ,, xan ), xb ( xb1 , xb 2 ,, xbn ) d (a, b) ( xa1 xb1 ) 2 ( xa 2 xb 2 ) 2 ( xan xbn )
聚类分析原理
聚类和分类
分类问题中，在知道训练样本的分类属性情况
下，将数据对象分到不同的已知类中。
聚类分析原理
聚类问题中，在划分的类未知的情况下，将数 据对象分组成不同类，需在训练样本中找到这 个分类属性。 样本和变量（指标）
数学 语文 外语
学生姓名
张三 李四 王五
76 87 90
76 65 97
系统聚类
分层聚类或（hierarchical cluster） 开始时，有多少点就是多少类。 第一步先把最近的两类（点）合并成一
类，然后再把剩下的最近的两类合并成 一类； 这样下去，每次都少一类，直到最后只 有一大类为止。显然，越是后来合并的 类，距离就越远。
K-均值聚类
1 1 0 a c
0 d b
设每个对象有P个变量：
a表示对象i和对象j的值都为1的变量的数目， b表示对象i和对象j的值都为0的变量的数目， c表示对象i为1、对象j的值为0的变量的数目， d表示对象i为0、对象j的值为1的变量的数目。
论文1 论文2 1 论文3 0 论文4 1 ……
文献引用网络
文献引用网络
同被引和书目对
• • • •
•
•
同被引 强度 被引文献A 幅度 书目对（引文耦合） 被引文献C 强度 幅度
引用文献3
被引文献B
引用文献1
引用文献2
引用文献4
人类信息行为（HIB）155篇论文同被引网络
CO-CITATION GRAPH OF 394 ARTICLES
共现的泛化
作者同被引
共现的泛化
期刊同被引
共现的泛化（期刊同被引）
数据矩阵
论文1 主题词I 主题词j 0 0 论文2 1 1 论文3 0 1 论文4 1 0 ……
论文1 被引论文1 被引论文2 被引论文3 0 0 1
论文2 1 1 0
论文3 0 1 1
论文4 1 0 1
…… …… …… ……
工具
BICOMB Bibliographic Item Co-Occurrence Matrix Builder 书目共现分析系统 /information/showpage .asp?pageid=382
工具
Bibexcel http://www8.umu.se/inforsk/Bibexcel/
（二）曼哈坦距离 对应元素间差值源自对值的和表示，即d (a, b) xa1 xb1 xa 2 xb2 xan xbn
聚类分析算法：相似度
相似系数
夹角余弦：
C xy (1) cos xy
x y
i i 2 i i i
i 2
x y
i
聚类分析算法：相似度
wnload
共现聚类分析
分析内容 步骤
分析内容
学科、主题的发展历史
高被引论文的时间排序
学科、主题的研究现状
高频主题词的共现聚类分析 高被引论文的同被引聚类分析
学科、主题的趋势
高频主题词的共现聚类分析战略坐标 高被引论文的同被引聚类分析战略坐标
步骤
搜集数据 确定主题 选择数据库，制定检索 策略 下载文献 处理数据： 抽取字段