CiteSpace展示报告
基于CiteSpace的网络教育文献的可视化分析
汇报人：XX
目录
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01
基于CiteSpace的网络教 育文献可视化分析
04
CiteSpace简介
02
网络教育文献的收集与 处理
03
可视化分析结果解读
05
可视化分析的局限性和 改进方向
06
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CiteSpace简介
CiteSpace的起源和功能
视觉感知的局限性：不同人对颜色 的敏感度和分辨能力存在差异，可 能导致结果解读的不准确。
数据处理的简化：为了可视化展示， 数据需要进行预处理和简化，可能 导致信息的失真和偏差。
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信息展示的复杂性：可视化结果中 包含大量信息，可能导致信息过载 和难以快速理解。
主观性和解释性：可视化结果的解读 受到分析师主观因素的影响，可能存 在解读偏差和理解不一致的问题。据，进一步揭示研究热点和发展趋势。
结合可视化分析结果，探讨网络教育领域的研究空白和潜在研究方向。
针对可视化分析中呈现的研究热点和趋势，提出具有前瞻性的研究问题，引导未来研 究。
结合实际应用场景，提出具有可行性和实用性的建议，推动网络教育领域的实践发展。
可视化分析的局 限性和改进方向
CiteSpace的可视化原理
基于共引分析，展 示文献间的关联和 演变
利用可视化图形展 示研究领域的知识 结构
通过对节点和链接 的识别，揭示研究 主题和趋势
可视化结果有助于 深入理解学科领域 的发展和动态
网络教育文献的 收集与处理
文献来源和筛选标准
文献来源：学术数据库、网络教育平台、教育机构网站等 筛选标准：主题相关、数据完整、权威性等 数据采集方法：关键词检索、布尔逻辑运算符等 数据清洗：去除重复、格式转换等
citespace使用及案例应用(PPT文档)
Web of Scienc CSSCI(Chinese Social Science Citation
Index)
Pubmed NSF Derwent Scopus arxiv e-Print CNKI SDSS(Sloan Digital Sky Survey)
RESNICK HS, 1993, J CONSULT CLIN
PSYCH, V61, P984 ROTHBAUM BO, 1992, J TRAUMA
STRESS, V5, P455
journal co-
C citation
CiteSpace 使用——系统使用/导入数据 1
/~cchen/citespace/
CiteSpace用的共被引记录信息
co-occurring burst terms
AU Galea, S Ahern, J Kilpatrick, D
Bucuvalas, M
A co-authorship
TI Psychological sequelae of the September 11
SO NEW ENGLAND JOURNAL OF MEDICINE
勾选聚类词的类型
勾选节点类型
对“引文”“共被 引”数进行调谐
对网络进行了最小生成树、 合并、年代切片处理
选择静态聚类、合并网视图
应用案例分析步骤——图谱判读
应用案例分析步骤——前沿、热点/趋势分析与报告
展开视图中各聚类 组节点文献研读
经过“pathfinder剪切视图”和“时区图”分 析及对其高引文献的分析整理，得到 六维力传感器近年研究方向的重大转移， 热点领域的重点分布，核心技术的主要构成， 新发展态势、趋向、领域、理论及技术等分 析结论以及综述报告
CiteSpace展示报告
CiteSpace软件展示报告一、概述CiteSpace是由美国德雷塞尔的陈超美教授开发的一款可视化文献分析软件，能够显示一个学科或知识域在一定时期发展的趋势与动向，形成若干研究前沿领域的演进历程。
简单说来，就是找出学术文献中文字（包括：作者，杂志，关键词，被引用词汇等等）的关系，并可视化表示出来。
二、作者简介陈超美(Chaomei Chen)，男，1960年9月生于中国北京，英国籍，美国德雷塞尔大学 (Drexel University, Philadelphia, PA, USA)信息科学与技术学院副教授(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所长。
他是当代信息可视化与科学知识图谱学术领域中的国际顶尖学者和领军人物之一信息可视化新领域的最早开拓者之一。
陈超美的个人博客/u/ChaomeiChe有相关最新内容。
CiteSpace的主页/~cchen/CiteSpace/有一部分基础资料可以作为蓝本学习使用软件。
陈超美的与他的CiteSpace的发展历程：1999年率先发表了该领域第一部专著2002年创办了该领域第一份该领域的专业期刊《Information Visualization》2002年独立创办了每年一度的Symposium on Knowledge Domain Visualization(KDViz)系列国际讨论会。
2004年开始利用其开发的软件CiteSpace，在该领域写出了不少经典论文，如《Searching for intellectual turning points: Progressive Knowledge Domain Visualization》《CiteSpace II: Detecting and visualizing emerging trends and transient patterns inscientific literature》2005年提出信息可视化领域面对的十大挑战性问题；在信息可视化领域中引入Pathfinder算法，扩展和提高了文献引文共被引网络分析的效率和应用范围。
CiteSpace可视化分析高校体育课程教学改革研究热点及趋势
CiteSpace可视化分析高校体育课程教学改革研究热点及趋势目录1. 内容简述 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 国内外研究现状 (4)2. 文献综述 (5)2.1 高校体育课程教学改革的理论基础 (7)2.2 国内外高校体育课程教学改革实践 (8)3. 研究方法 (9)3.1 CiteSpace软件介绍 (10)3.2 数据来源与样本选择 (12)4. CiteSpace可视化分析 (12)4.1 数据分析流程 (13)4.2 关键词共现分析 (14)4.3 文献聚类分析 (16)5. 高校体育课程教学改革研究热点分析 (17)5.1 改革目标与组织结构 (18)5.2 教学内容与方法创新 (19)5.3 评价体系与学生参与 (20)5.4 师资队伍建设与培训 (21)6. 高校体育课程教学改革发展趋势 (23)6.1 智能化与信息化 (24)6.2 学生为中心的教育理念 (25)6.3 社会需求与职业导向 (26)6.4 国际化与多元文化融合 (28)7. 结论与建议 (29)7.1 研究总结 (30)7.2 对高校体育课程教学改革的建议 (32)7.3 研究展望 (33)1. 内容简述本文档旨在通过CiteSpace可视化分析工具，深入探讨高校体育课程教学改革的研究热点及未来趋势。
通过系统收集与整理国内外相关学术论文，构建知识框架，揭示当前研究的主要关注点、理论基础和研究方法。
在此基础上，运用可视化技术，直观展示研究热点的分布、演变过程以及未来可能的发展方向。
本报告不仅为高校体育课程教学改革提供了理论依据和实践参考，也为相关领域的研究者提供了有益的借鉴和启示。
1.1 研究背景随着教育改革的深入推进，高校体育课程教学改革成为了一个重要的研究领域。
我国高校体育课程教学改革取得了显著的成果，但仍面临着一些问题和挑战。
为了更好地了解高校体育课程教学改革的研究热点及趋势，本文将运用CiteSpace可视化分析工具对相关文献进行统计和分析，以期为高校体育课程教学改革提供有益的参考和借鉴。
citespace知识图谱分析及操作
MAZURE CM, 2000, AM J PSYCHIAT,
V157, P896 NORTH CS, 1999, JAMA-J AM MED
ASSOC, V282, P755
C document
co-citation
RESNICK H, 1999, J ANXIETY DISORD, V13, P359
CiteSpace用的共被引记录信息
co-occurring burst terms
AU Galea, S Ahern, J Kilpatrick, D
Bucuvalas, M
A co-authorship
TI Psychological sequelae of the September 11
SO NEW ENGLAND JOURNAL OF MEDICINE
—Wetherell等
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，可研究 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，可研究学 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
Citation Analysis
基于CiteSpace的国内工作投入研究可视化分析
基于CiteSpace的国内工作投入研究可视化分析目录一、内容简述 (1)1.1 研究背景 (1)1.2 研究目的与意义 (2)1.3 文献综述 (2)二、数据来源与方法 (4)2.1 数据来源 (5)2.2 数据处理与清洗 (6)2.3 研究方法 (7)三、国内工作投入现状分析 (8)3.1 工作投入定义及维度 (9)3.2 国内工作投入总体情况 (10)3.3 不同行业工作投入比较 (11)四、基于CiteSpace的国内工作投入研究可视化分析 (13)五、结论与建议 (15)5.1 研究结论 (16)5.2 政策建议 (17)5.3 研究展望 (18)一、内容简述本报告是关于基于CiteSpace的国内工作投入研究的可视化分析。
报告主要利用CiteSpace工具，通过对相关文献的梳理与分析，对工作投入领域的研究现状、研究热点、发展趋势等进行深入研究和可视化展示。
报告旨在通过可视化分析，揭示国内工作投入研究的演进脉络、研究前沿以及知识结构的内在关联。
本部分首先介绍工作投入研究的背景和意义，说明进行可视化分析的必要性。
随后概述了CiteSpace工具的基本原理及在本研究中的应用方式。
将详细阐述分析过程，包括数据收集、处理、分析步骤和方法。
本部分还将简要介绍分析结果的呈现形式，如研究热点、演进路径、知识结构等，为后续的详细分析做铺垫。
通过本部分的内容简述，读者可以对本研究有一个整体的认识，为进一步深入了解国内工作投入研究的可视化分析奠定基础。
1.1 研究背景随着中国经济的高速发展，企业间的竞争愈发激烈，员工的工作投入度成为影响企业创新能力和竞争力的关键因素之一。
尽管工作投入的重要性日益凸显，但国内对于工作投入的研究尚处在初级阶段，且多集中于理论探讨，缺乏实证数据的支持。
本研究旨在通过文献计量学的方法，利用CiteSpace软件对国内关于工作投入的研究进行可视化分析，以期揭示当前国内工作投入研究的主要研究领域、热点问题和前沿趋势，为后续研究提供参考和借鉴。
CiteSpace展示报告
CiteSpace展示报告CiteSpace软件展示报告一、概述CiteSpace是由美国德雷塞尔的陈超美教授开发的一款可视化文献分析软件，能够显示一个学科或知识域在一定时期发展的趋势与动向，形成若干研究前沿领域的演进历程。
简单说来，就是找出学术文献中文字（包括：作者，杂志，关键词，被引用词汇等等）的关系，并可视化表示出来。
二、作者简介陈超美(Chaomei Chen)，男，1960年9月生于中国北京，英国籍，美国(Drexel University, Philadelphia, PA, USA)信息科学与技术学院副教授(终身教职)。
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所长。
他是当代信息可视化与科学知识图谱学术领域中的国际顶尖学者和领军人物之一信息可视化新领域的最早开拓者之一。
陈超美的个人博客有相关最新内容。
CiteSpace的主页有一部分基础资料可以作为蓝本学习使用软件。
陈超美的与他的CiteSpace的发展历程：1999年率先发表了该领域第一部专着2002年创办了该领域第一份该领域的专业期刊《Information Visualization》2002年独立创办了每年一度的Symposium on Knowledge Domain Visualization(KDViz)系列国际讨论会。
2004年开始利用其开发的软件CiteSpace，在该领域写出了不少经典论文，如《》《》2005年提出信息可视化领域面对的十大挑战性问题；在信息可视化领域中引入Pathfinder算法，扩展和提高了文献引文共被引网络分析的效率和应用范围。
2011年7月发布CiteSpace R11版本。
最新版本是今年7月份发布，不过它需要64位的大内存的电脑去支持。
三、信息可视化与科学知识图谱的发展历程因为CiteSpace是一种可视化软件，它与科学知识图谱有密切关系，我们大概讲一讲这个发展过程。
基于CitespaceⅢ的运动与维生素研究现状的可视化分析
作者简介：林鹏杰（１９８０－），男，广东惠来人，讲师，硕士，研究方向：体 育教学、运动人体科学。
作者单位：广东工贸职业技术学院体艺部，广东 广州 ５１０５１５ ＳｐｏｒｔａｎｄＡｒｔＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＧｕａｎｇｄｏｎｇＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃｏｆＩｎｄｕｓｔｒｙ ａｎｄＣｏｍｍｅｒｃｅ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０５１５，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ，Ｃｈｉｎａ．
维生素作为人体必需的六大营养素之一，虽不能作为能源 物质直接参与功能，却通过构成酶的辅酶或辅基发挥重要的调 节作用。现有的研究表明，维生素与运动的关系密切，合理适 量的维生素补充能够提高机体的运动能力，降低运动损伤，缓 解疲劳。因此，笔者运用可视化分析软件 ＣｉｔｅｓｐａｃｅⅢ对 ＣＮＫＩ 收录的近 ２０来的文献进行分析，就运动与维生素发展的脉络、 研究热点以及发展趋势进行图谱化展示，为进一步的研究提供 直观的理论基础，对于初步涉入该研究领域的人员，快速形象 的掌握该主题的研究现状，以期更好的促进体育科学的发展。 １ 研究方法 １．１ 文献资料法
综述报告 ＺＯＮＧＳＨＵＢＡＯＧＡＯ
基于 ＣｉｔｅｓｐａｃｅⅢ的运动与维生素研究现状的可视化分析 ＶｉｓｕａｌＡｎａｌｙｓｉｓｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｅｒｓＳｔａｔｕｓｏｆＳｐｏｒｔｓａｎｄＶｉｔａｍｉｎ ＢａｓｅｄｏｎＣｉｔｅｓｐａｃｅⅢ
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CiteSpace软件展示报告一、概述CiteSpace是由美国德雷塞尔的陈超美教授开发的一款可视化文献分析软件，能够显示一个学科或知识域在一定时期发展的趋势与动向，形成若干研究前沿领域的演进历程。
简单说来，就是找出学术文献中文字（包括：作者，杂志，关键词，被引用词汇等等）的关系，并可视化表示出来。
二、作者简介陈超美(Chaomei Chen)，男，1960年9月生于中国北京，英国籍，美国(Drexel University, Philadelphia, PA, USA)信息科学与技术学院副教授(终身教职)。
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所长。
他是当代信息可视化与科学知识图谱学术领域中的国际顶尖学者和领军人物之一信息可视化新领域的最早开拓者之一。
陈超美的个人博客有相关最新内容。
CiteSpace的主页有一部分基础资料可以作为蓝本学习使用软件。
陈超美的与他的CiteSpace的发展历程：1999年率先发表了该领域第一部专着2002年创办了该领域第一份该领域的专业期刊《Information Visualization》2002年独立创办了每年一度的Symposium on Knowledge Domain Visualization(KDViz)系列国际讨论会。
2004年开始利用其开发的软件CiteSpace，在该领域写出了不少经典论文，如《》《》2005年提出信息可视化领域面对的十大挑战性问题；在信息可视化领域中引入Pathfinder算法，扩展和提高了文献引文共被引网络分析的效率和应用范围。
2011年7月发布CiteSpace R11版本。
最新版本是今年7月份发布，不过它需要64位的大内存的电脑去支持。
三、信息可视化与科学知识图谱的发展历程因为CiteSpace是一种可视化软件，它与科学知识图谱有密切关系，我们大概讲一讲这个发展过程。
科学知识图谱基本概念：1、传统的科学计量学图谱以简单的二维、三维图形（如：柱形图、线性图、点布图、扇形图、平面图等）表达科学统计结果2、新时期的科学计量学图谱随计算机处理能力日益提高，文献信息电子化和专利授权，知识图谱等工具在模拟人类数据分析等方面，可帮助人类进行某些领域的判读、搜索、决策、预测……例如：文献共被引，一段时间内文献聚类。
只要有坐标、有文献的发表出处地点，结合地图就能形成一幅文献地理位置图3、CiteSpace研究领域（1）CiteSpace II的概念模型在第一代Citespace 中，用户只能通过视觉观察找到网络中连接不同聚类的点，进而确定关键点。
而Citespace II有了更好的优化，能用时间切片抓拍（Time-slicedsnapshot）来显示研究领域的演变。
接下来我们只会着重介绍CitespaceII。
（2） （3） A: 重要学科领域分析（以术语和学科主题作为网络节点）学科领域分布图B: 研究前沿的知识基础分析（以参考文献作为共引分析节点）基于文献共被引的网络知识图谱C: 研究热点分析（关键词作为网络节点）基于关键词共现的网络知识图② 研究前沿与发展趋势分析——时序图（timeline 、timezone ）③ 实现文献计量与地理地图的整合（GoogleEarth ）④ ……四、 术语解释1、 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。
2、 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。
3、 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。
4、 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。
5、 Citation tree-rings 引文年环——代表着某篇文章的引文历史。
引文年轮的颜引文数据Source 共引矩阵 Co-Citation解释 检索自动标注类标签Cluster Labels 降维 因子、主成分 Factors, 意义和分析线索 被引文献 概述 主题句 Topical 引文的SVD 引文网络 Network of Citing Articles 聚类 类 Clusters 可视化图谱Graphic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。
6、Citation half-life 引文半衰期——半衰期描述引文（文献）老化程度，半衰期越大，显示引文的有效价值越大。
7、Pathfinder network scaling 路径网络简化——种网络简化算法。
8、Minimal spanning trees最小生成树——种网络简化算法。
9、Pivotal points （Turning points）关键点（转折点——网络中中间中心性大于或等于的节点CiteSpace图谱中用紫色的节点表示网络中的关键节点。
10、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。
11、Time-zone view 时区视图12、Time slicing 时间分割——设定整个时间跨度和单个时间分区长度。
13、Research front 研究前沿——定义为一组突现的动态概念和潜在的研究问题，引证文献组成了研究前沿。
14、Intellecture base 知识基础——是它在科学文献中( 即由引用研究前沿术语的科学文献所形成的演化网络)的引文和共引轨迹，被引文献组成了知识基础。
五、软件安装与简介1、环境配置CiteSpace是一个以java语言编写的程序，必须依托浏览器进行启动。
因而必须首先配置java环境。
要CiteSpace能正常运行，系统必须安装以上的JDK（Java Development Kit）才可以，具体只需要登录java官网下载最新版本的JDK并安装即可。
目前最新的版本为JDK 版。
下载地址：2、安装包下载CiteSpace目前最新的版本为R3版，但是该版本是基于64位系统开发的，有可能在32位的系统上出现错误，并且需要通过java虚拟机（JVM, Java Virtual Machine）来运行，所以建议使用32位系统的同学选择R5版进行下载。
下载地址：而如果是64位系统的同学，就选择R3版本里最新的链接。
JVM需要在内存中运行，所以，需要按照具体电脑的内存容量来选择所运行的JVM。
由上至下分别是512M、1GB、2GB和4GB内存的JVM，可适当选择。
文件为一个JNLP文件，大小约200K。
下载完成后，打开该JNLP文件，会弹出以下一个对话框，勾选“我接受风险并希望运行此应用程序”，并按“运行”，则可自动安装。
安装完成后，会弹出以下一个窗口，将其最大化后，点击最下方的Proceed按钮，即可进入CiteSpace。
如见到下面的画面，证明安装已成功完成。
3、控制界面简介（1）数据库选择在CiteSpaceII中，用户可以从web of science中下载数据，然后导入到CiteSpace中进行分析，也可以从PubMed（公共医学数据库）中直接下载数据到CiteSpace，然后进行分析。
（2）数据导入区在web of science数据库下，这一区域主要用于导入已下载的数据，可以通过设置文件的存储路径来读取数据文件。
而在PubMed数据库下，则可以直接在Query框内输入关键字、时间跨度等直接下载数据进行分析。
（3）设置时间分隔在这个区域可以设置要读取的文件的时间跨度，并且设置CiteSpace统计的时间片。
如果需要以每三年或每五年作为文献的研究时间片，可以在Slice处设置3或5。
（4）图像的端点类型和连线的计算方式这个选项比较关键。
上面一个选项主要用于确定生成的图像中的端点代表是什么。
有参考文献、作者等等的选项。
下面一个选项是用于确定生成的图像中两点间的线的粗细程度，通过计算两个端点（可以是两篇参考文献、两个作者等）的余弦相似度确定两点间连线的粗细，相似度越高，连线越粗。
（5）节点与连线筛选这一区域是生成图形中最关键的一步。
这几种方式主要来控制最终生成的网络将由哪些节点组成。
这是第一种方法，第一种办法最简单，最适于初学阶段，所以目前版本将其放在首位。
其余几种办法逐渐变得复杂，最好等熟悉系统之后再考虑。
Top N：系统设定N=30，意为在每个time slice中提取N个被引次数最高的文献。
N越大生成的网络将相对更全面一些。
Top N%:将每个time slice中的被引文献按被引次数排序后，保留最高的N%作为节点。
Threshold Interpolation：设定三个time slices的值，其余time slices的值由线性插值赋值。
三组需要设置的slices为第一个，中间一个，和最后一个slice。
每组中的三个值分别为c，cc，和ccv。
c为最低被引次数。
只有满足这个条件的文献才能参加下面的运算。
cc为本slice内的共被引次数。
ccv为规范化以后的共被引次数（0~100）。
Select Citers：与以上方法不同的是这个方法先选施引文献，然后需再用方法1-3之一。
先Check TC Distribution然后填写Use TC Filter后面的两个数字：最低和最高TC值（Time Cited），选定User TC Filter前的选项。
按Continue，再设定方法1，2，或3。
（6）修剪图像这一选项主要用于对生成的图像进行路径的寻找、发现最小生成树和修剪产生的网络，留下最主要的枝干。
（7）图像生成选项这一选项主要用于确定产生的图像聚类时是使用动态还是静态的方式进行聚类，同时也可以选择是按时间片来分开不同时间段的图像还是融合到一起来表现。
4、图像界面首先主要介绍工具条上的主要功能：自动聚类和添加聚类标签后可以得到这样的图：然后我们介绍一下图像的控制面板：六、具体应用1、关于Terrorism的文献分析这一个例子的分析是基于作者在《CiteSpace II Detecting and Visualizing Emerging Trends》这篇文章里的详细分析。
（1）背景介绍恐怖主义（1990 ~2003年）：1995年的俄克拉荷马城爆炸和2001年的恐怖主义袭击是最具杀伤力的恐怖主义事件。
其每个事件都可能改变研究的进程。
科学共同体如何应对这些事件和衍生的结果这个研究领域的新兴研究前沿是什么他们同较早的研究前沿是怎样联系的（2）使用软件中的demo（3）设定时间跨度与阈值（4）图像分析A：Cluster view以下两幅配图是作者在《CiteSpace II Detecting and Visualizing Emerging Trends》一文中所用到的配图。