vosviewer的document计算逻辑
vosviewer中文使用手册
vosviewer中文使用手册【原创版】目录1.vosviewer 简介2.安装与配置 vosviewer3.使用 vosviewer 进行可视化分析4.vosviewer 的功能与特点5.vosviewer 的适用场景6.结论正文vosviewer 是一款开源的网络可视化分析工具，可以帮助用户对网络数据进行可视化分析。
在使用 vosviewer 之前，我们需要先了解它的基本信息。
vosviewer 的简介：vosviewer 是一款基于 Web 的网络可视化分析平台，它可以帮助用户对网络数据进行分析，支持多种数据格式，包括 CSV、XLS、JSON 等。
vosviewer 提供了丰富的可视化图表类型，包括节点连接图、力导向图、矩阵图等，可以满足用户不同的分析需求。
安装与配置 vosviewer：在使用 vosviewer 之前，我们需要先安装它。
vosviewer 的安装过程比较简单，只需要按照官方文档的指引进行即可。
安装完成后，我们需要对 vosviewer 进行配置，包括数据源、图表类型等。
使用 vosviewer 进行可视化分析：vosviewer 提供了丰富的可视化图表类型，可以帮助用户从不同角度对网络数据进行分析。
例如，我们可以使用节点连接图来分析网络的拓扑结构，使用力导向图来分析网络中的中心节点等。
vosviewer 的功能与特点：vosviewer 的功能主要包括数据导入、数据处理、数据可视化等。
它的特点主要包括开源免费、支持多种数据格式、可视化图表类型丰富等。
vosviewer 的适用场景：vosviewer 适用于各种网络数据的分析，例如社交网络、生物网络、技术网络等。
结论：vosviewer 是一款功能强大的网络可视化分析工具，可以帮助用户对网络数据进行可视化分析。
vosviewer 用法
使用VOSViewer可以按照以下步骤进行操作：1. 打开VOSViewer软件，可以看到整个用户界面分成了五个面板。
第一个面板是主面板，显示了地图的可视化。
主面板部分有三种可视化方法，分别是网络可视化、叠加可视和密度可视化。
其中网络可视化和叠加可视化类似，唯一的区别就是项目的颜色。
网络可视化中项目的颜色取决于项目所属的集群，而叠加可视化中项目的颜色由项目的分数决定。
可视化中节点与节点之间连边的长度可以近似的看做两种期刊在共同引用链接的相关性。
项目密度可视化中的每个点都有一个颜色，指示该点处项目的密度。
默认情况下，颜色范围从蓝色到绿色再到黄色。
一个点附近的项目数量越多，相邻项目的权重越高，该点的颜色越接近黄色。
反之，一个点附近的项目数量越少，相邻项目的权重越低，该点的颜色越接近蓝色。
项目密度可视化在论文方向提供了清晰的方向。
2. 在快速上手部分，可以导出需要的参考文献，从web of science数据库中选择需要的文献信息，这个数据库可能需要校园网络才能使用。
注意这些导出选项和导出的文件格式。
3. 在使用详解部分，可以了解各个面板的用途。
第一个面板是当前的可视化面板，可以放大缩小整个知识图谱。
第二个面板是选项面板，可以再这个面板中调整可视化面板中的信息。
第四个面板是概述信息，一个宏观的缩略图。
第五个面板是操作面板，可以增删改查新的图，截取图谱，或者更新图。
以上是VOSViewer软件的使用步骤和操作指南，希望能帮助你更好地使用这个工具进行数据分析工作。
如有更多疑问建议咨询计算机领域专业人士或直接阅读VOSViewer官方网站上的教程。
国内外公共数字文化研究现状与展望
国内外公共数字文化研究现状与展望*刘佳静，孙红蕾，张 婷，郑建明*本文系江苏省社会科学基金项目“公共数字文化服务用户体验研究”（项目编号：22TQC002）和江苏高校哲学社科研究重大项目“长三角区域一体化发展中公共文化数据协同治理研究”（项目编号：2022SJZD094）研究成果。
摘 要 公共数字文化发展至今已有30余年，在满足人民群众精神文化需求方面发挥了重要作用。
文章厘清了公共数字文化的概念；借助文献可视化工具VOSviewer 梳理国内外公共数字文化相关研究文献，通过聚类提炼该领域的三大研究主题：公共数字文化资源开发、公共数字文化服务平台建设以及公共数字文化服务利用，并对相关主题文献进行内容分析。
文章对公共数字文化的未来研究方向提出展望：开展标准化体系构建和数据关联技术研究；推进数字技术与文旅产业融合创新应用；深化用户反馈机制和供需精准匹配机制；重视数字包容、服务可及性和均等化研究。
关键词 公共数字文化 文化遗产 资源整合 服务平台 服务效能引用本文格式 刘佳静，孙红蕾，张婷，等.国内外公共数字文化研究现状与展望[J].图书馆论坛，2024，44（4）：70-83.Status and Prospects of Public Digital Culture Studies at Home and AbroadLIU Jiajing ，SUN Honglei ，ZHANG Ting & ZHENG JianmingAbstract Public digital culture has been developing for more than 30 years and has played an important role in meeting people ’s intellectual and cultural needs. Firstly ，this paper defines the concept of public digital culture. Secondly ，using the document visualization tool VOSviewer ，this paper reviews the relevant research literature onpublic digital culture at home and abroad. Through cluster analysis ，three research themes in this area are refined ，including the development of public digital cultural resources ，the construction of public digital cultural service platforms ，and the use of public digital cultural services. It then analyzes the content of the related literature. Finally ，this paper suggests prospects for the future research directions of public digital culture ，including conducting research on the construction of standardization system and data association technology ；promoting the integration and innovative application of digital technology and cultural tourism industry ；deepening the user feedback mechanism and the precise matching mechanism between supply and demand ；emphasizing the research on digital inclusion ，service accessibility ，and service equalization.Keywords public digital culture ；cultural heritage ；resource integration ；service platform ；service efficiency0 导言文化是一个国家的灵魂。
基于VOSviewer的图情领域信息行为研究现状分析
第２期２０２４年１月江苏科技信息ＪｉａｎｇｓｕＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＮｏ ２Ｊａｎｕａｒｙꎬ２０２４作者简介:魏武佳(１９９７ )ꎬ女ꎬ硕士研究生ꎻ研究方向:智能信息处理ꎮ基于ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ的图情领域信息行为研究现状分析魏武佳(辽宁师范大学管理学院ꎬ辽宁大连１１６０８１)摘要:有关信息行为的研究一直是图书情报领域的研究热点ꎬ为了更好地了解图情领域近５年对信息行为的研究ꎬ文章从中国知网ＣＮＫＩ收集了３１６篇文献ꎬ使用ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ１ ６ １８可视化对时间㊁机构㊁关键词㊁作者几个方面分析阐述ꎬ旨在更深层次理解图情领域信息行为研究现状ꎮ关键词:信息行为ꎻＶＯＳｖｉｅｗｅｒꎻ文献计量中图分类号:Ｇ３５０㊀㊀文献标志码:Ａ０㊀引言㊀㊀岳剑波[１]在«信息管理基础»一书中提到ꎬ信息行为是人们满足其信息需求的活动ꎮ信息行为研究是图情领域的重要分支ꎬ国内外基于信息行为的研究取得了很多重要成果ꎮ信息行为的主体是人ꎬ研究信息行为是为了使信息更好地服务于人类ꎮ目前ꎬ有关信息行为的研究工作已在图书情报㊁心理学㊁社会学㊁信息技术㊁医疗卫生㊁传播学等诸多领域开展ꎬ取得了丰硕的研究成果[２]ꎮ近年来ꎬ我国图情领域关于信息行为的研究主要有以下几方面:信息行为基础理论研究㊁不同类型用户的信息行为研究㊁不同信息机构提供的信息服务研究㊁信息行为的影响因素研究等[３]ꎮ随着互联网的普及和民众对医疗健康知识的关注ꎬ近期也出现了一些新的研究方向ꎬ如健康信息行为研究㊁社交软件用户信息行为研究等[４]ꎮ用户信息行为的研究方法主要表现为定性分析和定量分析相结合的研究方法ꎮ定量分析通过对具体数据的测定研究分析问题ꎬ使研究结果更精确㊁更直观㊁更有说服力[５]ꎮ因此ꎬ本文从文献计量的角度对信息行为研究的发展现状进行分析ꎬ以供后续该领域相关研究的借鉴和参考ꎮ本文使用ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ１ ６ １８进行数据分析和可视化ꎬ该软件是根据文献的共被引和耦合原理绘制科学知识图谱的科学知识可视化分析工具ꎬ以展现不同知识领域的结构㊁演进㊁合作等关系[６]ꎮ１㊀数据来源㊀㊀本文以中国知网ＣＮＫＩ期刊全文数据库为数据源ꎬ以 信息行为 为主题ꎬ出版年度选择为２０１８２０２２年ꎬ筛选来源类别为北大核心和ＣＳＳＣＩꎬ学科为图书情报与数字图书馆ꎬ检索共得到３１６篇文献ꎮ经过筛选ꎬ去除３篇无效期刊导言㊁选题指南ꎬ共３１３篇有效文献ꎮ每篇有效文献都包含期刊来源㊁出版年份㊁标题㊁摘要㊁关键词㊁作者㊁国家㊁学科类别及其参考文献等信息ꎮ选择ＥｎｄＮｏｔｅ格式导出所选文献数据ꎬ以便于导入ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ软件进行后续分析ꎮ２㊀结果分析２ １㊀时间分布㊀㊀对文献年度分布的分析可以在一定程度上反映该学科的研究发展速度及其研究水平规模[７]ꎮ根据在ＣＮＫＩ上的检索结果进行数据统计并以此绘制的２０１８ ２０２２年发文数量折线图(见图１)ꎮ从图１中可以看出ꎬ在近５年的发文量中２０１９年发文量迅速下降ꎬ但２０２０年发文量上升ꎬ２０２１年虽然下降ꎬ但幅度较小ꎮ虽然近５年的发文量总体呈现下降趋势ꎬ但趋势比较平缓ꎮ图１㊀２０１８ ２０２２年图情领域信息行为发文数量２ ２㊀期刊来源分析㊀㊀选取刊载该领域文献数量前１０的期刊名称详细观察ꎬ如表２所示ꎮ在表２中ꎬ«图书情报工作»中刊载相关文章的数量最多ꎬ为３４篇ꎬ占比１０ ８６％ꎻ排名第二的是«情报理论与实践»３３篇ꎬ占比１０ ５４％ꎻ排名第三的是«情报科学»３０篇ꎬ占比９ ５８％ꎮ表１㊀发文量排名前１０的期刊排名期刊名称发文量/篇所占百分比/％１«图书情报工作»３４１０ ８６２«情报理论与实践»３３１０ ５４３«情报科学»３０９ ５８４«图书情报知识»２９９ ２７５«现代情报»２４７ ６７６«情报资料工作»２０６ ３９７«图书馆论坛»１９６ ０７８«情报学报»１５４ ７９９«图书馆学研究»１３４ １５１０«图书馆»１２３ ８３２ ３㊀关键词共现分析㊀㊀关键词是文章的核心ꎬ是对文章内容的高度总结和概括[８]ꎮ研究某一学科论文关键词出现的频次和分布规律ꎬ能够显示出该学科的学术研究内容以及研究重点和热点ꎮ具体表现为ꎬ当同一篇文章中出现了两个可以表示某一学科领域研究的关键词时ꎬ则这两个词之间存在着某种联系ꎬ且出现的次数越多ꎬ表明它们之间的关系越密切ꎮ所选中的文献中一共有８９９个关键词ꎬ选择关键词最少出现次数为５ꎬ最后一共有３５个关键词ꎬ列出共现次数排名前２０的关键词ꎬ如表２所示ꎮ除关键词信息行为外ꎬ影响因素㊁用户㊁信息偶遇㊁扎根理论这些关键词的共现次数较多ꎮ用户信息行为和信息搜寻行为虽然是高频词ꎬ但共现次数却不是很多ꎮ表２㊀关键词共现次数排名单位:次排名关键词出现频次共现次数１信息行为９５７６２影响因素２４３３３用户１０１３４信息偶遇１１１２５扎根理论８１２６信息茧房５１１７健康信息６１１８健康信息行为９１１９图书馆１０１１１０大学生１０１０１１信息搜寻行为１１９１２信息行为模型５９１３研究热点１２９１４科研人员５９１５信息素养８８１６用户信息行为１６８１７社交媒体５８１８社交网络７８１９信息分享行为５７２０信息搜索行为５７㊀㊀ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ将关键词共现网络图聚为６类ꎬ分别为:第一类ꎬ信息分享行为㊁信息搜寻行为㊁信息搜索行为㊁信息茧房㊁信息获取㊁健康信息㊁健康信息行为㊁活动理论㊁研究进展㊁突发公共卫生事件㊁老年人ꎻ第二类ꎬ信息服务㊁信息行为㊁情报学㊁数字图书馆㊁知识图谱㊁研究热点㊁会议综述ꎻ第三类ꎬ数据驱动㊁用户㊁用户画像㊁社交网络㊁移动图书馆ꎻ第四类ꎬ信息偶遇㊁影响因素㊁扎根理论㊁研究人员ꎻ第五类ꎬ信息素养㊁信息行为模型㊁大学生㊁用户行为ꎻ第六类:图书馆㊁用户信息行为㊁社交媒体ꎮ对照表２ꎬ可以发现除了检索词信息行为外ꎬ每一类的共现次数差距很大但每一组的共现次数差距很小ꎬ没有突出的研究热点ꎬ有关信息行为的各方向研究比较平均ꎮ对于信息行为的研究主要有６方面:(１)对信息行为的研究大多集中在信息搜索㊁信息搜寻㊁信息获取㊁信息共享及信息采纳的研究ꎮ随着人们生活水平的提高ꎬ大众对有关医疗健康的信息关注逐渐增多ꎬ因此对健康信息行为的研究增多ꎮ(２)发表的文章类型更有可能是会议综述或是对研究热点的分析ꎮ(３)研究者研究移动图书馆用户画像ꎮ(４)在寻找用户信息行为的影响因素时ꎬ有可能使用扎根理论作为研究基础和研究方法ꎮ(５)研究者研究的信息用户更多的是大学生用户ꎬ同时关注其信息素养的研究ꎮ(６)研究者研究社交媒体用户的信息行为ꎮ２ ４㊀作者机构分析㊀㊀对发文机构进行统计分析ꎬ可以得到某一领域的主要研究机构ꎮ表３是发文量位于前１０位的作者机构列表ꎬ可以看到所有机构中发文量较多的作者单位均为高校ꎮ发文量最多机构是南京大学ꎬ共３５篇ꎬ约占１１ １８％ꎻ其次是武汉大学和吉林大学ꎬ发文量均为３３篇ꎬ占比均１０ ５４％ꎮ表３㊀发文量前１０位的作者机构排名机构发文量/篇所占百分比/％１南京大学３５１１ １８２武汉大学３３１０ ５４３吉林大学３３１０ ５４４中山大学２１６ ７１５南开大学１８５ ７５６南京理工大学１６５ １１７华中师范大学１５４ ７９８北京大学１１３ ５１９西南大学１０３ １９１０中国人民大学９２ ８８２ ５㊀作者发文量分析㊀㊀研究某一领域内的高产作者的数量可以根据普赖斯提出的计算公式得出ꎬ普赖斯定律的公式为:Ｍ＝０ ７４９(Ｎｍａｘ)１/２ꎬ其中ꎬＭ为论文篇数ꎬＮｍａｘ为发文量最高的作者所发表的论文数量ꎮ由此计算高产作者发文量ꎬ在所有结果中发表的信息行为相关研究论文发表最多的是１５篇论文ꎬ代入公式Ｍʈ３ꎬ发文量为３篇的即为高产作者ꎮ由于作者很多ꎬ本文只总结前１０位ꎬ最终结果如表４所示ꎮ从表４中可以看出ꎬ南京理工大学的赵宇翔发文量最多为１５篇ꎬ其次是南京大学的朱庆华１１篇ꎬ吉林大学的王昕巍１０篇ꎮ高产作者数量庞大ꎬ可以认为存在明显的高产作者群ꎮ表４㊀信息行为研究的高产作者列表单位:篇排名作者机构发文量１赵宇翔南京理工大学１５２朱庆华南京大学１１３王昕巍吉林大学１０４邓胜利武汉大学７５李晶中山大学７６王福内蒙古工业大学７７李月琳南开大学６８袁勤俭南京大学５９谢阳群合肥师范学院５１０王文韬安徽大学５２ ６㊀作者共现分析㊀㊀根据普赖斯定律得出发文量为３篇的作者即为高产作者ꎬ所以本节在ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ中选择最小发文量为３篇的作者分析共现关系ꎬ有１６位作者存在共现关系ꎮＶＯＳｖｉｅｗｅｒ将作者聚为４类ꎬ第一类:刘畅㊁吴丹㊁姜婷婷㊁张璐㊁张鹏翼㊁黄崑ꎮ第二类:朱庆华㊁宋士杰㊁薛翔㊁杨梦晴㊁赵宇翔ꎮ第三类:张建伟㊁李月琳㊁章小童ꎮ第四类:胡蓉㊁韩毅ꎮ这说明高产作者之间也是存在联系ꎮ对比作者发文量发现ꎬ赵宇翔和朱庆华是发文量最高的两位作者ꎬ在作者共现网络图中两者的共现关系比较明显ꎮ通过比较作者机构可以发现ꎬ同一机构的作者合作更为密切ꎬ如第四类中的两位作者机构均为西南大学ꎮ也存在跨机构研究ꎬ如赵宇翔和朱庆华是发文量最高的两位作者ꎬ从表４中发现两位作者并非同一机构ꎬ说明高产作者也存在跨机构合作现象ꎮ３ 结论㊀㊀本文运用文献计量学方法ꎬ以中国知网ＣＮＫＩ的期刊全文数据库为数据源ꎬ运用ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ对文献可视化ꎬ以此对我国图情领域２０１８ ２０２２年信息行为的研究现状㊁趋势等进行分析和客观描述ꎮ研究发现和结论如下:(１)目前ꎬ我国图情领域关于信息行为的研究总体热度平稳但还是略有下降ꎮ虽在２０２０年有所缓和ꎬ但总体趋势没有太大变化ꎮ(２)研究机构基本是高校且机构内合作与机构外合作同时出现ꎮ说明研究不局限在某个机构而是有明显的合作ꎬ各机构有强烈的知识交流需求ꎮ(３)通过对作者的分析发现ꎬ计算该领域的高产作者发文量应该是３篇ꎬ但高产作者数非常多难以一一列出ꎬ这说明有明显的高产作者群ꎬ可以看出该领域的研究还是当前的热点ꎮ研究者依然对该领域存在兴趣ꎮ(４)在关键词分析中发现ꎬ信息行为㊁影响因素㊁用户㊁信息偶遇ꎬ扎根理论这些关键词所代表的研究课题便是这一领域的研究热点ꎬ相关学者对信息行为进行了比较深入的研究ꎮ对信息行为的研究对象在图书馆业可能集中在高校ꎮ信息用户可能为大学生且更注重对信息素养方面的研究ꎮ此外ꎬ随着人们健康意识的增加ꎬ对健康信息行为的研究有所提升ꎮ通过关键词共现分析ꎬ可以给未来想要研究该领域的学者ꎬ在选题和确定研究方法时获得启示ꎮ参考文献[１]岳剑波.信息管理基础[Ｍ].北京:清华大学出版社ꎬ１９９９.[２]李欣颖ꎬ徐恺英.我国信息行为研究动态及发展趋势研究[Ｊ].情报科学ꎬ２０２２(６):１８５－１９３.[３]王知津ꎬ吴东颖.我国信息行为研究现状与趋势分析[Ｊ].情报资料工作ꎬ２０１８(６):４３－５１.[４]姚海燕ꎬ邓小昭.网络用户信息行为研究概述[Ｊ].情报探索ꎬ２０１０(２):１４－１６.[５]赵鹏.国内外信息行为对比研究[Ｊ].情报科学ꎬ２０１５(５):８－１４ꎬ３６.[６]李杰ꎬ魏瑞斌.ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ应用现状及其知识基础研究[Ｊ].农业图书情报学报ꎬ２０２２(６):６１－７１. [７]邱均平.信息计量学[Ｍ].武汉:武汉大学出版社ꎬ２００７.[８]冉华ꎬ戴骋.社交媒体研究的知识结构与前沿的可视化分析[Ｊ].北京理工大学学报(社会科学版)ꎬ２０１９(４):１７１－１８０.(编辑㊀姚鑫)ＡｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｓｔａｔｕｓｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｂｅｈａｖｉｏｒｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｌｉｂｒａｒｙａｎｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｃｉｅｎｃｅｂａｓｅｄｏｎＶＯＳｖｉｅｗｅｒＷｅｉＷｕｊｉａＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔ ＬｉａｏｎｉｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｄａｌｉａｎ１１６０８１ ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｂｅｈａｖｉｏｒｈａｓｂｅｅｎａｒｅｓｅａｒｃｈｈｏｔｓｐｏｔｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｌｉｂｒａｒｙｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｂｅｔｔｅｒｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｂｅｈａｖｉｏｒｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｇｒａｐｈｉｃａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｉｎｔｈｅｐａｓｔｆｉｖｅｙｅａｒｓ ｔｈｉｓｐａｐｅｒｃｏｌｌｅｃｔｓ３１６ｄｏｃｕｍｅｎｔｓｆｒｏｍＣＮＫＩｏｆＣｈｉｎａＫｎｏｗｌｅｄｇｅＮｅｔｗｏｒｋ ａｎｄａｎａｌｙｚｅｓａｎｄｅｌａｂｏｒａｔｅｓｏｎｓｅｖｅｒａｌａｓｐｅｃｔｓｏｆｔｉｍｅ ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎ ｋｅｙｗｏｒｄｓ ａｎｄａｕｔｈｏｒｓｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆＶＯＳｖｉｅｗｅｒ１ ６ １８ ｗｈｉｃｈｉｓａｉｍｅｄａｔｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｂｅｈａｖｉｏｒｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｌｉｂｒａｒｙａｎｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｃｉｅｎｃｅａｔａｄｅｅｐｅｒｌｅｖｅｌ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｂｅｈａｖｉｏｒ ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ ｂｉｂｌｉｏｍｅｔｒｉｃｓ。
Manual_VOSviewer_1.6.3
Nees Jan van Eck and Ludo Waltman 21 October 2015
Manual for VOSviewer version 1.6.3
Table of contents
1 2 Introduction ........................................................................................... 2 User interface ........................................................................................ 3 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 Main panel ...................................................................................... 4 Options panel .................................................................................. 8 Information panel .......................................................................... 11 Overview panel .............................................................................. 12 Action panel .................................................................................. 12 Action tab .............................................................................. 12 Items tab ............................................................................... 15 Map tab ................................................................................. 16
vosviewer中文使用手册
vosviewer中文使用手册摘要：1.VC6 Hook 简介2.VC6 Hook 传递参数的方法3.VC6 Hook 的应用实例4.总结正文：【VC6 Hook 简介】VC6 Hook 是一种在Windows 操作系统中使用的编程技术，它可以在目标程序运行过程中，拦截和修改程序的函数调用。
这种技术可以让程序员在不修改原始代码的情况下，对程序进行功能扩展或者修复漏洞。
VC6 Hook 通常用于病毒木马开发、游戏外挂制作、软件破解等领域。
【VC6 Hook 传递参数的方法】VC6 Hook 通过修改目标程序的导入表（Import Table）来实现函数调用的拦截和修改。
具体来说，首先需要找到目标函数在导入表中的地址，然后用自己的函数体替换目标函数体。
在这个过程中，VC6 Hook 需要传递一些参数给新的函数体，以保证函数能够正常运行。
这些参数主要包括：1.目标函数的原始地址：这个地址是VC6 Hook 用来恢复原始函数调用的关键。
在拦截目标函数时，VC6 Hook 会将这个地址保存下来，以便在需要时恢复原始函数的调用。
2.目标函数的参数：在拦截目标函数时，VC6 Hook 需要将目标函数的参数传递给自己的函数体。
这些参数可以用来修改目标函数的行为，或者传递给其他函数进行进一步处理。
3.VC6 Hook 函数的返回值：当VC6 Hook 函数执行完毕后，它需要将返回值传递给目标函数调用者。
这个返回值可以是原始函数的返回值，也可以是VC6 Hook 函数处理后的结果。
【VC6 Hook 的应用实例】以一个简单的例子来说明VC6 Hook 的传递参数过程。
假设我们有一个目标函数`func`，它接受一个整数参数`a`，并返回`a`的平方。
我们可以使用VC6 Hook 技术来实现对这个函数的修改，让它返回`a`的立方。
首先，我们需要编写一个VC6 Hook 函数体，用于计算`a`的立方。
然后，在拦截目标函数时，将`a`的值传递给VC6 Hook 函数体，并将返回值传递给目标函数调用者。
如何通过作图发文章——VOSviewer第三期
如何通过作图发⽂章——VOSviewer第三期⼀、VOSviewer能做出什么图谱呢包括作者，机构，国家合作图谱，期刊，⽂献共被引图谱，关键词共现图谱等等⼆、如何来做图呢？每⼀步都是什么意思啊？1.直接读⼊web of science 的数据，然后⼀直点Next2.直接输⼊数据3.选择作者合作图谱：Co-authorship，Authors，就是表⽰不同的作者出现在同⼀篇⽂章中4.点击Next，这⾥进⾏选择阈值，⼀般可以不动，如果你觉得图谱不美观，可以进⾏调节。
Minimum number of documents of an author：就是指作者⽂档的最少的数量Minimum number of citations of an author：就是指作者引⽂的最少的数量通过筛选，可以发现所有⽂献中⼀共有15716位作者，其中满⾜设定的阈值有167位5.如果你觉得作者数⽬太少，可以将阈值向下调节，满⾜的作者就很多了6.按照上⾯第4步默认的条件继续。
这⾥就是告诉你，所有的作者是否需要改动。
7.接下来，软件会把数据整理出来8.点击Finish，Yes，出图9.⼀张简单的图就出来了三、还有其他类型的图吗？1.VOSviewer提供了三种图，即⽹络可视化，叠加可视化，密度可视化2.直接点击Overlay Visualization，会发现右下⾓出现⼀个年份，有对应的颜⾊，那么图中的颜⾊也更换了。
3.直接点击Density Visualization，会发现图中变成了密度图，且数量越多，颜⾊越亮四、⽹络图中的节点、连线、和颜⾊代表什么？节点越⼤，代表出现次数越多，或者⽂章越多连线代表两个节点之间关系的强弱，越强则线越粗不同的颜⾊代表不同的术语，软件将领域或者研究相近的作者进⾏了归类，点开Item就能发现每⼀个Cluster的具体的作者直接点击Save，进⾏保存即可1.直接点击截图后⾯的下拉箭头，选择save2.这⾥提供多种类型的图⽚3.如果你只是暂时性的使⽤，可以点击直接粘贴到剪切板4.更多选项中，可以选择放⼤缩⼩多少倍，是否包括边界，是否需要透明背景怎么样，是不是特别想去试试，赶紧来吧！。
vosviewer中文使用手册
vosviewer中文使用手册
（原创实用版）
目录
1.vosviewer 简介
2.安装与配置
3.基本操作与功能
4.常见问题与解决方案
5.总结
正文
【1.vosviewer 简介】
vosviewer 是一款开源免费的数据可视化工具，它可以帮助用户将数据以可视化的方式展示出来，便于用户更直观地理解和分析数据。
vosviewer 支持多种数据格式，如 csv、txt、json 等，用户可以根据自己的需求选择合适的数据文件进行可视化。
【2.安装与配置】
在使用 vosviewer 之前，首先需要进行安装。
vosviewer 的安装过
程相对简单，只需下载官方提供的安装包，然后按照提示进行安装即可。
安装完成后，用户需要根据自己的数据文件格式，选择合适的可视化模板。
vosviewer 提供了多种模板供用户选择，用户可以根据自己的需求进行选择。
【3.基本操作与功能】
vosviewer 的基本操作较为简单，用户可以通过鼠标进行拖拽和点击，实现对数据的操作和可视化。
vosviewer 还提供了一些高级功能，如数据过滤、数据排序、数据分组等，用户可以通过这些功能，更深入地对数据进行分析。
【4.常见问题与解决方案】
在使用 vosviewer 的过程中，可能会遇到一些问题，如数据无法加载、图表无法显示等。
对于这些问题，用户可以通过查看 vosviewer 的官方文档，或者在社区寻求帮助，找到解决方案。
【5.总结】
总的来说，vosviewer 是一款实用的数据可视化工具，它不仅免费开源，而且功能强大，可以帮助用户轻松地将数据以可视化的方式展示出来。
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VOSviewer是一款用于可视化科研数据的工具，能够帮助研究人员进行文献计量分析、知识图谱构建等工作。
在使用VOSviewer时，其中一个重要的功能就是通过计算文献的相关性和影响力来生成文献地图，以便更好地理解和展示研究领域的发展趋势和研究热点。
本文将从VOSviewer的document计算逻辑入手，详细介绍其背后的算法原理和计算方法。
1. 文献关联度计算
在VOSviewer中，文献地图是通过计算文献之间的关联度来生成的。
VOSviewer使用了基于共同引用文献的关联度计算方法，即两篇文献被越多的其他文献所共同引用，它们之间的关联度就越高。
这种计算
方法能够较好地反映出文献之间的关联关系，帮助用户发现不同文献
之间的共同研究主题和热点领域。
2. 文献影响力计算
除了文献之间的关联度计算，VOSviewer还通过计算文献的影响力来绘制文献地图。
文献的影响力是根据其被引次数和被引用频次来计算的，一般来说，被引次数越多和被引用频次越高的文献影响力就越大。
VOSviewer通过将文献按照其影响力大小进行标注和颜色填充，来直观地展示不同文献的影响力大小，帮助用户快速了解研究领域内的重
要文献和研究热点。
3. 文献地图的生成
在计算完文献之间的关联度和影响力之后，VOSviewer通过一定的布局算法来生成文献地图。
在文献地图中，影响力较大的文献会被放置
在地图的核心位置，而与它们关联度较高的文献则会被放置在核心文
献的周围，从而形成一个清晰的文献网络结构。
通过这种方式，研究
人员可以直观地看到研究领域内不同文献之间的关联关系和研究热点，为研究工作提供重要参考。
VOSviewer的document计算逻辑主要包括文献关联度计算、文献影响力计算和文献地图的生成。
通过这些计算方法和算法，VOSviewer
能够帮助研究人员深入理解和展示研究领域的发展趋势和研究热点，
为科研工作提供有力的支持和帮助。
通过不断地改进和优化，VOSviewer将会成为科研人员不可或缺的重要工具，为科研工作提供更多更有力的支持和帮助。
VOSviewer作为一款强大的文献计量分析工具，其document计算逻辑不仅仅局限于文献关联度和影响力的计算，在实际的应用中还有许多值得深入探讨的方面。
下面我们将进一
步探讨VOSviewer的document计算逻辑，包括文献地图的可视化
效果、布局调整和参数设置等方面的内容。
4. 文献地图的可视化效果
VOSviewer能够通过计算文献的关联度和影响力，将文献地图以可视化方式展现出来。
在文献地图中，不同颜色的节点代表不同的文献，
而节点之间的连线则代表文献之间的关联关系。
通过节点的大小和颜
色深浅来展示文献的影响力大小，以及节点之间的布局关系来展示文
献的关联度。
这种直观的可视化效果能够帮助研究人员更加直观地了
解文献之间的关联关系和研究热点，为研究工作提供重要的参考依据。
5. 布局调整
在生成文献地图之后，VOSviewer还提供了一些布局调整的功能，帮助用户更好地呈现文献之间的关联关系。
用户可以通过调整节点之间
的距离、节点的大小和颜色、连线的粗细和透明度等参数来优化文献
地图的可视化效果。
用户还可以根据自己的需求对文献地图进行布局
调整，比如改变节点的位置和排列方式，从而使文献地图更符合用户
的研究需求和展示目的。
6. 参数设置
VOSviewer还提供了丰富的参数设置功能，帮助用户灵活地定义文献地图的生成和展示。
用户可以根据文献数量、关联度和影响力的大小
等因素，自定义文献地图的生成参数，比如设定节点的最小和最大尺寸、连线的最小和最大粗细、节点之间的最小和最大距离等。
这些参
数设置能够帮助用户生成符合自己需求的文献地图，使得研究工作更
加高效和准确。
通过进一步探讨VOSviewer的document计算逻辑，我们可以看到，VOSviewer除了计算文献的关联度和影响力之外，还提供了丰富的可视化展示、布局调整和参数设置功能，能够帮助用户更好地理解和展
示研究领域的发展趋势和研究热点，为科研工作提供有力的支持和帮助。
7. VOSviewer与其他文献计量分析工具的比较
在VOSviewer之外，还存在大量的文献计量分析工具，比如Citespace、HistCite等。
这些工具在文献计量分析领域也有着重要的应用。
与其他文献计量分析工具相比，VOSviewer在文献地图生成、可视化效果、布局调整和参数设置方面有着独特的优势。
相比之下，VOSviewer更加注重可视化效果的直观性和用户友好性，在展示文献关联关系和研究热点方面更具优势。
VOSviewer还提供了丰富的参数设置和布局调整功能，帮助用户更好地呈现研究领域的发展趋势和研
究热点。
综合来看，VOSviewer在文献计量分析领域有着自己独特的优势，为研究人员提供了一种全新的文献分析和可视化工具。
通过对VOSviewer的document计算逻辑的深入了解，我们可以发
现VOSviewer作为一款文献计量分析工具，在文献关联度和影响力计算、文献地图的可视化效果、布局调整和参数设置等方面都有着独特
的优势和特点。
通过不断地改进和优化，VOSviewer将会成为科研人员不可或缺的重要工具，为科研工作提供更多更有力的支持和帮助。
VOSviewer的发展也将促进文献计量分析领域的进一步发展和应用。