citespace使用方法ppt课件
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。
信息计量学CiteSpace使用教程11
信息计量学CiteSpace使用教程116.2图谱的具体含义：针对施引文献的：1.作者共现图谱根据施引文献中作者合作的情况绘制，两个作者出现在同一篇文章中即视为一次合作，主要依据作者共现频次矩阵。
2.机构共现图谱根据施引文献中机构合作的情况绘制，两个作者机构出现在同一篇文章中即视为一次合作，主要依据机构共现频次矩阵。
3.国家共现图谱根据施引文献中国家合作的情况绘制，两个作者国家出现在同一篇文章中即视为一次合作，主要依据国家共现频次矩阵。
4.特征词共现图谱从标题、摘要、作者关键词、附加关键词等来源提取特征词，根据施引文献中特征词共现的情况绘制，两个特征词出现在同一篇文献中即视为一次合作，主要依据特征词共现频次矩阵。
5.关键词共现图谱根据施引文献中关键词共现的情况绘制，两个关键词出现在同一篇文献中即视为一次合作，主要依据关键词共现频次矩阵。
6.相似度图谱计算参考文献重叠来源的相似度（新功能，较少研究论文）7.WOS学科共现图谱根据WoS数据中提供的文献所属学科，一篇文章同时属于两个WoS学科时则视为一次学科共现，主要依据学科共现频次矩阵。
针对被引文献的：1.文献共被引图谱根据被引文献同时被施引文献引用的情况绘制，两篇文献同时被一篇文献引用即视为一次共被引，主要依据文献共被引频次矩阵。
2.作者共被引图谱根据被引文献作者同时被施引文献引用的情况绘制，两位作者的两篇文献同时被一篇文献引用即视为一次共被引，主要依据作者共被引频次矩阵。
3.期刊共被引图谱根据被引文献出版期刊同时被施引文献引用的情况绘制，两本期刊的两篇文献同时被一篇文献引用即视为一次共被引，主要依据期刊共被引频次矩阵。
CiteSpace简介
• 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
CiteSpace使用方法
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
The CiteSpace 网站 /~cchen/citespace
CiteSpace使用方法
可视化窗口 主窗口
CiteSpace使用方法
• CiteSpace数据来源
CiteSpace使用方法
• 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
citespace使用教程
citespace使用教程CiteSpace是一种用于可视化分析科学文献的工具，它能够帮助研究人员发现文献之间的关联和趋势。
以下是使用CiteSpace的简单教程：1. 数据收集：首先，从主要的学术文献数据库（如Web of Science、Scopus等）中收集你感兴趣的文献数据。
可以根据关键词、作者、时间范围等进行检索，并将检索结果导出为文本文件（如BibTeX格式）。
2. 数据预处理：在使用CiteSpace之前，需要对文献数据进行预处理。
打开CiteSpace，单击"File"->"New"->"Create"，选择要分析的文献文件，并根据需要设置文献类型（如文章、会议论文等）和时间范围。
3. 数据导入：在CiteSpace中，选择"File"->"Import"，将预先处理的文献数据导入CiteSpace中进行分析。
4. 可视化图表：CiteSpace会根据文献数据生成各种可视化图表，以揭示文献之间的关联。
其中最常见的是共被引用网络图（Citation network），用来表示文献之间的引用关系。
另外，还可以生成时间分析图（Temporal analysis）和主题演化图（Evolutionary timeline）等。
5. 参数设置：在CiteSpace中，可以通过调整参数来优化可视化图表。
例如，可以设置阈值来过滤较少引用的文献，或者调整节点的大小和颜色来表示不同的特征。
6. 结果分析：在生成可视化图表后，要结合领域知识进行分析。
可以观察文献之间的联系和趋势，并探索可能的研究方向和前沿领域。
虽然CiteSpace可以提供很多有用的信息，但在分析结果时应该谨慎。
最好结合其他分析工具和领域专业知识，以更全面地理解文献之间的关系和趋势。
希望上述教程对你有帮助！。
CiteSpace_application解读
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.
Cite Space信息可视化软件应用
1.1 相关术语了解
Cluster view 聚类视图.
Co-authors 合作者.
Cite Space信息可视化软件应用
1.1 相关术语了解
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.
Cite Space信息可视化软件应用
1.3 数据准备
Prepare Bibliographic Data Files 数据准备
Cite Space信息可视化软件应用
1.3 数据准备
ISI Export Format
Sample data files are available from the CiteSpace homepage.
成为网络中的关键节点。
Cite Space信息可视化软件应用
1.1 相关术语了解
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
信息计量学CiteSpace使用教程4
信息计量学CiteSpace使用教程4
5.数据处理窗口展示
数据处理窗口
数据处理窗口即展示了上节提到的Citespace支持的数据库类型。
在数据处理窗口，软件可以完成以下功能：
1.数据格式转换（最为常用）
2.数据获取：获取ADS、arXiv数据，属于citespace内置功能
3.数据处理（较为常用）：针对WoS数据，可以进行文件合并、文献去重、分隔符格式转换等。
具体内容如下图所示：
数据处理
1.整理数据（较少使用）：使用本功能要求会使用基本的SQL语句，具体界面如下。
整理数据
5. 基本操作流程
使用citespace的基本操作流程如框图所示，涉及到了数据采集、数据处理、导入软件、功能选择、可视化生成图谱和标签提取、图谱解读几个重要步骤。
基本操作流程
下面以文献共被引图谱分析来展示使用CiteSpace的方法：
5.1 前期工作
•获取数据
•数据转换（非WoS数据）
•以CNKI为例
•（1）新建两个文件夹“input”和“output”，将下载的文件放入“input”文件夹中
•（2）Data →Import→CNKI
•（3）Input directory选择“input”文件夹，Output directory选择“output”文件夹
•（4）点击format conversion，完成转换
•建立新工程；
•参数选择（功能面板选择cited reference）。
citespace
有了这个目标以后，图谱如能显示俩三个或更多的自然网络聚类，而且各聚类之间有少量的联系，便为最佳。
这样的图谱很容易带来有趣的和有意义的发现。
相反，如果图谱中所有节点都纠缠在一起，则很难理出头绪。
如果碰到这种情况，检查下面几种原因：数据范围是否过窄，门槛设置是否过高（threshold），曝光时间是否过短（time slice）。
另外，可用CiteSpace中的链接剔除功能（pruning）来剔除一些次要的链接以突出核心结构解读这样的网络（我称为递进式知识领域分析）的要点包括：网络整体结构，网络聚类，各聚类之间的关联，关键节点（转折点）和路径。
解读时可从直观显示入手，然后再参照各项指标。
citespace使用指南(旧)
Outline
0. 1. 2. 3. Glossary Where to get a copy of CiteSpace? How to prepare data files? What information in bibliographic data is used by CiteSpace? 4. Getting started with CiteSpace 5. What types of networks can CiteSpace produce? 6. Fine tune configurations 7. Interact with visualized networks 8. Control visual attributes 9. The use of Pathfinder 10. EM clustering 11. Further reading 12. Resource Links
1.E.g. downloadScience1999a.txt, download2004.txt
5.Save all data files in a folder on your computer.
Search in Web of Science - 1
Search in Web of Science - 2
Search in Web of Science - 3
Search in Web of Science - 4
Search in Web of Science - 5
download*.txt
3. What information in bibliographic data is used by CiteSpace?
1.Make a general search in Web of Science 2.Mark all search results 3.Save the records, including Cited References, in field tagged format. your files as download*.txt
citespace
citespace1、概述引文分析，主要是运用计算机和数学等方法与手段，分析文献之间引证与被引证的知识联系与知识网络。
揭示文献之间知识流动规律的一种方法；知识流动是以知识单元为基本单元的流动。
引文分析由知识流动过程拓展为分析知识元的关系即派生出相关的共引分析，耦合分析，引申出网络分析、知识图谱方法。
（知识是否流动、什么时间开始流动、流动量大小、流速的快慢、流动的方向）。
主要有助于屡清知识发展的脉络；共引分析的主旨是要通过同时被其他文献引用的频次来表达文献间的关系；即某两份文献同时被其他文献引用，其引用的频次越高，表明关系程度越密切；主要有助于明确知识结构2、博特的结构洞理论新观点和新信息一定来自于与其他不同群体中的个体的弱关系；创见的论文引用参考文献，是通过参考文献来实现知识单元的吸收，组织与升华；多视角共引知识图谱，是对共引文献中各个知识单元的游离与重组，在重组中形成新的知识网络、创造新的知识单元；各个知识单元的学科差异性越大，知识单元的重组的创造性越大；3、CiteSpace参数功能的选择简化网络并突出其重要的结构特征；path-finder的作用是简化网络并突出其重要的结构特征；MST（minimum spanning tree）的优点是运算简捷；文献共被引用图谱，是帮助人们通过图谱中的关键节点，聚类及色彩分析某个研究主体的演变；合作图谱，可以发现某个研究领域学者、国家或研究机构之间的社会关系。
共词图谱，有利于人们分析研究热点及热点的演变，尤其配合突变词的使用；学科类别贡献图谱，分析学科知识结构及其演变；作者共被引图，用于分析某个领域内的科学共同体及其演变；期刊共被引可用于研究领域的学科基础及其演变的分析；Citespace软件格式的要求是以Wos数据库的文本数据格式为标准；4、数据可视化图：聚类视图：侧重于体聚类间的结构特征，关键节点及重要连接；时间线视图：侧重于够花聚类之间的关系和某个聚类中文献的历史跨度；时区图：侧重于时间维度上来表示知识演变的视图，，清楚地展示文献的更新和相互影响；Citespace 依据网络结构和聚类的清晰度，提出了模块值（简称Q 值）和平均轮廓值（简称S值两个指标；Q值一般在区间[0,1)内，Q>0.3说明划分出来的社团结构是显著的；S>0.5聚类认为是合理的，若S无穷大，则聚类个数通常1，只代表一个研究主题；操作步骤：(1)点击Project-New第二步：登陆：WEB OF SCIENCE/doc/9afe218d964bcf84b8d57b4c.ht ml /WOS_GeneralSearch_input.do?product=WOS&SID=1E6gg kdKQLnzhPwq6jH&search_mode=GeneralSearch,在所选数据库选择：WEB of Science TM核心合集第三步：选择高级检索，如上图所示,在“高级检索”输入“逻辑语言”；点击红色方框。
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。