科学知识图谱CiteSpace利用方法
《citespace教程》课件
数据准备
数据收集
根据研究需求，收集相关领域的文献数据，如通过数据库检索、网络爬虫等途 径。
数据清洗
对收集到的数据进行预处理，如去除重复、格式转换等，确保数据质量。
参数设置
时间范围设置
根据研究主题，选择合适的时间范围 ，以便对特定时间段内的数据进行可 视化分析。
阈值设置
根据数据量大小和可视化效果要求， 合理设置阈值，控制节点的数量和网 络密度。
02
开发历程
详细介绍Citespace软件的创始人及其研发团队，包括他们的教育背 景、专业领域以及在Citespace开发过程中的贡献。
概述Citespace软件的起源、发展历程以及在各个阶段所取得的成果 和突破。
软件功能
01
可视化分析
详细介绍Citespace软件的可视 化分析功能，包括对网络、聚
主题演化路径
Citespace可以绘制主题演化路径图，帮助 研究者理解和跟踪研究主题的发展脉络。
04
Citespace应用案例
案例一：研究热点分析
总结词
通过Citespace分析，揭示研究领域的热 点话题和主要研究领域。
VS
详细描述
利用Citespace软件对大量文献数据进行 可视化分析，通过关键词共现、突发性检 测等技术手段，可以清晰地展示某一领域 的研究热点和发展趋势。
软件兼容性问题
确保操作系统与Citespace版本兼容 ，必要时可尝试使用虚拟机或双系 统。
数据处理问题
01
数据导入问题
确保数据格式正确，并按照 Citespace要求的文件格式进行
导入。
02
数据处理速度慢
尝试优化数据处理参数，如降 低时间跨度、调整时间切片等
基于Citespace的中国传统村落研究知识图谱分析
基于Citespace的中国传统村落研究知识图谱分析一、本文概述随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来，知识图谱作为一种有效的知识组织和展示工具，已经在多个领域得到了广泛的应用。
本文旨在利用Citespace软件，对中国传统村落研究领域的文献进行知识图谱分析，以期揭示该领域的研究热点、前沿趋势和知识结构。
通过对相关文献的深入挖掘和可视化展示，本文旨在为中国传统村落研究的学者和实践者提供更为全面、系统的知识资源和参考依据。
具体而言，本文将首先介绍Citespace软件的基本原理和操作方法，并阐述其在知识图谱构建中的优势和应用价值。
随后，本文将对中国传统村落研究领域的文献进行收集、整理和分析，提取出关键词和引文网络，利用Citespace软件生成相应的知识图谱。
通过对知识图谱的解读和分析，本文将揭示中国传统村落研究领域的核心作者、研究机构、研究主题和研究趋势等关键信息。
本文将对分析结果进行讨论和总结，提出对未来研究方向的展望和建议。
通过本文的研究，我们期望能够为中国传统村落研究领域的学者和实践者提供一个清晰、直观的知识图谱，帮助他们更好地了解该领域的研究现状和发展趋势，为未来的研究和实践提供有益的参考和借鉴。
本文也希望能够推动知识图谱技术在其他领域的应用和发展，为学术研究和知识管理带来新的思路和方法。
二、文献综述随着中国传统村落保护与发展工作的不断深入，学术界对于中国传统村落的研究也日益丰富。
通过梳理相关文献，发现目前对于中国传统村落的研究主要集中在村落的历史与文化价值、保护与发展策略、空间形态与建筑特色等方面。
在研究方法上，学者们多采用定性研究的方法，通过田野调查、文献考据等手段深入挖掘村落的历史文化内涵和保护发展现状。
然而，在量化研究和可视化呈现方面，相关研究尚显不足。
近年来，随着信息可视化技术的发展，越来越多的学者开始尝试运用知识图谱等可视化工具对某一研究领域进行量化分析。
知识图谱不仅能够直观地展示研究领域的知识结构和发展脉络，还能够揭示不同研究主题之间的关联和演变趋势。
CiteSpace重要术语及其软件分析步骤
CiteSpace重要术语及其软件分析步骤李杰首都经济贸易大学安全与环境工程学院个人主页：/u/jerrycueb1.CiteSpace 基本术语•CiteSpace：引文空间是一款着眼于分析科学分析中蕴含的潜在知识，是在科学计量学、数据可视化背景下逐渐发展起来的一款引文可视化分析软件。
由于是通过可视化的手段来呈现科学知识的结构、规律和分布情况，因此也将通过此类方法分析得到的可视化图形称为“科学知识图谱”。
BSE和CJD研究领域的演变（引文空间的变化）/blog-496649-482376.html动画下载地址/~cchen/talks/demo/BSE_CJD_1981-2001_transp.exe1.CiteSpace 基本术语•Betweenness centrality：中介中心性是测度节点在网络中重要性的一个指标（此外还有度中心性、接近中心性等）。
CiteSpace中使用此指标来发现和衡量文献的重要性，并用紫色圈对该类文献（或作者、期刊以及机构等）进行重点进行标注。
1.CiteSpace 基本术语•Burst 检测：突发主题（或文献、作者以及期刊引证信息等）。
在CiteSpace中使用Kleinberg, J（2002）年提出的算法进行检测。
1.CiteSpace 基本术语•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。
CiteSpace图例1.CiteSpace 基本术语•Thresholds ：阈值。
TOP NTOP N%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2.使用软件分析步骤数据源的选择CSSCICNKIWeb of Science数据采集及数据清洗科学知识图谱绘制合作网络引文网络共现网络共被引分析学科研究进展与趋势学科研究热点与前沿学科核心期刊群学科引文历史学科核心作者群相邻学科间关系2.使用软件分析步骤数据收集154321876。
科学知识图谱视角下CiteSpace_的学科基础与原理分析
264研究与探索Research and Exploration ·理论研究与实践中国设备工程 2024.01 （上）等领域不可或缺的工具。
狭义的知识图谱特指一类知识表示，本质上是一种大规模的语义网络；广义的知识图谱是大数据时代知识工程一系列技术的总称。
从狭义角度考察，此种大规模的语义网络包括实体、概念及其之间的各种关系，其中，语义网络是知识图谱的本质。
与传统的语义网络相比，知识图谱代表的语义网络规模巨大、语义丰富、质量精良、结构友好。
语义网络是一种以图形化的形式，通过点与边描述知识关系的方法。
图形中的点可以描述实体、概念和属性。
实体称为对象或实例，它是一切属性的物质基础，是有明确指代意义的。
概念又称类别、类，其是指一类人，这类人有相同的特征。
概念所对应的动词称为概念化和范畴化，概念化一般指识别文本中的相关概念的过程，例如，拉格朗日的中值思想；范畴化一般指实体形成类别的过程，如具有若干哲学思想的人们组成某个特定的哲学派别，则这一学派的形成就是典型范畴化的过程。
每个实体都有一定的属性值，包括数值、日期、文本等，知识图谱的推理即是建立在实体、属性与关系之上。
科学知识图谱在图书馆学情报学应用领域，包括识别学科领域热点、展示学科研究前沿、分析引用关系等。
2 CiteSpace 的主要学科基础理论从哲学、社会学、数据科学，数学等学科入手，可全面理解软件包含的学科基础知识。
2.1 科学革命的结构CiteSpace 设计灵感之一，是来源于托马斯•库恩的《科学革命的结构》。
库恩重塑了科学的真理形象，其“范式论”“不可通约论”为科学史研究提供了新的视角。
库恩思考的根本问题可以概括为“科学进步的机制是什么”。
这是需要借助科学史研究才能回答的问题，但传统的研究方法存在缺陷，而作者尝试从科学史的编著工作中找到突破口。
科学知识的历史不是简单增长过程，其中某个阶段必定会发生根本性的转变，新的科学观应以研究此类根本性转变为宗旨。
基于CiteSpace_的我国企业绿色转型研究知识图谱分析
1引言过去几十年中国工业经济取得快速发展，但是在“三高”（高投入、高消耗、高污染）的粗放型发展模式下，却造成了大量的资源消耗和严重的环境污染[1]。
党的二十大报告指出：“要加快发展方式绿色转型，发展绿色低碳产业”。
加快企业绿色转型有助于促进我国实体经济高质量发展[2]。
基于此，大量学者对企业绿色转型展开了学术研究，形成了一批高水平研究成果，如果人工逐篇阅读将会需要大量时间和精力，而且极有可能遗漏重要文献。
为全面、快速地掌握我国企业绿色转型领域的研究概况，拟采用CiteSpace 可视化软件展开知识图谱分析。
本文研究框架具体包括文献年代分布、期刊分布、高被引文献分析、研究热点分析、主题演进分析。
用图和表的形式对这几个方面进行直观的展示，来对核心文献进行剖析，以期从整体上把握我国企业绿色转型领域的研究重点，并供后续研究者快速地掌握该领域研究全貌。
2数据来源及研究方法2.1数据来源本研究数据来源于中国知网（CNKI ），检索条件是主题=“企业绿色转型”，来源类型勾选“核心期刊”和“CSSCI ”，检索日期是2023年6月12日，最终得到223篇核心期刊文献，可以发现，第一篇发表于2007年。
2.2研究方法本研究借助CiteSpace 6.2.2版本软件进行知识图谱分析，知识图谱是用各种类型的图谱来直观展现研究对象之间的关联关系[3]。
将从中国知网下载的223篇文献资料导入CiteSpace 软件，选定时间切片范围，分别勾选需要软件自动运行展示的关键词分析等，然后点击“GO ”按钮，软件将自动开始分析文献资料。
3研究现状3.1文献年代分布图1我国企业绿色转型研究领域发文量时间分布图1直观地展示了企业绿色转型研究领域的核心论文发表数量，即文献的年代分布。
从图1可以看出，我国企业绿色转型研究领域的发文量总体呈现不断上升趋势，并且随着时间的推移，发文量增长速度不断倍增，并且大致可以划分为3个发展阶段：第一阶段是从2007年至2010年，是萌芽期，发文量非常少，每年发表1或2篇文献；第二阶段是从2011年至2018年，可以称为稳步增长期，该阶段有更多的学者开始关注企业绿色转型这一主题，年均发文量达到6.4篇；第三阶段是从2019年至2023年，可以称为快速增长期，发文量逐年成倍增长。
数智驱动下基于CiteSpace的智慧图书馆研究的知识图谱分析
DOI ：10.15913/ki.kjycx.2024.02.012数智驱动下基于CiteSpace的智慧图书馆研究的知识图谱分析＊蒋丽艳（东北师范大学图书馆，吉林 长春 130024）摘 要：以大数据、人工智能、数智驱动技术为核心的信息技术正助力着现代图书馆由传统模式向智慧方向转变。
通过运用先进CiteSpace 技术可视化的方法，对CNKI （中国知网）数据库中主题词是“智慧图书馆”、发文时间在2012-12-01—2022-12-01期间的论文进行统计和可视化分析。
通过对智慧图书馆各类型机构论文产出分布、高产机构论文产出分布及论文发表期刊分布图谱进行详细研究，以期为智慧图书馆的模式构建及实践路径提供强有力的借鉴。
关键词：CiteSpace ；智慧图书馆；知识图谱；可视化分析中图分类号：G250.7 文献标志码：A 文章编号：2095-6835（2024）02-0045-04——————————————————————————＊［基金项目］吉林省教育科学“十四五”规划2023年度一般课题“创新驱动发展战略下吉林省校地文化深度融合协同育人机制研究”（编号：GH23790）信息技术的蓬勃发展，为智慧图书馆构建注入全新动力。
在大数据、数智驱动技术、人工智能快速发展的环境下，网络信息资源非常丰富，开放共享已经成为最主要的趋势。
先进的创新智慧技术已经成为智慧图书馆最主要的技术支撑，用数智驱动、云计算、物联网等特定的先进技术和全新的管理理念作为主要辅助，产生不受时空束缚且可被感知的新一代图书馆模式。
图书馆崭新的管理模式和服务能力因为智慧图书馆的出现而发生重要改变。
复合图书馆和数字图书馆全新发展理念与实践的延续、整合与升华的终极产物就是智慧图书馆，是目前图书馆的全新发展模式。
率先在欧美建立名为“Smart Library ”图书馆联盟的是加拿大渥太华，建立时间在2001年前后，是国外关于智慧图书馆的最早实践。
CiteSpace可视化软件的应用案例分析
CiteSpace可视化软件的应用案例分析近年来，科学探究领域数据量的快速增加，使得探究人员在处理和分析大规模数据时面临巨大的挑战。
为了更好地理解科学探究的现状和趋势，科研人员需要一种可以援助他们进行可视化分析的工具。
CiteSpace可视化软件便是一款应用广泛的科学文献可视化分析工具，已经在多个领域呈现了其强大的应用潜力。
一、CiteSpace可视化软件的概述CiteSpace是一种基于知识图谱和网络科学的数据开掘工具。
该软件可以从巨大的科学文献数据库中提取文献信息，并使用可视化手段呈现探究领域的知识图谱和进步趋势。
CiteSpace 能够发现文献之间的干系、探究热点和前沿领域，并通过网络图、时间轴和聚类分析等功能，援助用户深度了解探究现状和将来趋势。
二、CiteSpace可视化软件的应用案例1. 学术界探究案例CiteSpace已经被广泛应用于不同砚科领域的探究。
例如，在图书情报学领域，探究人员使用CiteSpace对出版社、期刊以及学术探究机构等进行了可视化分析。
通过使用CiteSpace，他们能够了解各个对象之间的联系和互动程度，以便更好地把握行业进步动态。
2. 科技创新应用案例CiteSpace也广泛应用于科技创新管理中。
例如，一个企业研发团队使用CiteSpace对竞争对手的专利文献进行了分析。
通过对文献的可视化显示，团队能够得到竞争对手的创新重点和将来进步趋势，援助企业制定更有针对性的技术创新策略。
3. 城市规划探究案例另一个案例是CiteSpace在城市规划探究中的应用。
城市规划探究涉及多个学科和领域，数据巨大且复杂。
探究人员使用CiteSpace对城市规划领域内的文献进行了综合分析，以便识别出主要的探究方向、核心作者和引用干系。
这有助于探究人员更好地了解城市规划的进步趋势以及将来的探究方向。
三、CiteSpace可视化软件的优势和不足1. 优势CiteSpace具有许多优势。
CiteSpace知识图谱工具在学科发展追踪、分析评价中的应用
CiteSpace的应用现状-应用的中国分布
CiteSpace的应用现状-做些什么？
英文文献
中文文献
CiteSpace经典案例
恐怖爆炸Байду номын сангаас亡
俄克拉荷马城爆炸伤亡
沙拉吧饭店的沙门氏菌爆发
C1-恐怖袭击中造 成的身体外伤 C2-生化武器的威胁
转折点 范式
恐怖主义爆炸 从Belfast到Beirut的教训
科学知识图谱（Mapping Knowledge Domains）
知识图谱 (Knowledge Mapping) 是以知识领域为对象，显 示知识的发展进程与结构关系的一种图形。 它具有“图”和“谱”的双重性质与特征：既是可视化 的知识图形，又是序列化的知识谱系，显示了知识单元 或知识群之间网络、结构、互动、交叉、演化或衍生等 诸多复杂的关系。 知识图谱通常都是以知识网铬形态展现的知识图形与知 识谱系。 它有许多不言自明的概念（刘则渊）。
中文博客：/u/ChaomeiChen 学术主页：/~cc345/
CiteSpace的应用现状-应用的全球分布
Create by Jie Li https:///viz/e1557e84-2c85-11e5-9cf5-0e4fddd5de28/public_map
理论基础：网络分析基础、科学计量学（或文献计量学）、科学学 技术基础：数据及信息可视化 其他：一定的审美能力
在国内，刘则渊教授带领的团队在科学知识图谱领域做了大量开拓性的工作和贡献，并在世界科学 计量学的研究领域中取得了一定的影响。
知识图谱方法在安全学科中的实践
李杰，首都经济贸易大学，国内安全科学机构合作网络图 /blog-554179-827726.html