Bicomb共词可视化分析方法操作过程
1、首先打开中国知网，按主题或者篇名搜索需要的文献。
2、选中需要的文献，点击导出参考文献（每次只能导出500篇）
3、全部选中，点击导出参考文献
4、点击自定义模式。
5、按需要选择相应的输出字段，如图所示，然后点击导出，保存在相应的文件夹中。格式为.TXT
6、打开导出的文本文件，如下图，将所有的英文去掉，具体做法为编辑—替换。将英文替换为空格，即可去掉英文，成为如下版本。接着根据研究需要进行关键词的合并，合并成功后，选择另存为，文件编码一定要改成ANSI。
7、打开bicomb，点击增加，建立一个新的项目，编号自己随意输入一个数字，格式类型为cnki自定义。
8、点击最下方的提取，进入提取界面。关键字段选择为关键词，点击选择文档，打开刚才导出的txt格式的文档，打开成功后，点击提取。
9、点击最下方的统计，进入统计界面。关键字段选择为关键词。域值一般为6，根据实际情况可调整，然后点击红色的统计按钮。关键词的排位顺序就会统计出来。
10、点击最下方的矩阵按钮，进入矩阵界面。关键字选择为关键词。阈值一般大于之前选择的最低阈值，比如12，小于统计出来的最多的关键词出现的频次，上图可发现关键词最多出现202.然后点击生成按钮，可出现词篇矩阵。共现矩阵操作方法同样。最后点击导出矩阵TXT。保存在相应文件夹。
11、打开.点击文件—打开—数据，打开刚才导出的词篇矩阵。
注：一直点击下一步，直到完成。
12、点击工具栏的分析—分类—系统聚类。出现对话框后，将左边框内的V1选择为标注个案，其他剩下的变量全选，放在右边的变量框中。
13、点击统计量，出现对话框，选择相似性矩阵。在选择单一方案，聚类数根据自己的研究情况选择，一般是4到6类，如选择5类。然后点击继续。
14、点击绘制按钮。选择树状图。然后点击聚类的指定全聚，停止聚类树为5，就是你所要聚的类树。如聚6类，那么停止聚类就输入6。然后点击继续。
15、然后点击方法按钮，区间选择为Euclidean。二分类选择为Ochiai，然后点击继续。
16、最后回到主对话框。点击确定，即可在输出对话框中产生结果。
战略图的制作过程。【视频】
1、同样的打开，打开导出的TXT文件。选择分析—分类类—系统聚类。
2、在打开的对话框中，点击工具栏的分析—分类—系统聚类。出现对话框后，将左边框内的V1选择为标注个案，其他剩下的变量全选，放在右边的变量框中。
3、点击统计量。选择相似性矩阵，点击继续。然后点击方法按钮，区间选择为Euclidean。二分类选择为Ochiai，然后点击继续。回到主对话框，点击确定，生成相似性矩阵。
4、右击生成的相似性矩阵，选择导出，将其导出到任意文件夹中，格式保存为.excel
5、打开保存的相似性矩阵，将其转换为相异矩阵，方法不在此多说。然后保存，关闭。（一定要在保存完毕后关闭excel）
6、在spss里打开刚才保存的相异矩阵，打开后点击分析—度量—多维尺度（ALSCL(M)）,在出现的对话框中，将除了V1之外的变量全部选择到右边的变量对话框中。 7、点击选项按钮，选择组图，点击继续。
8、在对话框中距离选项中，首先选择“数据为距离数据”，点击确定，即可生成战略图，如果无法生成战略图，则按照以上步骤再操作一遍，但是最后一步距离选项中，要选择“从数据创建距离”。注：一般选择选择“数据为距离数据”，实在不行再选择“从数据创建距离”
共词分析法研究(一)——共词分析的过程与方式
共词分析法研究(一)——共词分析的过程与方式
钟伟金;李佳
【期刊名称】《情报杂志》
【年(卷),期】2008(027)005
【摘 要】共词分析法是内容分析法的一种,通过讨论共词分析法的实现过程和方式,认为共词分析法的主要实现方式有:词频分析、聚类分析、关联分析及突发词频分析等的实现办法,并指出各种数学统计方法的综合运用是文献学计量分析的重要发展趋势.
【总页数】3页(P70-72)
【作 者】钟伟金;李佳
【作者单位】广东医学院图书馆,湛江,524023;广东医学院图书馆,湛江,524023
【正文语种】中 文
【中图分类】G35
【相关文献】
1.共词分析法研究(三)——共词聚类分析法的原理与特点 [J], 钟伟金;李佳;杨兴菊
2.中小学信息技术课程的研究现状\r——基于词频分析法和共词分析法 [J], 黄斌;杨馨宇;周一诺
3.中小学信息技术课程的研究现状——基于词频分析法和共词分析法 [J], 黄斌;
杨馨宇; 周一诺
4.中小学信息技术课程的研究现状——基于词频分析法和共词分析法 [J], 黄斌;
杨馨宇; 周一诺 5.新课改以来学习方式研究的热点领域及现状分析——基于2001—2018年CNKI的文献共词分析 [J], 林丛珊
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基于PubMed数据库病人报告结局研究热点的共词聚类分析
基于PubMed数据库病人报告结局研究
热点的共词聚类分析
邹丽萍,宁向东,徐淑君,尹 婷,孙美艳,吴 飞
摘要 目的:分析PubMed数据库中病人报告结局的研究热点,了解该领域研究现状及发展方向。方法:以PubMed收录的病人报
告结局相关文献为研究对象,使用Bicomb2.0、SPSS25.0软件对主题词+副主题词进行词频分析和共词聚类分析。结果:共纳入3
652篇文献,获得高频主题词+副主题词77个,占总频次累计百分比为20.23%。通过共词聚类分析总结出病人报告结局研究的11
个热点。战略坐标图中,第Ⅰ象限1个类团;第Ⅱ象限4个类团;第Ⅲ象限3个类团;第Ⅳ象限3个类团。结论:病人报告结局研究
热点分析有助于了解该领域的研究现状及发展趋势。癌症治疗及幸存者的心理、脊柱手术术后并发症及病人满意度、骨关节手术
术后疼痛评估方式、膝关节手术的不良反应等类团主题是未来病人报告结局研究的热点。
关键词 病人报告结局;聚类分析;战略坐标;类团
Keywords patient-reportedoutcomes;clusteranalysis;strategiccoordinates;classgroup
doi:10.12104/j.issn.1674-4748.2023.22.008
病人报告结局(patient-reportedoutcomes,
PROs)是一种在没有医生或他人影响下,直接由病人
对自身健康状况进行测量报告[1]。PROs在治疗效果
的评价、治疗不良反应的检测、病人健康状况的监测、
症状严重程度的判断及病人治疗依从性和医疗服务质
量的评估方面都有应用[2]。PROs可有效提高病人疾
病体验,促进医/护患沟通和病人在临床决策中的参
与,降低病人门诊及二次入院次数,最终提升病人整体
生活质量和照护质量[3]。病人报告结局工具(patient-
reportedoutcomemeasures,PROMs)是用来测量
PROs的一种工具[4],是一种标准化的问卷或量表。
基于GEPHI的共词可视化分析-以文献计量学作者合作关系为例(全文)
1 基于GEPHI的共词可视化分析:以文献计量学XX合作关系为例
XX：1671-7597（20XX）07-0104-02
共词分析法已经被深入应用于对各个学科领域的文献分析研究中，通过共词分析方法对文献信息ZG同出现的内容进行聚类分析，应用可视化分析软件绘制 1 GEPHI软件简介
GEPHI是一款基于JVM（JV虚拟机）免费开源的复杂XX络可视化分析软件，可用于探究性数据分析，链接分析，社交XX络分析，生物XX络分析等。本文通过对文献计量学研究领域期刊文献的题录数据处理，得到XX共现矩阵，用EXCEL的数据透视表功能进行数据转换后导入GEPHI软件进行运算，绘制出该研究领域的XX合作关系图谱，对文献计量学研究领域的合作关系进行研究。
2 文献计量学进展状况的数据统计
2.1 数据来源及预处理
本文使用的数据来源于ZG知XX提供的ZG学术期刊XX络出版总库，包含从1980年开始到20XX年8月的有关文献计量学的学术期刊文献信息，题录下载时间为20XX年8月19日，去除了无效文献和重复文献以后，得到文献计量学研究领域的国内期刊文献共6254篇。对题录中XX、 2.2 初步数据统计
2.2.1 各年发表数据统计
对发表时间统计和排序处理，得到从20世纪80年代以来1 国内文献计量学理论和应用研究的学术论文数量统计结果。结果显示对文献计量学的研究开始以来学术文献数量在不断地增加，特别是进入本世纪以后的十几年中，这一领域研究的学术论文数量增速更快。
2.2.2 期刊统计
通过统计，历年来我国文献计量学研究的学术论文发表期刊共有1874种，发表该研究领域学术论文数量在10篇以上的共有75种，发表数量为3021篇，占总数的48.32%，其中以《农业图书情报学刊》、《情报科学》、《现代情报》、《情报杂志》等刊物发表数量最多。
bibexcel 操作步骤
1
学年论文
题 目基于共词分析的国内竞争情报领域研究现状分析
学生姓名 李雨洪 学 号 ***********
院 系 经济管理学院 专 业 信息管理与信息系统
指导教师 曹玲
二ＯＯ 八 年 十二 月 十四 日
2 基于共词分析的国内竞争情报领域研究现状分析
李雨洪
南京信息工程大学经济管理学院，南京 210044
摘要: 本文以CNKI 数据库中1997 - 2007 年与竞争情报相关的期刊论文为基础, 借助文献计量软件Bibexcel，采用词频统计及共词分析法分析国内竞争情报的研究现状。文中详细说明了使用Bibexcel进行词频统计和共词分析的具体步骤，并对我国竞争情报领域的研究进行了综述。
关键词:共词分析；词频统计；竞争情报；Bibexcel
1引言
竞争情报日益成为学者们关注的焦点，十余年里，国内竞争情报研究已经取得了丰硕的成果。笔者尝试以CNKI 数据库中1997—2008年的相关期刊论文为基础，采用共词分析法分析国内竞争情报的研究现状。
2共词分析法
“共词分析法”最早起源于20 世纪70 年代中后期，属于内容分析法的一种。该方法主要统计一组词中两两之间同时出现于一篇文献的次数，以这种“共现”次数反映这些词之间的关联程度，然后借助聚类方法可分析学科的主题结构。
共词分析法的原理可描述为：两个词的“共词强度” (指两个词同时出现于一篇论文中的次数)越高，则这两个词之间的关联越紧密。事实上，图书情报学领域的学者在运用共词分析法时，多将其中的“词”理解为论文中的关键词，因为一方面关键词具有概括性，是用于概括论文主题的词语；另一方面，关键词的数量一般在3 - 7 个，易于统计。
bibliometrix的使用指南
第 1 页 共 2 页 bibliometrix的使用指南
（最新版）
目录
1.引言
2.bibliometrix 的功能和特点
3.使用 bibliometrix 的步骤
4.常见问题与解决方法
5.结论
正文
1.引言
bibliometrix 是一款用于处理和分析文献数据的工具，适用于科研工作者、学术编辑和图书馆员等。它能够帮助用户快速获取文献信息，进行数据分析和可视化，提高科研工作效率。本文将为您介绍如何使用
bibliometrix，让您轻松掌握这一实用工具。
2.bibliometrix 的功能和特点
bibliometrix 具有以下主要功能和特点：
（1）支持多种文献数据格式，如 Web of Science、Scopus、PubMed
等。
（2）提供丰富的数据分析功能，如合作网络分析、引文分析、关键词提取等。
（3）支持数据可视化，包括合作网络图、引文分布图、关键词云等。
（4）具有灵活的自定义选项，用户可以根据需求选择不同的分析模块和可视化效果。
3.使用 bibliometrix 的步骤 第 2 页 共 2 页 使用 bibliometrix 的步骤如下：
（1）安装和导入数据：首先，需要在官方网站下载并安装
bibliometrix。然后，通过导入功能将所需文献数据导入到软件中。
（2）选择分析模块：在数据处理界面，根据需求选择不同的分析模块，如合作网络分析、引文分析、关键词提取等。
（3）运行分析：点击“运行”按钮，软件将自动进行分析，并生成相应的结果。
（4）查看和导出结果：在结果界面，可以查看分析结果，如合作网络图、引文分布图、关键词云等。同时，支持将结果导出为图片或数据表格等格式。
4.常见问题与解决方法
在使用 bibliometrix 过程中，可能会遇到以下常见问题：
（1）数据导入失败：请确保所使用的文献数据格式与软件支持的格式相匹配，并检查数据文件是否完整。
bibexcel操作步骤
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学年论文
题 目基于共词分析的国内竞争情报领域研究现状分析
学生姓名 李雨洪
学 号 20051307020
院 系 经济管理学院
专 业 信息管理与信息系统
指导教师 曹玲
二ＯＯ 八 年 十二 月 十四 日 传播优秀Word版文档 ，希望对您有帮助，可双击去除！
基于共词分析的国内竞争情报领域研究现状分析
李雨洪
南京信息工程大学经济管理学院，南京 210044
摘要: 本文以CNKI 数据库中1997 - 2007 年与竞争情报相关的期刊论文为基础, 借助文献计量软件Bibexcel，采用词频统计及共词分析法分析国内竞争情报的研究现状。文中详细说明了使用Bibexcel进行词频统计和共词分析的具体步骤，并对我国竞争情报领域的研究进行了综述。
关键词:共词分析；词频统计；竞争情报；Bibexcel
1引言
竞争情报日益成为学者们关注的焦点，十余年里，国内竞争情报研究已经取得了丰硕的成果。笔者尝试以CNKI 数据库中1997—2008年的相关期刊论文为基础，采用共词分析法分析国内竞争情报的研究现状。
2共词分析法
“共词分析法”最早起源于20 世纪70 年代中后期，属于内容分析法的一种。该方法主要统计一组词中两两之间同时出现于一篇文献的次数，以这种“共现”次数反映这些词之间的关联程度，然后借助聚类方法可分析学科的主题结构。
共词分析法的原理可描述为：两个词的“共词强度” (指两个词同时出现于一篇论文中的次数)越高，则这两个词之间的关联越紧密。事实上，图书情报学领域的学者在运用共词分析法时，多将其中的“词”理解为论文中的关键词，因为一方面关键词具有概括性，是用于概括论文主题的词语；另一方面，关键词的数量一般在3 - 7 个，易于统计。
bibexcel操作步骤 2
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学年论文
题 目基于共词分析的国内竞争情报领域研究现状分析
学生姓名 李雨洪
学 号 20051307020
院 系 经济管理学院
专 业 信息管理与信息系统
指导教师 曹玲
二ＯＯ 八 年 十二 月 十四 日 传播优秀Word版文档 ，希望对您有帮助，可双击去除！
基于共词分析的国内竞争情报领域研究现状分析
李雨洪
南京信息工程大学经济管理学院，南京 210044
摘要: 本文以CNKI 数据库中1997 - 2007 年与竞争情报相关的期刊论文为基础, 借助文献计量软件Bibexcel，采用词频统计及共词分析法分析国内竞争情报的研究现状。文中详细说明了使用Bibexcel进行词频统计和共词分析的具体步骤，并对我国竞争情报领域的研究进行了综述。
关键词:共词分析；词频统计；竞争情报；Bibexcel
1引言
竞争情报日益成为学者们关注的焦点，十余年里，国内竞争情报研究已经取得了丰硕的成果。笔者尝试以CNKI 数据库中1997—2008年的相关期刊论文为基础，采用共词分析法分析国内竞争情报的研究现状。
2共词分析法
“共词分析法”最早起源于20 世纪70 年代中后期，属于内容分析法的一种。该方法主要统计一组词中两两之间同时出现于一篇文献的次数，以这种“共现”次数反映这些词之间的关联程度，然后借助聚类方法可分析学科的主题结构。
共词分析法的原理可描述为：两个词的“共词强度” (指两个词同时出现于一篇论文中的次数)越高，则这两个词之间的关联越紧密。事实上，图书情报学领域的学者在运用共词分析法时，多将其中的“词”理解为论文中的关键词，因为一方面关键词具有概括性，是用于概括论文主题的词语；另一方面，关键词的数量一般在3 - 7 个，易于统计。
我国近十年情绪调节研究热点知识图谱
心理研究1引言从20世纪80年代以来，情绪调节研究首先在发展心理学内部兴起，现已扩展到人格心理、教育心理、健康心理、认知心理、生理心理、社会心理等领域中，成为情绪心理学中的研究热点[1]。Gross认为情绪调节是指“个体对具有什么样的情绪、情绪什么时候发生、如何进行情绪体验与表达施加影响的过程”[2]。近十年，出现了很多情绪调节研究的成果。比如姜媛、白雪军和沈德立对中小学生情绪调节策略的发展特点进行了研究，结果表明在认知重评策略上无性别差异，有年级差异，有学业水平差异，高年级较低年级、高学业水平较低学业水平更倾向采用认知重评策略；在表达抑制策略上无年级差异，无学业水平差异，有性别差异，男生较女生更倾向采用表达抑制策略[3]。同时他们还证实了情绪、情绪调节策略与情绪材料记忆的关系[4]。李静、卢家楣通过两个阶段的实验，较系统地探讨了两种情绪调节分类下的四种情绪调节方式（原因调节———评价忽视和评价重视，反应调节———表情抑制和表情宣泄，减弱调节———评价忽视和表情抑制，增强调节———评价重视和表情宣泄）对记忆（视觉和听觉记忆）及记忆评价（即元记忆，视觉和听觉元记忆）的影响[5]。越来越多的学者意识到情绪调节对我们的认知、行为、健康起着重要的影响。现在越来越多的学者投入到情绪调节的研究中，为了使更多的学者能更好地进行情绪调节研究，我们采用知识图谱技术对近十年的情绪调节研究文献进行科学的量化分析，梳理和归纳了近十年情绪调节研究的热点。知识图谱（MappingKnowledgeDomains）以科学学为基础，涉及应用数学、信息科学及计算机科学等学科，是科学计量学和信息计量学的新发展。它能够将知识和信息中令人注目的最前沿领域和学科制高点，以可视化的图像直观地展现出来[6]。它可以从宏观、中观、微观各个层面来揭示一个领域或者学科、主题发展的概貌，使得人们能够从各个角度全面审视一个学科的结构和研究热点、重点等信息[7]。2资料来源和研究方法2.1资料来源首先，查找资料。进入中国学术期刊网络出版总库，采用标准检索，期刊年限指定为“2000-2010”，来源类别限定为“核心期刊”，主题自定为“情绪调节”，以此条件进行文献检索，共检索出文献224条。其次，确定研究资料。剔除刊物总目录信息、产品介绍信息、无作者的文献、刊物征稿要求、会议信息、戏曲评论、征订启示、影评，最后选择有效文献186篇作为研究资料。最后，规范资料。检查资料编码格式以及关键词含义是否一致。2.2研究工具我们将Bicomb共词分析软件和SPSS11.5以及SPSS13.0作为主要研究工具。其中Bicomb共词分析软件由中国医科大学医学信息学系崔雷教授和沈阳市弘盛计算机技术有限公司开发。Bicomb基本操作步骤为[8]：首先，选取研究资料。研究对象是CNKI所检索出的186篇文献，共涉及关键词859个。其次，收集和整理资料。将收集到的CNKI格式数据库我国近十年情绪调节研究热点知识图谱王敏1郭文斌1，2（1温州大学教师教育学院，温州325035；2华东师范大学学前教育与特殊教育学院，上海200062）摘要：借助Bicomb软件及SPSS软件对近十年国内情绪调节的研究热点进行分析，结果表明情绪调节研究热点可以从两个维度和五个热点分类展开，两个维度：情绪调节策略及理论研究、情绪调节过程及效果研究；五个热点分类：情绪调节过程的研究、情绪智力理论、情绪调节的影响因素的相关研究、儿童情绪发展和情绪调节过程中生理反应的测量方法、情绪调节对情绪的影响研究。关键词：情绪调节；研究热点；知识图谱
如何进行生物大数据的可视化分析
如何进行生物大数据的可视化分析
生物大数据的可视化分析是一种强大的工具，可以帮助科研人员和医疗专家更好地理解和解释复杂的生物数据。通过可视化分析，人们可以从海量的数据中发现模式、趋势、关联和异常，进而提取有价值的信息。本文将介绍如何进行生物大数据的可视化分析，以帮助读者充分利用这一工具。
首先，进行生物大数据的可视化分析之前，我们需要准备好数据。生物大数据可以来自各种来源，例如生物芯片、次代测序和蛋白质组学等实验。我们需要将这些数据整理和处理，以便进行后续的可视化分析。数据处理的目标是提取和清洗有用的信息，并将其格式转化为适合可视化的数据结构。
一种常用的数据处理工具是Python编程语言中的pandas库。pandas库提供了强大的数据处理功能，可以用于数据的读取、清洗、转换和整理。使用pandas库，我们可以对生物大数据进行统计分析、筛选和排序等操作，从而得到我们所需的数据集。在数据处理过程中，我们还可以利用其他常用的数据分析和机器学习工具，如NumPy和Scikit-learn等，来满足更高级的数据处理需求。
准备好数据后，我们就可以进行生物大数据的可视化分析了。在可视化分析中，我们可以使用各种图表和图形来展示数据的特征和关系。下面介绍几种常用的可视化方法：
1. 散点图：散点图可以用于显示两个不同变量之间的关系。通过在图表中绘制各个数据点，我们可以观察到数据的分布、密度和相关性。散点图可以用来发现变量之间的线性或非线性关系，并进一步分析其统计学意义。
2. 折线图：折线图适用于观察随时间或其他变量变化的趋势。通过在折线图中绘制各个时间点或其他变量的数据点，我们可以清晰地了解到数据的变化规律。折线图常用于分析基因表达、蛋白质折叠和代谢路径等生物过程的动态变化。 3. 柱状图：柱状图是一种常见的图表，可以用于比较不同类别之间的数据。通过在图表中绘制不同类别的柱形，我们可以直观地观察到它们之间的差异和关系。柱状图常用于比较不同基因、样本或实验条件之间的表达水平、分布特征和差异程度。
知识图谱论文共词分析论文：国内知识图谱研究的可视化分析
知识图谱论文共词分析论文：国内知识图谱研究的可视化分析
[摘要]对国内知识图谱期刊论文的外部特征和内容特征进行可视化分析。研究表明：国内知识图谱研究处于起步阶段，研究人员和机构相对集中，研究论文的合著率较高，研究主题鲜明。今后的研究需要加强学科间的合作，加强基础理论研究，创新研究方法，优化数据质量。
[关键词]知识图谱 可视化 共词分析 ucinet
1、引言
知识图谱是以科学学为基础，涉及应用数学、信息科学及计算机科学诸学科交叉的领域，是科学计量学和信息计量学的新发展。随着统计分析、引文分析和网络分析方法在科学计量学领域的广泛应用，以及计算机图形学和可视化技术的发展，知识图谱研究在20世纪90年代以后得到迅猛发展。
知识图谱的研究发端于美国、荷兰等国。根据刘则渊教授对科学计量学重大变革的三条路径与重要人物的介绍，笔者认为国外知识图谱的研究主要有三大学派：①科学计量学学派。这个学派主要是以引文分析理论为基础研究不同学科的知识图谱。如加菲尔德等人(1964年)手工绘制了dna领域的历时态图谱；普赖斯(1965年)运用相同的数据完成了他的经典论文“科学论文网络”；small(1973年)提出了论文
“共被引”的概念和共被引分析方法，并绘制了粒子物理学领域高被引论文的共引图谱；white、mecain、noyons等人(1998年)将引文分析与多维尺度分析相结合，建立了基于多维尺度分析的知识图谱方法。②复杂网络学派。这个学派主要是利用复杂网络理论和方法对引文网络、科研合作网络、关键词共现网络等展开研究。如社会学家hummon(1989年)把社会网络分析方法引入了引文网络研究，提出了引文网络中的关键路径算法；纽曼(2001年)用复杂网络方法测定了生物医药、物理学和计算机科学等领域科学合作网络中最有影响力的科学家，并揭示了科学合作结构具有复杂网络的高集聚和小世界等特性。③可视化学派。这个学派的研究者将计算机科学的理论、方法和引文分析等有机结合，利用专门软件对大量反映知识结构及发展脉络的数据自动处理，生成可视化的知识图谱。如陈超美提出了探索关键路径的pathfinder算法，并开发了供全球用户免费下载使用的citespace软件。他(2010年)还提出了多视角的共引分析方法，把共引网络分为多个聚类谱，重点关注聚类谱之间的相互关系。mane和b6rner(2004年)探讨了klein—berg跳变算法、共词分析和图像展示技术在研究主题和发展趋势中发现中的应用。阿米德等学者(2004年)运用wilmascope三维动画可视化技术对ieee in－fovis引文网络进行可视化分