文献可视化信息分析

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CiteSpace可视化软件的应用案例分析近年来，科学研究领域数据量的快速增加，使得研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研究的现状和趋势，科研人员需要一种可以帮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，已经在多个领域展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挖掘工具。

该软件可以从庞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研究领域的知识图谱和发展趋势。

CiteSpace 能够发现文献之间的关系、研究热点和前沿领域，并通过网络图、时间轴和聚类分析等功能，帮助用户深入了解研究现状和未来趋势。

二、CiteSpace可视化软件的应用案例1. 学术界研究案例CiteSpace已经被广泛应用于不同学科领域的研究。

例如，在图书情报学领域，研究人员使用CiteSpace对出版社、期刊以及学术研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发展动态。

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，团队能够获取竞争对手的创新重点和未来发展趋势，帮助企业制定更有针对性的技术创新策略。

3. 城市规划研究案例另一个案例是CiteSpace在城市规划研究中的应用。

城市规划研究涉及多个学科和领域，数据庞大且复杂。

研究人员使用CiteSpace对城市规划领域内的文献进行了综合分析，以便识别出主要的研究方向、核心作者和引用关系。

这有助于研究人员更好地了解城市规划的发展趋势以及未来的研究方向。

三、CiteSpace可视化软件的优势和不足1. 优势CiteSpace具有许多优势。

虚拟企业研究的文献计量及可视化分析

建、合作伙伴选择方法、知识管理、信任机制以及利用先进的信息和网络技术构建协同式虚拟企业平台等方面。
关键词：虚拟企业；文献计量；企业创新；组织创新
中图分类号：Ｆ２７５
文献标识码：Ａ
文章编号：１００４ — ２９２Ｘ（２０１３）０５ — ００５８ — ０６
技术经济与管理唧霓２０１３年第５期
虚拟企业研究的文献计量及可视化分析
魏娟，徐晓霞
（南京信息工程大学经济管理学院，江苏南京２１００４４）
摘
要：虚拟企业是对传统企业组织模式的创新，迎合了新的市场需求。为了了解虚拟企业领域的研究现状，本文以Ｗｅｂ
０ｆＳｃｉｅｎｃｅ数据库中１９７６ — ２０１２年间的文献作为数据源，借助文献计量学方法，对文献的时间分布、空间分布、期刊分布及作者分布等方面进行统计分析，从１９９１年开始虚拟企业的研究进入了快速发展时期，其中以美国、英国、中国等国家的研究具有一
定的优势，组织科学、管理评论及管理学会杂志等期刊载文及被引频率较高。利用ＣｉｔｅＳｐａｃｅＩＩ软件对文献的关键词进行统计
和可视化分析，发现虚拟企业领域的研究热点和前沿主要包括：如何构建企业联盟？虚拟企业绩效分析的角度和指标体系的构
ｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓｉｎｔｈｅｉｆｅｌｄｏｆｖｉｒｔｕａｌｅｎｔｅｒｐｉｒｓｅ，ｐｕｂｌｉｓｈｅｄａｒｔｉｃｌｅｓａｂｏｕｔｖｉｒｔｕａｌｅｎｔｅｒｐｉｒｓｅｂｅｔｗｅｅｎ１９７６ａｎｄ２０１２ａｌｅｒｅｔｒｉｅｖｅｄｆｒｏｍＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅｄａｔａｂａｓｅ．Ｕｓｉｎｇｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｂｉｂｌｉｏｍｅｔｒｉｃｓ，ｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｙｅａｒｓ，ｃｏｕｎｔｒｉｅｓ，ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｓ，ｐｅｉｒｏｄｉｃａｌｓ

知识图谱的可视化文献计量分析

知识图谱的可视化文献计量分析何静;赵睿;张恒硕【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2024(51)S01【摘要】随着网络社会不断发展,人们对信息检索提出了更高要求,知识图谱的产生和发展为其提供支持。

因此知识图谱研究逐渐受到学者关注,与各领域融合的相关研究也逐渐增加。

为洞察知识图谱研究历程及发展趋势,文中使用CiteSpace软件,对中国知网(CNKI)和Web of Science(WOS)数据库中知识图谱的研究进行可视化分析,按年发文量、机构共现、作者共现、关键词共现、关键词聚类及突显词对2013-2022年的文献进行梳理。

文中选取中文研究中的深度学习、人工智能、文献计量、可视化,外文研究中的社会网络分析、任务分析、数据采掘、多智能体系统为研究热点进行关键词综述。

通过研究发现,现阶段知识图谱相关研究尽管呈现全面深入发展趋势,但中文研究中存在联系性不强、稳定性较弱、研究范围较窄的情况,可在后续研究中进行相应完善。

【总页数】10页(P1-10)【作者】何静;赵睿;张恒硕【作者单位】北京航空航天大学人文与社会科学高等研究院;北京航空航天大学北航学院【正文语种】中文【中图分类】G206【相关文献】1.现代学徒制领域的文献计量与知识图谱研究——基于2014-2018年CNKI期刊4583篇文献的计量与可视化分析2.中国人力资本文献计量研究——基于CSSCI文献的知识图谱可视化分析3.基于文献计量学对血源性职业暴露研究文献知识图谱的可视化分析4.国外智慧农业研究热点和发展趋势分析——基于Web of Science数据库文献计量学和知识图谱的可视化分析5.首饰设计知识图谱可视化分析——基于中国知网2002-2022年的期刊文献计量分析因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

图书馆的信息可视化与数据可视化

图书馆的信息可视化与数据可视化信息可视化和数据可视化是当今数字化时代的重要技术手段，它们也被广泛应用于图书馆领域。

在图书馆中，信息可视化和数据可视化为用户提供了更直观、易懂的数据展示和信息查询方式，大大提升了用户的体验和满意度。

一、信息可视化在图书馆的应用信息可视化是一种通过可视化的呈现方式，将复杂的数据和信息变得更加易懂和直观的技术手段。

在图书馆中，信息可视化被广泛用于以下几个方面：1.数据统计与分析：图书馆收藏的图书数量、借阅次数、读者类型等大量数据可以通过图表、柱状图、饼状图等方式进行可视化展示，方便图书馆管理者进行数据分析和决策。

2.馆藏图书展示：借助信息可视化的技术，图书馆可以将新书推荐、热门图书、不同主题的图书等通过视觉方式进行展示，使读者更容易获取到感兴趣的图书信息。

3.座位预约与使用情况：借助信息可视化技术，图书馆可以将不同区域、楼层的座位情况通过实时的可视化界面展示给读者，读者可以直观地了解到哪些座位尚有空余，提升座位利用率。

4.活动推广与宣传：通过信息可视化技术，图书馆可以将各类文化活动、讲座、展览等通过图表、海报等形式进行可视化展示，吸引读者参与和了解活动信息。

二、数据可视化在图书馆的应用数据可视化是通过图表、地图、网络图等视觉化方式来展示和呈现数据的技术手段。

在图书馆中，数据可视化有着广泛的应用场景：1.图书检索与推荐：通过数据可视化技术，图书馆可以将读者的搜索关键词、浏览记录等数据进行可视化展示，进而提供个性化的图书推荐服务，满足读者对不同主题和领域的需求。

2.文献引用与研究分析：借助数据可视化技术，图书馆可以将学术文献的引用网络、作者合作关系等进行可视化展示，为科研人员提供更直观的研究分析工具。

3.阅读路径与足迹追踪：通过数据可视化，图书馆可以追踪读者在图书馆中的阅读路径，了解读者的兴趣偏好和倾向，从而优化图书馆的藏书布局和馆藏推荐。

4.数字资源利用：数据可视化可以将数字资源如电子书籍、期刊数据库等的内容、使用情况进行可视化展示，帮助读者更好地利用和探索数字资源。

教你简单易学的文献可视化工具——文献计量在线分析平台

教你简单易学的⽂献可视化⼯具——⽂献计量在线分析平台强烈建议⼤家星标我们茫茫⽂海☆不离不弃⽂ | 四维⾍⼦编辑 | ⽉如洗1. 我是谁，我能⼲什么⼤家好，我是⼀款⼈见⼈爱、花见花开的简单易上⼿的⽂献可视化⼯具。

我曾有幸获得2013年中国科学院国家科学图书馆“科研教育开放信息创新应⽤⼤赛”三等奖。

最关键的是我是完全免费使⽤的，记住了是免费！免费！免费！我的初衷——在⼤数据（Big Data）时代，⾯对海量数据，科研⼈员可能要花费⼤量的时间精⼒来寻找⾃⼰需要的⽂献资料。

当⽂献检索结果数量庞⼤时，简单利⽤检索条件进⾏筛选可能会遗漏重要内容。

当研究者缺乏检索内容相关知识时，仅通过引⽤频次或下载数量判断可能结果不准确。

我的⽬标——通过WEB端的服务，以图形可视化的⽅式，以更友好的交互⽅式，为研究⼈员对科学引⽂数据进⾏⽂献计量分析，⽤最简单的操作⽅法、最直观的表现⼿法为科研⼈员开展研究提供有价值的参考信息。

使学者者对学科结构、研究末容、学科关系和研究热有清晰的把握并可预测学科发展前沿和趋势。

Citespace（点击蓝⾊字体，Citespae合辑打包送你！）⼤家都知道吧，和它相⽐，我更加简单⽅便，我更便于初学者⽤⽂献可视化的⽅式绘制知识图谱。

2.我能为你提供哪些服务我主要可以提供以下5项分析功能：（1）⽂献总量的分析（2）合作关系分析（3）学科与期刊分析（4）关键词分析（5）应⽤关系⽹络3.如何得到我的⼼我也许没有Citespace 那样⾼贵冷艳，追求者众多，我很单纯，⽆需下载任何软件，只需打开⽂献计量在线分析平台https:///，⽂献下载以后通过上传⾄平台，在web端即可进⾏在线分析。

详细步骤如下：第⼀步：在Web of Science 数据库中进⾏⽂献检索在Web of Science 数据库中根据需要设置相应的检索词检索出所需要的⽂献。

（注意，由于⽬前这个平台只⽀持webofknowledge引⽂数据中的SCI数据库，不⽀持其它以及中⽂⽂献数据库，因此在选择WOS核⼼选集的时候要勾选SCI-E数据库）第⼆步：导出检索结果在检索结果页⾯，选择保存为其它格式的⽂件第三步：选择导出的⽂件格式设置后会弹出如下图的对话框，记录内容要选为全记录与引⽤的参考⽂献，⽂件格式选为制表符分隔（Win，UTF-8）注：由于WOS数据库⼀次只能导出500条记录，于是就只导出500条作为⽰例。

基于Web of Science 数据库的文献可视化分析

Science and Technology &Innovation ┃科技与创新2017年第20期·7·文章编号：2095－6835（2017）20－0007－03基于Web of Science 数据库的文献可视化分析徐立霞（曲阜师范大学图书馆，山东济宁273165）摘要：借助科睿唯安（Clarivate Analytics ，原汤森路透知识产权与科技事业部）的Web of Science 数据库，对该数据库中2006—2016年间的关于大气污染控制的7622篇文献进行可视化分析，分析文献的发表时间、国家/地区、研究方向、发文机构和发文期刊，并基于相关分析，评述和展望该领域近年来的研究情况。

关键词：Web of Science ；可视化分析；大气污染控制；文献计量学中图分类号：G354文献标识码：ADOI ：10.15913/ki.kjycx.2017.20.007近年来，随着全球工业化水平的迅速提高，人类活动对环境的影响越来越显著，以氮氧化物、硫氧化物、颗粒污染物、臭氧、挥发性有机物（VOC ）等为代表的大气污染物对大气环境有较大的影响，大气环境日益恶化，已经引起世界各国的高度关注[1]。

我国各地酸雨频频，美国洛杉矶和英国伦敦的光化学烟雾事件等无一不体现着全球环境污染的加剧。

工业废气的肆意排放，居民生活炉灶、采暖锅炉和交通工具的尾气排放成为大气的重要污染源。

随着居民生活水平的提高和城市化进程的加快，人类社会逐步迈进“汽车时代”，世界范围的汽车数量以惊人的速度增长。

此外，摩托车、通用汽柴油机等以化石燃料为驱动源的交通和动力工具也得到了快速发展。

由此不难看出，虽然汽车数量的发展在一定程度上推动了全球经济的发展，但是，汽车尾气的大量排放给全球污染治理带来了沉重的负担[2]。

此外，以挥发性有机物（VOC ）为代表的室内空气污染物严重影响了室内空气。

VOC 主要来自燃料燃烧、交通运输、建筑和装饰材料、家具、家用电器、清洁剂和人体本身的排放等，它对环境和人体健康有很大的危害，主要体现在以下2个方面：①有些挥发性有机物可渗透进入土壤，污染土地、水源；②人体接触这些挥发性有机物可引起呼吸困难、头晕目眩的症状，神经和呼吸中枢损伤，严重的还可致癌。

文献信息分析理论方法及应用

文献信息分析的内容
影响因子（Impact Factor，IF）是指某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的平均频率。影响因子的计算方法是:用某刊的被引用次数除以该刊刊载的论文数，实际计算影响因子的方法为某年某一期刊在过去两年中所发表的论文被引用的总次数与该刊在同一时期内发表论文的总数之比。
文献信息分析软件
Vosviewer 的优势在于可视化,能从多个视图对结果进行展示,可构建多种矩阵,并支持文本挖掘,但其无法实现数据的去重,不能通过时间演变展示一个领域的演进路径。
SciMAT 具有强大的预处理能力,能构建多种文献计量学网络,并以文献计量学指标对结果的影响力进行定量分析, 还可通过配置向导的方式引导用户进行分析。
问题,其最大的优势在于其强大的聚类分析功能。
文献信息分析软件
每一个工具都有着不同的特点,没有一个工具能够囊括所有的功能。比较结果显示,Citespace,SCI2,SciMAT功能较完整,其他工具也有各自的优势。在开展分析时,应了解不同工具的特点,再根据不同的分析目的、特性和拟解决的问题,选择恰当的分析工具。
北京大学图书馆
《中文核心期刊要目总览》
中国科技信息研究所
《中国科技期刊引证报告》
中国科学院文献情报中心《中国科学引文数据库来源期刊》
文献信息分析的内容
论文的作者与核心作者洛特卡定律：
f(x)为写x篇论文的作者占作者总数的百分比，x为论文篇数，C为某主题领域的特征常数。
文献信息分析的内容
论文的作者与核心作者普赖斯（Derek John De Solla Price）提出了核心生产者的“平方根定律”，即在某一特定领域中，全部论文的半数系由该领域中全部作者的平方根的那些人撰写的。这些人无疑是核心或高产作者。

基于CiteSpace的开放数据文献可视化分析_师亚东

物学
8 Chemistry 化学
23
9 Ｒemote Sensing 遥感科学
20
10 Environmental Science ＆
20
Ecology 环境科学与生态学
17. 81% Engineering 工程学
0. 45
10. 25% Chemistry 化学
0. 34
Mathematical ＆ Computational
二○一六年第二期
百分比（ % ） 32. 73% 12. 41% 8. 81% 8. 10% 7. 20% 5. 40% 5. 04% 3. 06% 3. 06% 2. 70%
从开放数据研究文献的热点国家发表的文献数量进行统计，如表 1 所示。其中发文量最多的是美国 182 篇，占总发文量的 32. 73% ，远超其他国家；其次是英国 69 篇、西班牙 49 篇、德国 45 篇和意大利 40 篇，发表文献数量排名前五的国家文献总量占总文献数量的 69. 24% 。开放数据研究重点在欧美国家，其中美国是研究的主要力量，数量上占有绝对优势。而中国只是依靠 15 篇（ 2. 70% ）的数量进入发文量第十名，发文量只有美国的 1 /12，英国的 1 /4，中介中心性只有 0. 05，与欧美国家相比还存在很大的差距。
图 1 WOS 核心集中 Open Data 研究文献发表情况
144
基于 CiteSpace 的开放数据文献可视化分析
三、开放数据研究文献的热点国家分布分析
将数据文件 “download2009 － 2016. txt” 导入软件中，然后进行参数设置后生成所需知识图谱：设置 “Time Scaling” 为 1 年； “Team Source” 选择为标题（ Title）、摘要（ Abstract）、作者关键词（ Author keywords）、扩展关键词（ Keywords plus）； “Node Types” 选择国家（ Country）；设置阀值，点击运行 Citespace 软件就可生成相应的可视化知识图谱，如图 2。根据图 2 所示，国家之间的连线代表存在合作关系，连线粗细代表合作密度，合作越多，线越粗；连线之间的颜色代表合作年代［8］。该知识图谱由 58 个节点（ Nodes）和 48 条连线（ Links）组成，图中每个节点代表一个国家，从图谱中可以看出开放数据研究文献在全球分布很广，556 篇文献主要分布于全世界 58 个国家。此外，节点间连线不紧密，说明相关国家间开放数据合作研究较少，处于相对独立的状态。

基于CiteSpace 的大数据文献可视化分析

空间”。该软件是由陈超美教授开发的一款分析和可
过多分析），大数据文献数量持续增多，增长率逐渐放
视共被引网络的 Java 应用程序，在科学计量学、数据和
缓。值得注意的是，2013 年被称为我国“大数据元年”，
信息可视化背景下逐渐发展起来，通过分析科学文献，
从文献分析来看，虽然我国信息通信技术在近几年得
专
《信息通信技术与政策》2018 年 12 月第 12 期
题
基于 CiteSpace 的大数据文献可视化分析
孙文沣
邱艳娟
高岩
北京邮电大学经济管理学院硕士研究生
中国信息通信研究院产业与规划研究所高级工程师
中国信息通信研究院产业与规划研究所高级工程师
摘要：随着信息化、网络化时代的到来，大数据的发展受到越来越多的关注。本文选取了 2012—
（2016—2020 年）》
（工信部规[2016]412 号）。2017 年 2
从图谱中挖掘相关信息，分析大数据研究领域内的热
·25·
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□Information and Communications Technology and Policy No.12
式定义了大数据的概念；12 月，工业和信息化信部把海
共中央政治局第二次集体学习时强调，实施国家大数
量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析等信息处理
据战略，加快建设数字中国，将大数据提升到前所未有
技术作为 4 项关键技术创新工程之一。2012 年 7 月，联
的战略高度。
合国在纽约发布了大数据白皮书《大数据促发展：挑战
即可，分别选择 Institution/Country/Keyword 等需要分

citespace介绍及使用

citespace介绍及使用Citespace 介绍及使用在当今信息爆炸的时代，学术研究的领域日益广泛，研究成果也层出不穷。

如何从海量的文献数据中发现知识的脉络、挖掘研究的热点和趋势，成为了科研工作者面临的一个重要挑战。

Citespace 作为一款强大的文献可视化分析工具，为我们提供了一种有效的解决方案。

Citespace 是什么呢？简单来说，它是一款由陈超美教授开发的用于分析和可视化科学文献数据的软件。

通过对文献的作者、机构、关键词、被引文献等信息进行处理和分析，Citespace 能够以直观的图形和图表形式展示知识领域的结构、演变和热点。

那么，Citespace 有哪些主要的功能和特点呢？首先，它能够绘制知识图谱。

这就像是为我们构建了一幅学术研究的地图，让我们清晰地看到不同研究主题之间的关系，以及它们在时间维度上的发展变化。

比如，通过关键词共现图谱，我们可以了解到哪些关键词在某个领域中频繁出现，从而判断出研究的热点；通过引文网络图谱，我们能够追踪重要文献的传播和影响。

其次，Citespace 具有强大的聚类分析功能。

它可以将相似的研究主题或文献自动归为一类，帮助我们快速把握研究的主要方向和分支。

这对于梳理复杂的研究领域非常有帮助，能够让我们发现那些潜在的、尚未被充分关注的研究空白。

再者，Citespace 还支持多种数据来源。

它可以处理来自 Web of Science、Scopus、CNKI 等国内外知名数据库的文献数据，为不同背景的研究者提供了便利。

接下来，让我们来了解一下如何使用 Citespace 进行文献分析。

第一步，准备数据。

我们需要从相关数据库中下载所需的文献数据，并将其保存为特定的格式，如文本格式或 Excel 格式。

第二步，安装和启动 Citespace 软件。

安装过程相对简单，按照提示进行操作即可。

第三步，设置参数。

在这一步，我们需要根据研究的目的和需求，对时间跨度、节点类型、阈值等参数进行设置。