共词矩阵
我国近年来生物化学研究热点
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索- 百度文库信息资源管理上机报告我国近年来生物化学研究热点：基于共词分析视角班级：管信1002班学号：201003083姓名：王秀玉目录目录 (1)1 实验内容 (2)（1）文献资源检索 (2)（2）文献挖掘 (2)（3）分析当前国内生物化学领域研究热点、推测研究趋势 (2)2 文献获取 (2)3 关键词确定 (3)4 其他基本信息 (5)（1）发表单位信息 (5)（2）作者信息 (5)（3）热门文章 (6)5建立供词相关矩阵、相似矩阵、相异矩阵 (7)（1）共词矩阵 (7)（2）相似矩阵 (8)（3）相异矩阵 (8)6 聚类分析 (9)7 因子分析 (10)8 结果分析 (14)（1）牛血清蛋白研究 (14)（2）热休克蛋白研究 (14)（3）对多糖的研究 (14)（4）PCR (15)（5）生物信息学 (15)（6）蛋白质组 (15)（7）代谢组学 (15)(8) 基本特性 (16)9 总结 (16)10 个人体会 (16)1 实验内容本实验是研究国内生物化学领域的研究状况和特点，通过现阶段的热点的分析，进而推测该领域在将来一段时间内的研究趋势。
研究过程主要分为以下三个步骤。
（1）文献资源检索最初对各种数据库以及搜索引擎进行初步尝试和了解，选择资料翔实全面、检索查询较为方便和精细的数据库进行文献资源的检索。
最终选择了中国学术期刊网（中国知网）。
其数据资料全面、查询方法多样且得到的结果比较精确，符合本次实验的要求，能够得到所需要的数据和文献全文。
（2）文献挖掘首先对各种文献挖掘方法进行学习和掌握，特别是书中介绍的共词分析和共引分析，了解每种方法的特点与用途。
之后确定自己所要研究的领域以及研究的方向和想要得到结果。
接下来比较需要的结果和已掌握的方法，最终决定所需要使用的方法。
确定的研究领域为生物化学，需要研究出近十年该领域的研究热点并进行适当的研究方向的预测。
最终选择了共词分析的方法作为该实验文献挖掘的方法。
共词分析方法理论进展
共词分析方法理论进展一、本文概述共词分析方法，作为一种文本挖掘和信息分析的重要工具，近年来在多个学科领域中都得到了广泛的应用。
该方法通过统计和分析在特定领域或主题中共同出现的词汇对（即共词），揭示出这些词汇之间的关联性和内在结构，从而帮助研究者深入理解该领域或主题的知识结构和发展趋势。
本文旨在全面梳理和评述共词分析方法的理论进展，包括其基本概念、发展历程、主要方法和技术，以及在不同领域中的应用实践。
通过对现有文献的综述和分析，本文旨在为研究者提供一套系统的共词分析理论框架和实践指南，以促进该方法在更多领域中的有效应用和发展。
二、共词分析的基本原理共词分析是一种基于文献计量学的文本分析方法，其核心原理在于通过统计和分析一组词汇在同一文本或文献集中共同出现的频次，来揭示这些词汇之间的关联性和内在结构。
这种方法主要基于两个基本假设：一是共同出现的词汇之间存在某种潜在的关联或相似性；二是这种关联性或相似性可以通过统计数据进行量化和描述。
数据收集与预处理：需要收集包含目标词汇的文本或文献集，并进行必要的预处理，如去除停用词、词干提取、文本清洗等，以消除噪音数据，提高分析的准确性。
共词矩阵构建：接下来，通过统计目标词汇在文本或文献集中共同出现的频次，构建一个共词矩阵。
这个矩阵的每一个元素代表两个词汇共同出现的频次，反映了它们之间的关联强度。
关联强度分析：通过对共词矩阵的分析，可以揭示词汇之间的关联强度和关联模式。
常用的分析方法包括词频分析、中心性分析、聚类分析等，这些方法可以帮助我们深入了解词汇之间的关系和结构。
可视化展示：为了更好地理解和展示共词分析的结果，通常需要借助可视化工具进行展示。
例如，可以通过绘制共词网络图、词云图等方式，直观地展示词汇之间的关联性和结构关系。
结果解释与应用：根据共词分析的结果，可以对词汇之间的关联性进行解释和解读，进而挖掘出隐藏在文本或文献集中的潜在信息和知识。
同时，这些结果也可以应用于各种实际场景中，如主题识别、趋势预测、知识图谱构建等。
《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
我国创客教育研究热点与趋势的可视化分析
Creative Education Studies 创新教育研究, 2020, 8(6), 1160-1168Published Online December 2020 in Hans. /journal/ceshttps:///10.12677/ces.2020.86190我国创客教育研究热点与趋势的可视化分析李晓密1，李建厚2，孔亚亚11曲阜师范大学，山东曲阜2山东理工大学，山东淄博收稿日期：2020年10月31日；录用日期：2020年12月23日；发布日期：2020年12月30日摘要为使我国创客教育的研究热点和趋势更清晰，本文选择中国知网数据库中的数据，采用词频分析法和共词分析法，运用Bicomb 2.0书目共现分析系统、社会网络分析软件Ucinet及其内部集成的可视化软件NetDraw对样本数据进行可视化分析。
得出现在创客教育的研究热点为创客空间和STEAM教育；研究趋势为创客课程的跨学科融合、与信息技术的深度融合和众创空间的发展；并得出创客教育需要在当前课程体系中合理加入创客课程、加强创新型创客教师团队建设、加强多方协作来有效推动创客教育发展的结论与建议。
关键词创客教育，社会网络分析，热点，趋势Visual Analysis of the ResearchHotspot and Trend of MakerEducation in ChinaXiaomi Li1, Jianhou Li2, Yaya Kong11Qufu Normal University, Qufu Shandong2Shandong University of Technology, Zibo ShandongReceived: Oct. 31st, 2020; accepted: Dec. 23rd, 2020; published: Dec. 30th, 2020李晓密 等AbstractIn order to make the research hotspot and trend of maker education more clear, this paper selects the data in China National Knowledge Infrastructure (CNKI), using word frequency analysis and co-word analysis, using BICOMB 2.0 bibliographic co-occurrence analysis system, social network analysis software UCINET and its internal integrated visualization software Net draw to analyze the sample data visually. The research focus of maker education is maker space, steam education, and the research tendencies are interdisciplinary integration of maker courses, deep integration with information technique and expand of maker space; the conclusion and suggestion are that maker education needs to reasonably add maker curriculum, strengthen the construction of in-novative maker teachers’ team, and strengthen the cooperation of many parties to effectively pro-mote the development of maker education. KeywordsMaker Education, Social Network Analysis, Hotspot, TrendCopyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). /licenses/by/4.0/1. 引言 2015年初，李克强总理提出“大众创业、万众创新”，从那以后许多研究者和组织开始了创客运动的探索历程。
词频共现矩阵分析步骤
作者：侯风飞词频共现矩阵分析步骤目录1将所选的几百篇期刊导出 (1)2进行关键字的词频分析 (2)3找出几百篇期刊的关键字 (7)4用BibExcel进行运行，得出“词频共现矩阵” (10)5将“词频共现矩阵”粘贴到“Ucinet软件”中，用NetDraw画图 (25)1将所选的几百篇期刊导出2进行关键字的词频分析3找出几百篇期刊的关键字4用BibExcel进行运行，得出“词频共现矩阵”（1）使用bibexcel打开数据文件（关键词.txt），特别注意的是，事先要将数据文件进行格式化（上面已经进行了格式化），如图1所示：（2）在窗口“Frequency distribution”的下拉菜单中选中“Whole string”，并选中“Make new out-file”，以及“Old tag”中填写字段“DE”，单击按钮“Start”，将产生一个后缀名为.oux 的新文件。
如图2所示（3）选中文件“关键词.oux”，并在“The List”窗口打开，从窗口“Select field to be analysed…”的下拉菜单中选中“Any;separated field”（数据文件中单个关键词以；隔开），并单击“Prep”按钮，将产生一个新文件“关键词.out”，所有单个关键词以文件为单位分别列出。
如文件1含有3个关键词分别为“竞争情报”、“装备制造业”、“技术创新”。
如图3所示：（4）打开数据文件“关键词.out”，在工具栏选中“Analyze——Add frequencies”，得到后缀名为.cit的文件，在此统计得出关键词的词频。
如图中，在这1425篇文献中，关键词“竞争情报”出现1109次，“企业竞争情报”出现47次，知识管理出现40次。
（5）这一步有两种方法：第一种：将上图中的词频统计列表拷贝到Excel文件中，并按词频降序排列，选择频次20以上的关键词（共35个，排除关键词“竞争情报”）做进一步分析，将关键词及其频次复制回BibExcel。
词频分析
共词聚类分析法
借助数据挖掘中的聚类分析法,对共词关 系网络中的词与词之间的距离进行数学运算 分析,将距离较近的主题词聚集起来,形成一个 个概念相对独立的类团,使得类团内属性相似 性最大,类团间属性相似性最小。
共词关联分析法
关联规则是描述一个事物中物品之间同时 出现的规律的知识模式,更确切地说,就是通过量 化的数据描述物品A的出现对物品B的出现有多 大的影响。共词关联分析以此为原理,通过关联 统计方法,揭示主题词间的依存关系,在这基础上 可现实对文献知识的提取以及组织文献数据库 的作用。在共词关联分析的过程,涉及到4个重要 的概念：a.支持度(Support) b.可信度(Confidence) c.期望可信度(Expected Confidence）d.作用度 (Lift)。
突发词监测法
它关注焦点词-相对增长率突然增长的词。突发 词监测与高频词词频不同,前者主要是从关注词自身 的发展变化出发,关注单个词发展的阶段性,而后者主 要是对领域中各个词的增长势头进行比较。由于科 技领域中的局部热点变化不一定会引起全领域的注 意或者研究,但又是领域发展中不可缺少的部分,比如 关于某学科的教育研究,不一定会引起全领域范围的 讨论,但是它的研究本身也会不断发展。因此基于单 个词的词频增长率变化更有可能涉及到领域局部热 点的变化。突发词监测法更注重的是研究领域内,那 些研究活跃、有潜在影响研究热点的因素,因此,突发 词监测有助于发现推动学科(或主题)研究发展中的微 观因素。
三、高频词的选定
为简化统计的过程及减少低频词对统计过 程带来的干扰,通常共词分析选择高频主题词 为分析的对象。共词分法对高频词数量的选 择没有统一的见解,如果主题的范围过小,则不 能如实反映学科知识点的构成;如果主题的范 围选择过大,则给共词分析过程带来不必要的 干拢。用域值表示高频词划分的频次值,高频 词域值越高,高频词的数量越多。高频词阈值 是被认定高频词的词频总和,占所有词频总和 的比率。
我国图书馆学情报学硕士学位论文研究热点分析：共词分析视角
中 图分 类号 ：２ 文献标 识 码 ： 文章 编号 ： ０ — ５１２ １） １ ０６ ０ Ｇ５ Ａ １ １ ８８ （００ ０ — １９— ５ ０
我国从 １８ 年招收首届图书馆学 、 ９７ 情报学硕士研究生 至今已２ 余年， ０ 硕士学位授权点图书馆学 已达 ３ 个、 ９ 情报 学 ６ 个…。随着招生规模不断扩大 ， ７ 培养研究生数量的
江西农业学报
２ １ ，２ １ ：６ ０ ０ ２ （ ） １９～１３ ７
Ａｃａ Ａｇ ｉｕ ｔ ｒ ｅＪａ ｇ ｉ ｔ ｒ ｌ ａ ｉ ｎ ｘ ｃ ｕ
我 国图书馆 学情报学硕 士学位 论文研 究热点分析 ： 共词分析视角
张 琳
（ 南京农业大学 信息管理系， 江苏 南京 ２（ ９ ） １０５ １
增长， 研究生 已成 为学 科研 究 的一 支 活跃 力量 ， 士 学位 硕
中国优秀硕士学位论文全文数据库》 以下简称 Ｃ Ｋ ）覆 （ Ｎ Ｉ，
盖 了 １ ９年 至 今 的全 国优 秀 硕 士 学位 论 文 。本 文按 照 ９ ９
Ｃ Ｋ 学科分类 ， ＮＩ 选取其 中的“ 图书馆学 、 图书馆事业” 及 “ 情报学 、 情报工作 ” 两类数据作为本文的数据统计分析
收稿 日期 １０９—１ — ３ ２０ １ ２
３ 硕士学位论文的计量与分析
３１ 关键词词频统计与分析 本文对 １ ９ ． ２ 篇论文的关键 ６ 词进行词频统计 ： 分别将 Ｃ Ｋ 中的“ ＮＩ 图书馆学 、 图书馆事 业”“ 、情报学、 情报工作” 两类库论文作者所列的关键词导
作者简介： 张琳（９ 一）女， １ ０ ， 江苏泰兴人， ， ７ 讲师 研究方向： 信息管理。
共词分析法的基本原理及实现
1、建立词库：首先需要对文本中的词汇进行分词和标注，建立词汇库。这 个步骤可以通过一些现有的分词工具和词典来完成。
2、计算共现频率：在建立词汇库的基础上，对于每一对词汇，计算它们在 文本中共同出现的频次。
3、构建相似度矩阵：根据词汇之间的共现频率，可以计算出它们之间的相 似度，从而构建一个相似度矩阵。
4、应用聚类算法：使用一些常用的聚类算法，如K-means、层次聚类等，根 据相似度矩阵将词汇聚成一个类别。
5、分析聚类结果：对聚类结果进行分析，可以发现文本的主题和热点，进 一步挖掘文本数据的有用信息。
总之，共词分析法作为一种有效的文本挖掘方法，可以广泛应用于信息处理 和文本分析中。共词聚类分析法作为其中的一种重要方法，具有简单易行、可操 作性强等特点，可以发现文本的主题和热点以及词汇之间的关联程度，为深入研 究文本数据提供更多有用信息。随着大数据时代的到来，共词分析法将会得到更 加广泛的应用和发展。
等是机器学习的核心概念，同时还可以了解到机器学习在不同领域的应用情 况。这些信息可以作为文章论述的基础，使文章内容更具说服力和可信度。
总结共词分析法是一种有效的文本挖掘和分析工具，可以帮助我们揭示文本 中词汇之间的关联和规律，提取有用的知识结构。它的优点在于可操作性强、适 用范围广，能够从大量文本数据中挖掘出有用的信息。
2、基于主题的共词分析
基于主题的共词分析能够更深入地挖掘文献之间的和相似性。该方法首先通 过主题建模技术（如LDA、PLSA等）从文献中提取主题，然后对每个主题进行共 词分析。该方法适用于领域分析和主题挖掘等场景。
3、基于实体和关系的共词分析
基于实体和关系的共词分析能够从文献中提取实体和实体之间的关系，并对 这些实体和关系进行共词分析。该方法适用于知识图谱构建、实体关联和领域知 识挖掘等场景。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
云理论不确定性遗传算法云计算点云点云模型层次分析法效能评估云理论995520045不确定性553020010遗传算法504800000云计算220470000点云000045000点云模型000004200层次分析法410000362效能评估500000231风险评估30000020故障诊断30200000评价02020000正态云21400000数据挖掘20230010正态云模型02100002点云数据00000000模糊性43000001云发生器13100000指标体系10000033特征提取00004600无线传感器网20000000协同过滤00000000信任模型20000000蚁群算法00100000粒子群优化20000000云变换21000000云推理20010010支持向量机00101000粒子群算法00100000评估21000010入侵检测10000000神经网络10300001数字水印00000200随机性31000000图像分割44000000函数优化00300000网络安全00000000隶属度10000000三维重建00002000云遗传算法20400000不确定性推理20000000电力变压器10000000逆向工程00005100信任云00010000云重心02000004隶属云02010000逆向云发生器11000000三维激光扫描00002000云模型理论00000000综合评价00000000粗糙集01100000多目标优化00000000路径规划00100100模型00031000物元理论01000030云模型控制器00000000 P2P00000000安全评价11000000关联规则10100010散乱点云00000000信息融合11000000预测00100010智能控制20100000状态评估01000000风险评估故障诊断评价正态云数据挖掘正态云模型点云数据模糊性云发生器330220041 002102033 020421001 002030000 000000000 000000000 200010000 000002010 2700000020 023******* 0023202000 0022400001 0000220000 0020022011 0000002100 2000010211 010******* 001000000 000000100 000100000 000000000 100000000 000101000 000000000 000110001 000000000 000000000 010000000 000100001 000021000 020000000 000000000 1000010160 000000000 000000000 200001020 000141000 000000200 000100000 000000000 270000001 000000100 200000000 001001000 000100000 000010000 000000300 000000000 000000000 000000000 000000000 000000000 000000000010000000 000000000 000000000 000000000 010020000 000000000 000000000 100000000 000000000 020000000协同过滤信任模型蚁群算法粒子群优化云变换云推理指标体系特征提取无线传感器网102020222 000000010 000001000 000000001 040000000 060000000 300000001 300000000 000010000 000000000 100000000 001001010 000000010 000001000 010000000 000000000 000000010 2000000000 0190000000 0019030000 0001900000 0030190000 0000019100 0000011800 0000000183 0000000318 000000110 000000000 001000001 000000100 000000001 001000000 000000000 000000050 000000000 100000000 020000000 010000000 000000000 000000000 010000000 010000000 000020000 000000000 000003000 000000000 000000000 100002300 000000000 100000000 000001300 000000000 000000000000000000 000000000 000030000 000000000 000001000 000000000 000000001 000000011 000000000 000000000支持向量机粒子群算法评估入侵检测神经网络数字水印随机性图像分割函数优化002110340 001000140 110030003 000000000 100000000 000002000 001000000 000010000 000000100 010020000 000000000 001000000 000200000 000100100 000000000 0000001600 001000000 000000000 000000000 001001000 000000000 000000000 000000000 100100000 100000050 001010000 1800410000 0170000000 0017000000 4001700000 1000170000 0000017000 0000001700 0000000160 0000000015 000400200 000000000 100000000 000000000 000110000 000000000 000000000 000000000 003000000 001000000 200100000 000000000 000000000 000000000 100100000 010000001 020000001 101000000000000000 000000000 000000000 100000000 000000000 100000000 000010000 200000000 000000000 000000000电力变压器逆向工程信任云云重心网络安全隶属度三维重建云遗传算法不确定性推理010221000 000000002 000400000 000000010 002000500 000000100 000000000 000000004 200002020 000007000 000000001 010100000 040000000 110000001 002000100 200000000 000001000 100000000 021001100 000000000 000000000 000000020 000000000 000000000 000000000 000000000 001000000 000000000 000000003 400010000 000010000 000000000 200000000 000000000 000000000 1500010000 0140000000 0014000000 0001400000 1000130000 0000013000 0000001300 0000000130 0000000013 000000000 000000000 001000000 000000000 000001000 010000000 000000000 000000000 000000000000001000 000000000 000000010 000000000 000000000 001000000 000000000 010000000 000000000 000004000隶属云逆向云发生器云模型理论综合评价粗糙集多目标优化路径规划模型三维激光扫描010000000 210001000 000001010 100000003 002000001 000000010 000000000 000000000 000000000 000000000 000000000 100000000 010000000 000000000 003000000 000000000 000000000 000101000 000000000 000000000 000000000 000000000 300200100 000300300 000000000 000000000 020001001 000000120 100000001 010001000 000000000 000000000 000000000 000000000 000000110 000000000 000001000 001000000 000000000 000000000 000010000 000000000 000000000 000000000 1200000000 0120000000 0012000000 0001200300 0000120000 0000011010 0003001100 0000010110 0000000011000000000 000000000 000000000 000000000 000000000 000000000 000000000 000000000 000000000 000000000P2P安全评价关联规则散乱点云信息融合预测智能控制物元理论云模型控制器000110102 100100100 000010011 000000000 000000000 000000000 300010010 000000000 000000010 100010000 000000000 000000000 000020000 000000000 000000000 000000000 000000000 000000000 000000000 000000000 000000000 003000000 000010000 000000000 000000010 000000110 000101020 000000000 000000000 000000000 000000100 000000000 000000000 000000000 000000000 000000000 000000010 000001000 000000000 000000000 100000000 000000000 001000000 000000000 000000000 000000000 000000000 000000000 000000000 000000000 000000000 000000000 0000000001100000000 0110000002 0010000000 0001000000 0000100000 0000010000 0000001000 0000000100 020******* 100000000状态评估1241 0 0 0 0 0 0 0 0 10。