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关键词聚类标签说明直播_100个常用的关键词语文(2024年12月全新视觉)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

关键词聚类标签说明

冷启动召回技术：从类目到聚类，曝光新物品新物品刚发布时，如何快速获得曝光？通常，我们可以通过物品的生命周期来划分不同的召回方法。以下是两种基于内容的召回方式：类目召回 𐟓š 许多公司和平台都会维护用户画像，记录用户的人口属性和兴趣标签。通过分析用户的点击和交互行为，可以推断出用户感兴趣的二级类目和关键词。当新物品发布时，NLP算法会自动为其打上类目和关键词标签。这些标签可以用于召回，即建立从类目到物品的索引，并按发布时间倒排。新物品会排在最前面。当用户发起推荐请求时，系统会查看用户画像，取回用户感兴趣的类目，然后利用“类目-物品”的索引，取回每个类目下最前面的n个物品。例如，如果用户感兴趣的类目是美食探店、职场行业和大学教育，那么类目召回通道会取回3n个物品。然而，类目召回有两个主要缺点：个性化较弱：类目召回本质上是匹配用户画像类目和物品类目，个性化程度较低，召回不够精准。窗口期短：类目召回只对刚刚发布的新物品有效。由于“类目-物品”索引按发布时间倒排，几十分钟后，新物品就排不到前面，也就没有机会通过这条通道曝光。聚类召回 𐟓Š 聚类召回假设如果用户喜欢一个物品，那么他会喜欢内容相似的物品。例如，如果用户点赞了一篇关于汽车的笔记，系统可以推荐更多类似的汽车笔记。多模态内容向量预训练：问题可以转化为如何基于图文多模态内容预训练一个向量，并用于衡量内容的相似度。这涉及到多模态向量表征技术，通过提取图文向量来提取特征。主要问题是如何选取正负样本。如果靠人工标注，成本太大。这时可以根据用户点击行为（协同过滤）判断两个物品是否相似。聚类索引：当一个新物品发布时，用多模态神经网络计算向量表征，然后与n个cluster中心向量计算余弦相似度，寻找最相似的cluster集群，添加到聚类索引上，排在物品列表的最前面。线上召回：线上召回的逻辑是“用户-交互过的物品-cluster-前n个物品”。这样可以通过聚类召回方式为新物品提供曝光机会。通过这两种方式，可以有效提升新物品的曝光度和用户发现的机会。

国外山地旅游研究热点与趋势分析 𐟓–研究背景：山地旅游作为一种独特的旅游方式，近年来在国际上引起了广泛关注。为了深入了解国外山地旅游的研究进展和热点，本文以Research Gate、Elsevier和Web of Science等数据库为基础，利用CiteSpace软件对国外山地旅游研究文献进行了数理统计和分析。 𐟧𐧠”究方法：文献检索：基于Research Gate、Elsevier和Web of Science等数据库，使用关键词进行检索。数据统计：利用CiteSpace软件对文献的发表年份、期刊、地理信息等特征进行数理统计。关键词分析：通过关键词和突变词分析功能，研究国外山地旅游理论研究的热点。聚类分析：利用SPSS软件对关键词进行聚类分析，区分研究趋势。 𐟓š关键词分析：关键词分布：88%的关键词只出现了一次，说明山地旅游的研究方向较为分散。高频关键词：选择出现率最高的33个关键词，利用SPSS软件划分为六个类别。突变词分析：突变词是指在不同时间内，词频贡献度发生显著变化的关键词。其中，national park（国家公园）持续时间最长。 𐟓研究结论：研究热点：国外山地旅游的研究前沿较为分散，除了旅游影响、旅游发展等普遍关注的议题外，游客满意度、国家公园、遗产旅游等内容也得到了学者们的重视。此外，国外学者较为关注细小的研究议题，如气候变化、滑雪度假村、第二家园等。研究内容：国外山地旅游的研究可以分为两类：一类是与山地旅游相关的旅游方式，包括山地探险旅游、山地生态旅游、山地乡村旅游和山地体育旅游；另一类是以山地特殊的自然社会环境为范围而进行的各类旅游研究，主要包括山地旅游目的地的开发和管理、山地旅游社区研究、山地旅游影响、山地旅游者行为。研究趋势：通过对文献发表年份和期刊的分析发现，国外对山地旅游的研究文献数量逐年增加，部分文献发表于高影响因子期刊，其研究受到一定重视，但依然存在很大的研究潜力。研究范围：除了一些山地面积较大的国家，如美国、中国、加拿大、澳大利亚之外，一些群岛国家（如菲律宾、日本）同样存在对山地旅游的研究，特别是发展中国家，如尼泊尔、南非等的山地旅游研究正在逐渐成为研究热点。研究方法：国外山地旅游的研究偏重定量，以多种方法收集和分析数据。通过以上分析，可以看出国外山地旅游研究在多个方面取得了进展，但仍有许多潜在的研究方向和机会。

𐟓š CiteSpace术语大揭秘！𐟔 𐟓Œ Time slice：探索不同时间段的文献关系，就像打开历史的切片。 𐟓Œ Author/Institution/Country：深入了解作者、机构和国家间的合作网络。 𐟓Œ Term/Keyword/Category：挖掘主题词、关键词和学科间的共现关系。 𐟓Œ Paper/Grants：分析文献间的耦合关系，以及基金对研究的影响。 𐟓Œ Cited reference/author/journal：探究文献的被引情况，以及作者和期刊的影响力。 𐟔 Pathfinder network scaling（PFNET）和Minimum spanning tree（MST）：两种强大的网络分析算法，帮助你更清晰地理解文献间的关系。 𐟎蠔hreshold/Fond size/Node size：设置阈值，调整字体和节点大小，让你的可视化结果更加美观和清晰。 𐟓Š Network/Density/Modularity：通过这些指标，评估网络的复杂性和聚类的显著性。 𐟓Œ Silhouette：聚类平均轮廓值，用于评估聚类的合理性。 𐟓Œ Betweenness centrality：中介中心性，识别网络中的关键节点。 𐟓Œ TF*IDF/Log-likelihood rate/Mutual information：这些加权算法用于提取聚类标签词，帮助你更准确地理解文献的主题。现在，你是否对CiteSpace的术语有了更深入的了解呢？𐟤” 赶快试试CiteSpace，探索文献间的奥秘吧！𐟌Ÿ

Citespace使用：从零到图谱 𐟓š 准备工作在开始使用Citespace之前，首先需要安装Java 17，并确保Java版本与Citespace版本兼容。安装好Java后，就可以下载Citespace了。 𐟓‚ 数据转化创建文件夹：首先，为你要研究的论文创建一个文件夹，命名为CNKI。然后在CNKI文件夹中创建四个子文件夹：data、input、output和project。下载数据：登录知网，根据主题或关键词进行高级检索，批量导出Refworks格式的文件，并将这些文件保存到input文件夹中，文件名需以download_开头。注意，知网一次最多支持500篇文献的下载，如果需要的文献超过500篇，可以分批次下载。转化数据：打开Citespace，点击Data—Input/Export—CNKI，选择input和output文件夹中的对应文件夹，然后点击转化。复制文件：将转化后的文件复制到data文件夹中。创建项目：回到Citespace软件界面，找到project窗口，点击new建立项目。选择CNKI文件夹中的project文件夹作为项目home，选择data文件夹作为数据目录，然后点击CNKI/WanFang并保存。设置时间切片：根据需要选择合适的时间切片。选择节点类型：在Node Types中取消Reference选项（知网三个红色的选项是选不了的），选择需要可视化的节点类型（如author、institution、keywords等），然后点击绿色的GO按钮。 𐟎蠥﨧†化操作运行结束后选择visualize。关键词图谱、作者图谱、机构图谱：在Control Panel—labels中选择关键词或作者标签，调节阈值和字体大小。关键词聚类时间图谱：选择K—LLR—timeline或者直接点timeline（这软件bug多）。如果聚类太多，可以减少聚类数量，选择最大的K个聚类。突变词图谱：在Control Panel中找到Burstness—Refresh（如果突变词不够再往下操作）—0，1]设置更小些—Refresh。 𐟖Œ️ 美化图谱取消标签底色：在Labels—term labels中选择HSV(H)。拖动节点调节：可以直接拖动节点进行调节（如果不能拖动将笔记本电脑缩放成100%再重启电脑）。

Vosviewer关键词共现分析全攻略嘿，大家好！今天我要跟你们分享一个超级实用的小技巧——如何用Vosviewer做关键词共现分析。这可是写计量论文的重头戏哦！𐟎“ 首先，咱们得搞清楚什么是关键词共现。简单来说，两个关键词在同一篇文章中出现的次数，就是它们的共现频率。这个频率可以告诉我们这篇文献集中各个主题之间的关系。是不是很酷？𐟘Ž 接下来，Vosviewer还能把这些关键词聚类，用不同的颜色区分它们之间的关系。每个聚类都可以归纳出一个研究主题。这样一来，你就能轻松找到论文的核心内容了。是不是感觉一半的论文字数都出来了？𐟓ˆ 其实，Vosviewer的操作非常简单，关键在于分析。大家可以参考一些教程或者视频来学习如何使用它。如果还有什么问题，欢迎随时向我咨询。我会尽力帮大家解答的。我是兔子大人Teresa，祝大家都能顺利发论文！𐟓š

Citespace综述难发？五因揭秘！在考察了555篇使用Citespace的文献综述论文后，我们发现国内学术界对科学研究新方法和工具的需求日益增长。Citespace因其简单易用、支持多种数据库格式、能绘制多种图谱、可视化效果好、信息量大且易于解读等优点，吸引了各领域的研究人员。然而，从已有的研究成果来看，仍然存在一些问题。数据集的完整性和准确性不足𐟓Š 国内一些论文在描述数据来源时不够清晰，缺乏对筛选标准的说明。例如，文中没有解释为什么选择这些数据、这些数据是否能够全面回答研究问题。导师在初稿时就对文章数据的规范性和可重复性提出质疑，即其他学者是否能够根据研究路径得出类似的数据，并通过Citespace得出相似的结果图。此外，还关注了数据的说服力。功能选择与问题不匹配𐟔犨䚥…𓤺ŽCitespace计量分析的中文核心文献只是基于数据的浅显分析，与文献综述的目的和要求相距甚远。导师反复强调，文献综述的目的是帮助初学者快速了解某一领域的研究发展和结果，这不仅仅限于对作者数量、核心作者或国家、机构关注度的对比。虽然有对关键词进行共现、聚类、时间线/区、突现视图的解读，但仅沿着图谱脉络叙述现状，没有进行深入分析其关联。图谱解读不足𐟓ˆ 图谱解读是Citespace文献综述中的一大挑战。如何规范解读图谱？图谱提供了哪些内容用于深层次剖析？这些都是让人头疼的问题。接触这个软件半年的时间里，最让我头疼的是关于图谱的解读。图谱美观度不够𐟎芥›𞨰𑧚„美观度主要表现在结构过于拥挤，节点和标签的大小不匹配。这不仅影响了图谱的可读性，也降低了其吸引力。图谱信息缺失𐟓‘ 图谱信息缺失主要表现在使用版本节点和连线数量不清，阈值选择不明了（缺失左上角的图谱信息）。这使得读者难以理解图谱的含义和价值。图谱绘制效果缺乏评估𐟓Š 在555篇论文中，我们没有找到一篇论文利用聚类模块性指数q值和聚类轮廓性指数s指来评估图谱聚类效果。这表明对图谱绘制效果的评估还不够重视。综上所述，虽然Citespace在文献综述中具有强大的功能，但由于以上原因，使用Citespace的文献综述难以再发表。希望这些发现能为未来的研究提供一些参考和启示。

多种作图软件结合使用，轻松搞定论文图谱 𐟎蠤𝿧”胩tespace、Histcite、Scimago、Vosviewer、Pajek、bibliometrix等多种软件进行作图，覆盖各种图谱需求。 𐟓š 小姐姐在读研究生，中英皆可，目前已出图上千，提供数据导出服务。 𐟔 可接以下图谱：关键词突现图谱发文量图作者共现图谱机构共现图谱国家共现图谱关键词聚类图谱聚类峰峦图作者被引分析图谱关键词共现图谱文献被引分析图谱参考文献聚类图谱机构作者合作共现图谱聚类时间线图谱关键词时区图谱施引期刊和被引期刊的双图叠加图国家地理分布国家和弦图关键词演变词云图 𐟓ˆ 随性作图，礼貌者优先。默认按照特定作图方式与标准进行，如有特殊要求请提前说明。所有样图均为原创，未经允许请勿盗图。

Citespace到底过时了吗？𐟤” 𐟓š Citespace是什么？ Citespace是一款非常强大的文献可视化分析软件。它的主要功能是在海量文献数据中帮你找到关键信息，让你能从全局视角把握研究热点、前沿和未来发展趋势。 𐟌Ÿ Citespace的亮点虽然Citespace可能没有一些工具那么“智能”，但它依然有很多用户。对于那些不擅长编程、不熟悉各种复杂工具的人来说，Citespace仍然是一个快速了解领域发展情况、辅助研究综述撰写、绘制精美图表的好选择。 𐟓ˆ Citespace的功能知识图谱绘制：Citespace可以将文献间的关系以可视化图谱的形式呈现，让你更加直观地理解研究领域的知识结构和发展趋势。主题演化分析：通过Citespace的主题演化分析功能，你可以了解研究主题的演变过程，以及各阶段的研究热点和重点。合作网络分析：Citespace可以展示作者、机构和国家的合作情况，帮助你发现潜在的合作关系和合作模式。共被引分析：通过共被引分析，你可以找到领域内的重要文献和关键知识点，深入理解研究领域的前沿和发展方向。突变词检测：Citespace可以检测到文献中出现频率突然增加的关键词，帮助你发现新的研究热点和趋势。聚类分析：Citespace的聚类分析功能可以将相似的文献聚类到一起，让你更加方便地了解各领域的研究现状和主要研究成果。 𐟒ᠦ€𛧻“ 虽然有些工具可能更智能，但Citespace在文献可视化分析方面依然有其独特的优势。对于很多研究者来说，它仍然是一个非常实用的工具。

985博士在读：复杂网络分析全攻略 𐟌Ÿ 个人985博士在读，专注于社会网络分析和复杂网络建模。 𐟓Š 熟练掌握Python、networkx、igraph和gephi等工具，进行复杂网络分析。擅长节点中心性、社区划分、社区发现（如Louvain算法）、聚类、动态社区划分以及链路预测等。 𐟌 针对关键词共现网络、合作网络、专利网络和交通网络等，提供L空间和P空间分析，以及引力模型研究。 𐟔砩𒁦㒦€祈†析、级联失效、抗毁性分析以及SIR等菲涅尔模型和脉冲编码调制仿真设计也是我们的专长。 𐟎蠥﨧†化图形、网络分析、社会网络分析、产品空间以及复杂网络分析等，我们都能提供生动的图例展示。

Citespace：科研新思路的导航工具有没有科研小伙伴在为找不到研究方向而烦恼？Citespace是一款非常实用的文献分析工具，特别适合那些正在申请项目或准备发表论文的你。它最厉害的地方在于通过可视化图表，帮助我们迅速抓住研究领域的热点和趋势。今天，我将通过分析Web of Science上A&HCI数据库中的“科幻小说”数据，展示一下这款软件的功能。关键词共现图分析 𐟓Š Citespace通过关键词共现图展示研究领域的核心主题。比如，“science fiction”（科幻小说）和“future study”（未来研究）成为了核心关键词，显示了它们在该领域中的主导地位。而“artificial intelligence”（人工智能）、“utopia”（乌托邦）和“dystopia”（反乌托邦）等关键词则进一步体现了科幻小说与未来社会、技术发展、人类命运之间的紧密联系。同时，像“climate change”（气候变化）和“gender”（性别）等交叉学科的关键词表明科幻小说研究已扩展到多个领域，不再局限于文学分析。关键词突现表分析 𐟓ˆ 关键词突现分析让我们看到了某些关键词在特定时间段内的快速上升。早期关键词如“religion”（宗教，2003-2008）和“fantasy literature”（奇幻文学，2009-2013）在当时的研究中占据重要地位。关键词聚类图分析 𐟓‘ 该图展示了研究领域的不同方向： Cluster #0：Science Fiction（科幻小说），主要探讨未来、科技与社会结构的关系。 Cluster #1：Critical Theory（批判理论），重点是用批判理论来解读科幻小说中的社会文化问题。 Cluster #5：Artificial Intelligence（人工智能），讨论AI对未来社会的影响及伦理问题。其他重要聚类如“中国科幻小说”显示了中国科幻作家在全球范围内的影响力逐渐提升，成为研究的热点。 Citespace通过图表让我们清楚地看到了研究领域的发展变化。但要真正掌握这款软件需要花费大量的时间和精力。如果有小伙伴时间紧迫、想快速得到文献分析结果，可以联系我哦。本次分析基于筛选过的A&HCI数据。

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