当前位置：网站首页 » 新闻 » 内容详情

关键词共现分析参数设置解读_关键词共现网络分析(2024年12月精选)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：新闻更新日期：2024-11-29

关键词共现分析参数设置

文献分析神器：CiteSpace使用指南文献分析神器来啦！𐟎‰ 快来看看如何用CiteSpace软件轻松搞定文献分析吧！ 1️⃣ 准备工作：首先，创建一个文件夹，并分别建立四个子文件夹，分别命名为data、input、output和project，用于存储数据。 2️⃣ 关键词检索：在中国知网的高级检索中输入你的研究主题关键词，设定年份范围，并选择所需的期刊类型。 3️⃣ 选择文献：将显示文献量设置为“50”，然后点击“全选”。注意：知网一次最多可下载500篇文献，达到上限后需点击“清除”重新选择。 4️⃣ 导出数据：选择“导出与分析”，点击“Refworks”格式，将导出的文件放入第一步创建的input文件夹中。导入数据后，你可以在CiteSpace中进行各种可视化分析，包括关键词共现图谱和关键词聚类分析等。快来试试吧！𐟓Š✨

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。

自闭症研究，词云揭秘 𐟓Š 探索自闭症领域的关键词动态在R Studio中，我们可以深入分析自闭症出版物中的关键词。通过词云图，我们可以直观地看到哪些关键词在自闭症研究领域中最为重要。例如，“Autism”和“Children”这两个关键词在2006年后开始快速增长，表明自闭症及其谱系障碍的研究在2004年以后呈现爆发式增长。 𐟓ˆ 关键词共现网络分析除了词云图，我们还通过关键词共现网络（KCN）分析来进一步了解自闭症领域的趋势。KCN揭示了文献中关键词之间的联系，从而深入了解了该领域的知识结构。例如，一些关键词在网络中具有更大的影响，它们与其他较小的关键字紧密相连，表明这些关键词在自闭症研究领域中占据重要地位。 𐟌𓠦 ‘图分析树状图为我们提供了可能的关键字组合的视觉表示。通过这些图示，我们可以更清晰地看到各个关键词之间的关系。例如，在“医疗旅游”研究领域中，我们可以看到不同关键词之间的连接，从而更好地理解该领域的研究趋势和焦点。 𐟓š 出版物关键词分析的重要性关键词分析是调查领域趋势和学者关注焦点的重要工具。通过出版物中的关键词，我们可以快速确定该领域的主题和重点。例如，在自闭症出版物中，词云图显示了经常使用的关键词，如“Autism”、“Children”、“Social Skills”、“Education”等，这些关键词共现频率较为平均，表明自闭症研究将继续围绕这些主要方面进行。

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。

共现矩阵：中医新挖法 𐟓Š 传统的数据挖掘方法主要关注“方剂”这一单一维度，而多维度的数据关联分析则显得更为复杂。尽管有研究者尝试通过混杂数据或分类后关联分析来关联“疾病”、“证型/素”、“症状”等多个维度的信息，但这种方法似乎并不理想。统计学中的相关性分析在面对多个变量时，其计算量和复杂性让人望而却步。 𐟒ᠧ𕦄Ÿ启发：在文献计量学中，通过建立作者和关键词的共现矩阵，可以有效地挖掘研究者的主要研究方向。这种方法在技术上实现了多维度数据的关联，为我们提供了一个新的思路。 𐟔砦–𙦳•实现：利用R语言建立共现矩阵是一种可行的方案。这里分享一篇相关文章，虽然该文章采用了频次分析来定量关联程度，但建议后续可以融合数据挖掘的方法来进一步探索。如果你对这个创新点有兴趣并用于论文发表，记得引用这篇文章哦！ 𐟔 多维关联规则：虽然机器学习中存在多维关联规则的概念，并且应该有专门的算法来支持，但目前我所能想到的只有共现矩阵这种方法。如果有大佬有更好的想法，欢迎分享~

三天搞定文献计量分析：实用指南嘿，大家好！今天我想跟大家分享一下如何在三天内搞定文献计量分析。这个方法我可是亲身经历过的，赶组会的时候特别管用。下面就让我来详细说说吧。研究步骤 𐟓š 确定研究主题：首先，你得先搞清楚你要研究什么。这个主题最好是你熟悉的领域，不然工作量会大到让你怀疑人生。文献搜索：接下来就是找文献了。你需要用数据库检索，确定好检索方式、文献类型、语种条件和时间范围。这里特别提醒一下，语种条件一定要选对，不然可能会漏掉很多重要的文献。文献筛选：这一步超级花时间，但也很重要。你可以制定一些筛选标准，比如发表时间、作者、期刊等。为了避免主观随意，最好提前制定好纳入和排除标准。输出内容：最后，你需要把筛选出来的文献进行一些基本的分析，比如年度发文趋势、研究国家、研究机构、研究作者、发文期刊、关键词热点词频等等。特别是关键词热度随时间变化的分析，这个很重要！总结与分析 𐟓Š 完成以上步骤后，你就可以开始总结和分析数据了。这个时候你可能会发现一些有趣的趋势和规律，记得把这些记录下来。文献计量分析工具 𐟛 ️ 知网：这个工具的计量可视化分析特别直观，适合快速了解大致情况。 Bibliometric：这个工具主要用R语言、CiteSpace和VOSviewer。我个人比较喜欢用CiteSpace，因为它功能强大，方便调整编辑，而且很多期刊论文都用它，输出效果图也很棒。学习渠道 𐟎“ 如果你对这些工具不太熟悉，可以去小破站上找一些教程视频，很多up主都分享了自己的经验和方法。软件下载与安装 𐟓劦Ž訍一个特别方便的下载和安装方法：陈LChEn的教程。他以前最讨厌安装软件，但现在这个方法简直太方便了，直接下载就能用，不会报错！具体分析 𐟔 比如说发文量、作者共现、关键词共现等等。这些都需要你有一定的统计学基础，不然可能会有点吃力。不过别担心，多练练就好了。图表的美化和调整 𐟎芦œ€后一步就是美化和调整图表了。这里推荐一个叫Willow呀呀的up主，他的教程特别实用，值得一看！好了，这就是我三天搞定文献计量分析的全部流程。因为赶组会ddl，所以这次分享有点速成版的感觉，但全流程都是我自己操作的。欢迎大家留言一起讨论哦！

𐟓Š Citespace图谱深度解析 𐟔 探索Citespace图谱的奥秘，我们首先得从其强大的全局聚类功能说起。与传统的关键词共现和聚类图谱分析不同，Citespace的图谱能够揭示被引文章与引文专业术语之间的复杂关系，为我们提供更全面的视角。𐟓š 𐟒ᠥœ訿™个案例中，通过观察图谱中关键词与文献的混合网络，我们可以更深入地理解关键词的内涵与意义。相较于繁琐的逐篇文献查找，Citespace的图谱分析无疑是一个更高效、更直观的方法。𐟔 𐟌Ÿ 此外，案例还展示了如何分析图中的关键节点。通过了解这些节点的原文内容及其与聚类之间的关联，我们可以更好地理解它们在研究进程中的推动和链接作用。这无疑是研究领域演变分析的一大突破。𐟚€ 𐟌ˆ 最后，这个案例以生动的全局图景展示了恐怖主义研究上的两次重要转折，并便捷地识别出每次转折中的关键节点。这充分体现了Citespace在识别转折点方面的独特优势，为我们提供了一种可视化的、直观生动的了解方式。𐟌

citespace出图 𐟎蠦Ž⧴⃩tespace的神奇世界，我们为您揭示了多种专业且审美在线的可视化图谱！这些图谱不仅展示了数据的深层联系，还以视觉冲击力强的方式呈现了信息。 𐟓ˆ 发文量趋势图：清晰展现学术发文量的变化，让您一目了然研究趋势。 𐟔堥…𓩔突现图谱：揭示关键词在特定时间段内的突现情况，洞察研究热点。 𐟒ᠥ…𓩔共现图谱：展示不同关键词之间的关联性，为您揭示研究领域的知识结构。 𐟌 关键词聚类图谱：将关键词进行聚类分析，帮助您更好地理解研究主题的分类情况。 ⏳ 关键词时区图谱：通过时间轴展示关键词的变化，让您了解研究主题随时间的发展趋势。 𐟓œ 关键词时间线图谱：详细记录关键词的时间线变化，帮助您追溯研究历史的脉络。 𐟑堤𝜨€…共现图谱：揭示不同作者之间的合作关系，为您展示学术界的社交网络。 𐟏⠦œ𚦞„共现图谱：展示不同机构之间的合作关系，帮助您了解学术界的合作生态。 𐟌 国家共现图谱：揭示不同国家之间的学术合作情况，让您把握全球学术交流的动态。这些图谱不仅美观实用，更能为您的学术研究提供有力的支持！快来探索Citespace的魅力吧！𐟌Ÿ

𐟓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

𐟓Š Citespace图谱大揭秘！𐟔 𐟎蠦𗱥…妎⧴⃩tespace可视化图谱制作，知网数据与WOS双剑合璧，为你揭示作者共现、机构共现、关键词共现的奥秘！𐟒ᠤ𛎥…𓩔聚类到关键词时区，再到关键词时间线，每一个节点都承载着丰富的信息。𐟓Œ 不仅如此，突现关键词、文献共被引、作者共被引、期刊共被引等数据也一应俱全，助你全面了解研究领域的前沿动态。𐟚€ 现在就开启你的Citespace图谱之旅吧！𐟌Ÿ

专栏内容推荐

908 x 502 ·
CiteSpace关键词共现图谱含义详细解析与注意事项 | AI技术聚合
素材来自:aitechtogether.com

3004 x 1758 · jpeg
如何用VOSviewer分析CNKI关键词共现？
素材来自:sohu.com
662 x 562 · jpeg
如何用VOSviewer分析CNKI关键词共现？-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

479 x 698 · png
基于 python获取教育新闻进行分词关键词词共现分析知识图谱（附代码+报告）_python 实现共现分析-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1724 x 1226 · jpeg
如何用VOSviewer分析CNKI关键词共现？
素材来自:sohu.com

1322 x 750 · png
基于VOSviewer的关键词共现性分析 - 走看看
素材来自:t.zoukankan.com
662 x 562 · jpeg
如何用VOSviewer分析CNKI关键词共现？-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

428 x 154 · png
bibexcel共词分析 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1053 x 199 · jpeg
bibexcel共词分析 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

3004 x 1758 · jpeg
如何用VOSviewer分析CNKI关键词共现？-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
2031 x 1421 · png
VOSviewer文献可视化005：关键词共现网络分析_vosviewer关键词共现分析-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1359 x 1099 · png
VOSviewer文献可视化005：关键词共现网络分析_vosviewer关键词共现分析-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
720 x 437 · png
作者共现词/关键词共现词 vosviewer出图一分钟学会保姆级攻略 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1728 x 1080 · jpeg
【Citespace详细教程】wos数据导入-转换-作者共现、关键词共现；文献综述；可视化；引文共词网络聚类分析_哔哩哔哩_bilibili
素材来自:bilibili.com
766 x 563 · jpeg
关键词共现分析图 python_mob64ca14193248的技术博客_51CTO博客
素材来自:blog.51cto.com

2667 x 1500 · jpeg
野科研 | 作者共现词/关键词共现词 vosviewer出图一分钟学会保姆级攻略 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

223 x 583 · jpeg
关键词共现分析图 python_mob64ca14193248的技术博客_51CTO博客
素材来自:blog.51cto.com
1024 x 1024 · png
基于 python获取教育新闻进行分词关键词词共现分析知识图谱（附代码+报告）_python 实现共现分析-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

2667 x 1500 · jpeg
野科研 | 作者共现词/关键词共现词 vosviewer出图一分钟学会保姆级攻略 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

2667 x 1500 · jpeg
野科研 | 作者共现词/关键词共现词 vosviewer出图一分钟学会保姆级攻略 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

2667 x 1500 · jpeg
野科研 | 作者共现词/关键词共现词 vosviewer出图一分钟学会保姆级攻略 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

576 x 571 · jpeg
如何分析知网中关键词共现网络？ - 知乎
素材来自:zhihu.com
465 x 435 · png
bibexcel共词分析 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

600 x 312 · jpeg
bibexcel共词分析 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

600 x 258 · png
bibexcel共词分析 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

2667 x 1500 · jpeg
野科研 | 作者共现词/关键词共现词 vosviewer出图一分钟学会保姆级攻略 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 710 · jpeg
CiteSpace关键词聚类图谱含义详细解析 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
452 x 235 · png
VOSviewer | 共现网络分析与可视化 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

720 x 289 · jpeg
知网如何做关键词共献分析? - 知乎
素材来自:zhihu.com

2667 x 1500 · jpeg
野科研 | 作者共现词/关键词共现词 vosviewer出图一分钟学会保姆级攻略 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

720 x 405 · jpeg
野科研 | 作者共现词/关键词共现词 vosviewer出图一分钟学会保姆级攻略 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

600 x 337 · jpeg
野科研 | 作者共现词/关键词共现词 vosviewer出图一分钟学会保姆级攻略 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

2032 x 1109 · jpeg
如何用VOSviewer分析CNKI关键词共现？ - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

600 x 338 · jpeg
野科研 | 作者共现词/关键词共现词 vosviewer出图一分钟学会保姆级攻略 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

2667 x 1500 · jpeg
野科研 | 作者共现词/关键词共现词 vosviewer出图一分钟学会保姆级攻略 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)