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如何高频关键词聚类分析解读_扫一扫题目出答案(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：2024-12-02

如何高频关键词聚类分析

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。

Citespace制图秘籍𐟔劥䧥彯𜁤𛊥䩦ˆ‘们来聊聊如何用Citespace制作关键词时间线图。准备好了吗？Let's go！✍️ 1️⃣ 首先，按照上一节课的内容，我们先进行关键词的聚类分析。 2️⃣ 接下来，点击右上角的三个小圆圈。 3️⃣ 将图片背景设置为白色，这样看起来更清晰。然后调整图片的大小，使其居中。 4️⃣ 开始调整图形的细节。在Control面板中，调整Label的字体和节点大小；在Colormap中，调整连线的粗细和颜色；在View中，调整RowSpan来改变图片的宽度。如果遇到文字重叠，可以通过拉动节点来解决。 5️⃣ 最后，我们就可以出图啦！虽然我只选择了两年的文献，所以图看起来比较简单，但步骤就是这样啦～ By the way，今天我又去Citespace官网看了一下，发现官网上有很多用新版做的图都很不错。不过，居然要花45美元买ebook…联想到上次看到的3000多块的文献计量学课程，真的是穷鬼不配学习了𐟘…。希望这篇教程对大家有帮助！如果有任何问题，欢迎留言讨论哦！

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✨

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。𐟌

VOSviewer：科研合作分析神器 VOSviewer 是一款强大的科研合作与关键词共现分析工具，适用于多种场景。以下是一些主要功能：主题词共现分析 𐟓š 关键词共现分析 𐟔 国家合作分析 𐟌 机构合作分析 𐟏⊤𝜨€…合作分析 𐟑劤𝜨€…共被引分析 𐟓Š 期刊耦合分析 𐟓𐊦œŸ刊共被引分析 𐟓ˆ 参考文献共被引分析 𐟓– 这些功能可以帮助你更深入地了解研究领域内的合作模式和知识流动。特别是，关键词分析可以结合 pajek 进行聚类分离，使图更加清晰合理。此外，叠加操作可以让你实现领域或期刊的叠加，以及不同方面的主题叠加。通过这些功能，VOSviewer 为科研人员提供了丰富的可视化工具，帮助他们更好地理解和展示科研合作与知识流动的复杂性。

𐟔 文献检索：如何生成检索词？ 𐟓š 对于新手研究生来说，数据库文献搜索是个挑战。你可能会面临两种情况： 1️⃣ 文献太多，不知道该读哪些？这可能是因为你的研究领域已经相当成熟。𐟤” 别担心，你可以通过缩小检索范围来解决问题。 2️⃣ 文献太少，几乎找不到什么？这可能是因为你的研究领域是新兴的，或者你的检索词不够准确。𐟤𗢀♂️ 别灰心，试着扩大检索范围吧！ 𐟒ᠥ…𓩔褺Ž：不要遗漏任何相关的文献！那么，如何做到这一点呢？以“人工智能与用户体验”为例，你可以使用知网翻译助手来检索这两个关键词。你会发现，除了常见的表达外，还有许多其他表达方式。因此，用OR连接它们是很重要的，这样可以确保你不会遗漏任何相关文献。 𐟓– 接下来，你可以查看核心文献综述，了解更多相关关键词。比如，在人工智能领域，你可能会发现除了“artificial intelligence”外，还有“机器学习”、“深度学习”等说法。 𐟔 通过这两步，你可以搜索到大量的文献。之后，你可以使用vosviewer、citespace等工具进行文献计量或聚类分析，为你的综述提供有力的支持！

【投诉举报在优化四川人工智能产业营商环境中的作用分析】随着新一轮科技革命和产业变革的加速推进，人工智能（AI）作为引领未来的战略性技术，正逐渐成为推动经济社会发展的重要力量。市场监管投诉举报机制作为维护市场秩序、保护消费者权益、促进公平竞争的重要手段，在优化营商环境方面和四川人工智能产业的发展过程中具有重要的现实意义。本研究成果可为四川及其他地区优化人工智能产业营商环境提供参考，助力政府制定政策，推动人工智能产业健康可持续发展。人工智能产业营商环境现状及问题四川人工智能企业众多，涵盖了技术研发、产品制造、应用服务等多个环节，市场环境复杂多变，在信息不对称的情况下，卖方通常比买方拥有更多的信息，这可能导致市场失灵。同样，在人工智能产业中，四川作为西部经济大省，吸引了大量外来投资，市场竞争激烈。企业为了追求利润，可能会采取不正当的竞争手段，如侵犯知识产权、虚假宣传等方式。因此，需要建立市场监管投诉举报机制来维护四川人工智能产业营商的良好环境。首先，通过及时处理企业和消费者的投诉举报，监管部门能够迅速发现并纠正市场中的违法违规行为，维护市场的公平竞争秩序；其次，市场监管投诉举报机制能够有效提升监管效能，通过大数据分析和智能监控，实现对市场风险的精准预警和防控，降低企业合规成本，提高市场透明度。此外，市场监管投诉举报机制还能够促进政企沟通，为企业提供政策咨询和法律援助，帮助企业在合法合规的基础上发展壮大。根据四川省市场监管局的数据，2022年，全省共处理各类投诉举报12345起，其中涉及人工智能企业的达1245起，占总件数的10%。投诉举报在优化人工智能产业营商环境中的应用（一）完善市场监管投诉举报处理机制。多元化受理渠道的整合与优化。例如，建立一个功能齐全、界面友好的统一线上投诉平台；对12315电话热线进行升级；拓展优化线下投诉举报系统等。处理流程中的环节优化和责任明确。例如，建立严格的限时处理制度，即对于一般的投诉举报案件，要求监管部门在接到案件后及时完成初步调查；建立科学的反馈机制，对于事实清楚、证据确凿的投诉举报案件，要依据相关法律法规和政策迅速做出处理决定。建立投诉举报案件的跟踪和评估机制。例如，对已经处理完毕的案件进行定期回访；对处理过程和结果进行涵盖处理效率、处理质量、是否有效、举报人满意度等全面评估。（二）加强市场监管投诉举报协同治理。政府各部门需要加强协调配合，简化行政程序，加大政策支持力度，打击恶意投诉举报行为，维护市场秩序，优化市场环境；市场监管部门需发挥核心协调作用，主要进行信息的统一受理和分配；科技部门提供技术支持与专业咨询服务；知识产权部门需要对涉及知识产权的案件迅速开展调查执法，同时还要配合对知识产权保护政策的制定和宣传，鼓励技术创新，加强对知识产权的保护，通过投诉举报机制来保护企业创新成果。行业组织应该发挥桥梁和纽带作用，加强与政府、企业之间的沟通，协调协助政府部门开展调查工作，提供行业信息和专业意见，还可以开展培训、宣传等活动，提高企业对市场监管投诉举报工作的认识和理解，增强企业的合规经营意识。（三）加强人工智能数据的信息化建设。一是建立统一的投诉举报信息管理平台。例如，整合现有资源提供一站式服务，设置电话、网站等多渠道受理，建立快速响应机制，确保投诉案件能迅速转交相关部门；同时运用先进的数据分类和索引技术，对存储的投诉举报数据进行科学管理。二是运用人工智能技术实现智能处理。例如，利用深度学习算法实现对举报内容的自动分类和关键词提取；运用先进的数据分类和索引技术，对存储的投诉举报数据进行科学管理。三是利用大数据技术分析趋势和热点问题。例如，按周、月、季度等时间周期统计不同类型投诉举报的数量变化情况，绘制趋势图，通过观察趋势图，监管部门可以及时发现某个时间段内某种类型的投诉举报是否呈现上升或下降趋势；通过对投诉举报数据的文本挖掘和关联分析，分析大量投诉举报内容中的高频词汇、主题聚类等，发现当前消费者和企业最关注的问题领域。四是实现投诉举报处理过程的可视化。主要分为提供可供举报人实时查看案件的处理进度、已完成的环节、处理结果以及下一步处理计划等信息的功能，还有面向监管部门内部的可视化，以供各级监管人员进行突出显示和实时跟踪，方便及时掌握情况，进行指挥调度和资源分配。（四川省市场监管局投诉举报中心邬春晖汤建孙娟）

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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