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citespace关键词图解读_小学生自制姓名卡立体(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

citespace关键词图

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！

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。

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。

𐟓š 文献可视化新利器：关键词峰峦图 𐟌„ 在文献分析领域，Citespace软件引入了一种创新的可视化工具——关键词峰峦图。这种图表通过将关键词按照重要性和频次排序，以山峰形式展现，直观揭示了关键词在研究领域的分布和演变。 𐟔 峰峦图在文献计量学中大放异彩，它能清晰展示研究热点，帮助研究者捕捉研究趋势，还能辅助文献筛选，让研究者快速定位相关文献。 𐟓ˆ 解读峰峦图时，要注意关键词的频次和重要性，通过观察山峰的高度和时间变化来把握研究动态。此外，结合其他可视化工具，如共现网络图，能更深入地分析关键词间的联系。 𐟒ᠦ€𛧚„来说，关键词峰峦图为文献分析提供了全新的视角，是科研工作者不可或缺的研究助手。

𐟎蠃itespace出图大揭秘！ 𐟘䠩�‡Citespace6的作图难题？别担心，我来帮你解决！虽然Citespace6的作图过程确实有点费劲，而且后面还带个大水印，但别灰心，我翻遍了小破站终于找到了解决办法！𐟎‰ 𐟒ᠥ悦žœ在作图时标签不显示，不管是作者关键词还是机构等，试试点击过滤，然后选择“show all”，标签就会全部显示出来啦！𐟎𐟖Œ️ 还有，关于去水印的问题，我推荐使用PS的内容识别法，一键即可去除水印，让你的图片更加清晰！𐟌ˆ 𐟒ꠤ𝜥›𞤸易，但有了这些小技巧，相信你会更加得心应手！加油哦！✨

Citespace图谱调整秘籍嘿，大家好！今天我们来聊聊如何在Citespace中调整关键词共线图谱。这个工具真的超级强大，但有时候调整图谱可能需要一点技巧。下面是我总结的一些小技巧，希望对你们有帮助！选择圆形结点形状 𐟓 首先，打开左上角工具栏，找到nodes选项，然后选择node shape（关键词、术语），最后选择圆形（circle）。这样你的结点就会变成可爱的圆形啦！调整结点颜色和透明度 𐟎芦Ž夸‹来，我们来看看如何调整结点的颜色和透明度。打开control panel，找到colormap，选择你喜欢的颜色条，然后调整node alpha来改变结点的透明度。这个功能真的很实用，可以让你的图谱看起来更美观。标签显示设置 𐟏𗯸 标签的显示也是可以调整的。在control panel中找到labels选项，把by degree改成by freq，然后调整threshold来改变标签显示的数量。你还可以调整font size和node size来改变标签和结点的大小。改变图片结果大小 𐟔 有时候我们需要放大或缩小图片结果，这时候只需要点击放大镜图标就可以了。这个功能真的超级方便！去掉标签字的底纹 𐟖𜯸 如果你不喜欢标签字的底纹，可以按照以下步骤去掉：左上角工具栏➡️labels➡️label background color➡️article labels➡️hsv➡️透明度拉到最右边，这样底纹就消失了。改变标签字的颜色 𐟌ˆ 同样的方法，你也可以改变标签字的颜色：左上角工具栏➡️labels➡️term labels➡️选择颜色。这样可以让你的图谱更加个性化。连线颜色调整 𐟌 连线的颜色也可以通过调整link alpha来改变。这个功能真的非常实用，可以让你的图谱更加清晰。结点微调 𐟔犦œ‰时候我们需要对结点进行微调，以确保文字尽可能少的重叠。你可以尝试以下几种方法：方法一，拖动圆圈到附近位置；方法二，多次运行；方法三，在control panel最下面选择minimizing overlaps最小化重叠；方法四，旋转结点（这个方法我还没找到，以后找到了再补充）。图片保存 𐟓𘊦œ€后一步，保存你的图谱！你可以截图保存成png格式，这样方便以后查看和分享。节点信息查看 𐟓Š 如果你想知道某个关键词出现的年份和频次，只需将鼠标移到结点中心，右击选择node details即可查看。结点隐藏和恢复 𐟔„ 有时候我们需要隐藏某些结点，但过一段时间后又想恢复它们。只需右键点击结点选择hide node，然后选择restore hidden node即可恢复。希望这些小技巧能帮助你在Citespace中更好地调整关键词共线图谱！如果有任何问题或建议，欢迎在评论区留言哦！

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

两天搞定3000字文献计量报告！ 𐟓š【文献计量1⃣️】VOSviewer小白实操之研究基本面分析 𐟓š【文献计量2⃣️】VOSviewer小白实操之热点话题分析 𐟓š【文献计量3⃣️】VOSviewer小白实操之论文报告怎么写 ✨可用于：课堂汇报、本科毕业论文、硕士毕业论文综述、小论文发表等 ✅上周被老师突然丢来一个文献计量任务，要求两天内完成𐟒检‚当然，我顺利完成了！总字数6780，老师还夸了我𐟘Š。有同学说之前的框架填充不会，别担心，这篇教你极简报告怎么写！ 𐟔【极简框架】主体框架怎么写？分为两部分：研究方法和研究结果与讨论。研究方法部分，先介绍你使用的计量工具VOSviewer或CiteSpace的研发者、计量算法、好处；再介绍数据库、文献筛选流程、筛选结果。研究结果与讨论部分，把这两者合在一起写，降低了分析负担。具体看图 𐟔【问题导向】你的研究问题是什么？必须先明确研究问题。90%的计量文献都会回答两个问题：该领域研究基本面是什么（年份、国家、机构、作者）？该领域主要研究热点是什么（最大的三个关键词聚类）？极简框架下只回答这两个问题即可。 𐟔【结构填充】怎么高质量快速填完？看我之前笔记【计量第5弹｜中了C刊的VOSviewer报告这么写】！点赞收藏模仿！ 𐟔【打扮润色】怎么给我的学术“垃圾”润色？这部分不少，下周单独出一期。简单来说4点：1⃣️要想学术过得去，C刊引用不能缺。2⃣️分析要有逻辑性，瞎说一通定被砍。3⃣️经典话术要准备，理论支撑得充分。4⃣️图片表格粘上去，一目了然博好感。

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。

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