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关键词贡献和关键词聚类解读_《关键词》林俊杰(2024年12月精选)

内容来源：天哥SEO所属栏目：新闻更新日期：2024-11-30

关键词贡献和关键词聚类

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）。

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。

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。

𐟓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

𐟓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。𐟌

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。

今年最不后悔读的一本大模型新书 𐟓š 探索如何巧妙运用预训练的大型语言模型，从文本生成到语义搜索，再到文本分类与聚类，开启AI应用的新篇章。 𐟚€ 构建高效的大型语言模型流水线，深入挖掘文本主题，聚类文本文档。 𐟔 创建先进的语义搜索引擎，超越传统关键词匹配，运用密集检索和重新排名技术。 𐟒ᠥ‘掘大型语言模型在各种实际场景中的潜在价值，探索其无限可能。 𐟔砦𗱥…夺†解基础Transformer模型（如BERT和GPT）的架构，掌握其精髓。 𐟧頧 ”究大型语言模型的训练过程和原理，揭开其神秘面纱。 𐟛 ️ 探索优化大型语言模型的不同方法，如生成模型微调、对比微调和上下文学习。 𐟎𘺧‰𙥮š应用场景优化大型语言模型，提升其性能和效率。 𐟌Ÿ 通过这些内容，您将能够以50%以下的文字重复率巧妙地表达相同的含义，让AI技术为您的创作提供无限灵感。

研一新生必备：谷歌学术文献查询全攻略 1. 𐟔 在搜索引擎中使用与研究方向相关的关键词进行搜索。例如，如果你想研究聚类算法中的DBSCAN算法，只需输入“DBSCAN”即可。 𐟓… 在搜索结果中，你可以根据发表时间进行筛选，选择最近几年的文章。浏览文章标题，了解文章的大致内容，看看是否符合你的研究兴趣。同时，关注文章的影响因子、引用次数和所属分区（师兄建议优先选择高分文章）。 𐟓š 如果你发现某篇文章感兴趣，例如《MDBSCAN: A multi-density DBSCAN based on relative density》，可以尝试点击右侧的一键下载按钮。如果无法下载，可以尝试在SCI-HUB上搜索资源。 𐟔— 如果通过以上两种方式都无法下载文章，可以将文章标题复制到科研通上，发布文献求助。系统会自动提取文章信息，确认无误后点击“信息正确，直接发布”。 𐟒젥‘布求助后，可能会有其他科研人员回复你。等待一段时间（可能是几十分钟到几个小时），下载文章并检查是否是你需要的。通过以上步骤，你可以高效地获取到你所需的文献资源，为你的研究打下坚实的基础。

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