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CiteSpace全攻略:学术研究新维度 数据收集 确定研究主题:首先,明确你的研究主题,例如“人工智能在医疗影像诊断中的应用”。然后,选择合适的数据库,如Web of Science、CNKI、Scopus和IEEE Xplore,根据学科领域和研究范围来选择。 检索与导出数据:利用数据库的检索功能,如Web of Science的高级检索,结合关键词和主题词进行搜索。导出数据时,选择包含完整信息的格式,确保文献的各个字段都完整且规范。 数据预处理 格式检查与转换:检查导出的数据格式,包括文本编码,处理乱码或特殊字符。如果数据来源多样,需要统一格式,例如调整作者姓名的记录方式。 数据去重:使用Excel等工具进行去重操作,注意处理不同版本的文献和内容基本相同的文献。去重后,可以按发表年份进行排序。 寸 CiteSpace软件操作 创建新项目:在创建项目时,除了命名和选择保存路径外,还可以添加项目描述信息。 导入数据:导入数据时,注意查看进度和报错信息。如果导入失败,检查数据文件。注意CiteSpace对数据文件大小的限制。 ⏰ 参数设置:设置时间切片时,结合研究领域的发展特点。新兴领域切片时间短,成熟领域时间可以长一些。可以尝试不同的设置来对比图谱效果。 节点类型:除了关键词,作者和机构分析也有价值。可以同时选择多种类型,然后根据重点来调整。 阈值设置:先使用默认设置,然后根据图谱的清晰度和信息丰富度进行调整,参考其他研究经验来优化。 ️ 运行分析:如果计算机性能有限,关闭其他程序。分析完成后,妥善保存文件。 图谱解读与文献综述撰写 关键词共现图谱解读:关注关键词的频次、内涵和关系,对比不同时段的变化,判断热点的稳定性和趋势。 话题演变分析:观察关键词的动态变化,追溯新关键词出现的原因,分析连线变化代表的研究方向融合或分化。 𐠤☨类分析:探究聚类内部结构,评估聚类质量,分析文献的研究方法和技术路线,比较聚类边界和重叠情况。 结合文献内容撰写综述:深入分析评价热点话题,讨论实际应用中的挑战和限制,引用文献中的解决方案。 话题演变梳理:构建时间线和逻辑框架,阐述各阶段的特点和标志性成果,引用代表性文献。 ️ 主题聚类讨论:阐述各聚类的现状、趋势和价值,强调聚类间的协同发展关系。
全国科技名词审定委发布2024年度前沿热点 全国科学技术名词审定委员会在23日正式揭晓了2024年度学科研究的热门关键词,总共有63个术语上榜,横跨低空经济、情感计算、非遗国潮、蓝色药库等9大学科领域。这些关键词不仅曝光了当下科学研究的最新动向,还给我们窥探未来科技发展轨迹提供了宝贵线索。 在海洋科技领域,有10个关键词特别抢眼,比如深海采矿、海洋热浪、海洋十年等。尤其是海洋热浪,这可是近年来全球变暖带来的“常客”,对海洋生物群落和生态系统造成了巨大影响。高温事件导致珊瑚白化、鱼类大量死亡、物种迁移,不仅让全球渔业岌岌可危,也给海洋生物多样性带来了严峻挑战。更糟糕的是,海洋热浪还可能削弱海洋的碳吸收能力,进而干扰全球碳循环。 计算机科学领域,“具身智能”无疑是明星词汇。这个概念打算把虚拟物理世界中的智能算法搬到真实世界,为人工智能应用打开新篇章。此外,泛在操作系统、事理图谱、算力等热门词汇也展现了计算机科学当前的蓬勃发展态势。 非物质文化遗产领域,非遗国潮、数字化传承等关键词凸显了传统文化与现代科技的完美融合。特别是神话遗产这一概念,把与神话或神话题材相关的非遗纳入研究范围,为我们探索古老文明的神秘面纱提供了新的视角。三星堆考古的新发现,以及以《西游记》为题材的神话游戏,都成为了这一领域的热门话题。 据悉,这63个热门关键词是全国科学技术名词审定委员会的专家根据2024年最新的研究动态和发展趋势精心挑选的。它们不仅反映了当前学科研究的热点和趋势,也记录了科学发展的历程,展现了这一时期内科学发展的重点和特色。这些关键词的发布,将为广大科研人员和公众提供重要参考,助力我国科学事业的蓬勃发展。
8个AI工具让论文写作更高效! 科研小伙伴们,快来看看这些超实用的AI论文工具吧!它们能帮你轻松追踪文献趋势、生成文献摘要和综述,让你的论文写作更加高效! 1️⃣ 文献趋势追踪 The Observatory of International Research - 追踪国际研究趋势,了解领域动态。 2️⃣ 可视化图谱 Summit Keyword Graph - 通过关键词图谱,快速定位研究方向。 ConnectedPaper - 连接论文,发现文献间的联系和影响。 Research Rabbit - 直观的交互体验,挖掘文献的宝藏。 3️⃣ AI总结文献并生成摘要 PaperDigest - 自动总结文献,提供摘要和主题词。 consensus - 智能分析,生成高质量的文献摘要。 4️⃣ 生成文献综述 Literature Review - 自动生成文献综述,节省时间和精力。 Elicit - 主题词驱动,快速生成参考大纲。 ᠨ🙤𗥥 𗤸仅能帮助你更好地组织和管理文献,还能提高你的阅读和写作效率。赶快收藏起来,为你的科研之旅助力吧!
精读论文姙分享 Titan养成记 ❺——100篇期刊分享 ✅今日分享《国际教育知识图谱的构建》 1️⃣ 期刊:云南师范大学学报 2️⃣ 关键词:国际教育;教育知识图谱 3️⃣ 知识图谱(Knowledge Graph)是一种结构化的语义知识库,通过符号描述物理世界中的概念及其相互关系。教育知识图谱(Educational Knowledge Graph)是知识图谱与教育结合的新型教学资源。 4️⃣ 本文将国际教育知识图谱分为四类:学科知识图谱、标准与政策图谱、教学资源图谱、学习者图谱。 学科知识图谱:作为国际教育知识图谱的“底基”,为教学资源图谱提供知识组织的内在逻辑结构。 教学资源图谱:连接学科知识图谱和学习者图谱的关键纽带,为学科知识图谱的知识信息提供传播载体,并作为与学习者交互的直接对象,是向学习者提供知识服务的“窗口”。 标准与政策图谱:指导、调控学科知识图谱、教学资源图谱、学习者图谱及其间交互环节的“指挥棒”,同时起到评估检验其他图谱效果的作用。
四大文献检索神器,科研效率翻倍! 科研路上,你是否曾为寻找目标文献而烦恼?现在有了这些强大的工具,你的科研之旅将变得更加高效! Summit Keyword Graph 只需输入关键词,即可生成文献关系图谱。左侧是详细的文献列表,右侧则是文献关系的分析图,让你一目了然整个研究领域。 OpenKnowledgeMaps 通过关键词创建图谱,将相似的100篇论文以气泡形式排列,显示它们之间的相似性。左侧是论文分类的圆形图,右侧是所有相关论文的集合。 Connected Papers 这款科研利器可以帮助你构建英文文章的关联网络,快速找到相关文献,并查看它们的相关度和作者摘要等信息。 𑠌itmaps 只需找到一篇种子文献,Litmaps就能快速筛选出所有相关文章,并生成一张直观的文献脉络图,展示不同文献之间的关联关系,帮助你了解研究领域的前沿动态。 这些工具无论是你查找参考文献还是探索研究方向,都是你的得力助手,让你的科研之路更加顺畅!
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Cosmo新算法:产品开发思路大揭秘 亚马逊的Cosmo新算法,被誉为是A9算法的重大调整,对于卖家来说,这无疑是一个重要的转折点。那么,这个新算法到底意味着什么呢?它会给产品开发带来怎样的启示?今天,我们就从产品开发的角度来深入分析一下。 Cosmo新算法的核心逻辑 尽管亚马逊的后台SC没有直接提及Cosmo,但在网络上已经有详细的解读。简单来说,Cosmo的核心在于通过分析用户的行为数据,挖掘用户的潜在购物意图,并构建一个以用户为中心的知识图谱。而A9算法则是以搜索关键词为核心,通过关键词的相关性、高点击、高转化、高销售额、高评价等权重来判断用户需求最大的产品,将其排在前面。 Cosmo的关键要素逻辑拆解 用户行为分析 通过分析用户的历史行为和近期互动,包括用户如何搜索、浏览、购买等,来推断用户的购物意图和需求。比如,如果用户最近大量搜索旅行攻略和酒店,那么很可能是正在计划一段旅行。 用户知识图谱 这是通过用户的各种行为数据构建的用户画像。比如,搜索婴儿用品的用户很可能是怀孕或新手妈妈。这种画像构建方式比传统的问卷调查和小组讨论等方式更加靠谱。 用户目的和需求的常识性判断 基于用户知识图谱来判断用户的需求,然后找到此类需求的核心关键功能属性。比如,对于计划去繁华都市旅行的用户,可能需要考虑防盗的包、轻便的出行套装;如果是有宠物的用户,还需要考虑宠物出行的用品。 Cosmo新算法下的产品开发思路 深入了解目标用户 加 通过后台品牌分析和用户评论来了解目标用户的人口普查等基本信息,对比产品定义时的用户画像,及时纠正和丰富用户画像。比如,如果卖的是斜挎包,实际反馈中50%是女性,那么就需要在产品设计上考虑女性的需求。 人群和场景定义 根据用户的行为数据和分析结果,定义不同的人群和场景。比如,对于计划去北欧看极光的用户,就需要推荐保暖的衣服。 分析用户行为,找到细分需求 通过分析用户的各种行为数据,找到用户的细分需求。比如,对于搜索婴儿用品的用户,很可能是怀孕或新手妈妈,这时就需要在产品设计和推广上更加关注这部分人群。 总的来说,Cosmo新算法下产品开发的关键在于深入了解目标用户,通过大数据和AI分析来找到用户的细分需求和购物意图,从而更好地满足他们的需求。
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。 ᠥ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。 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。 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。
探秘知识地图,一键搜文献! 想要深入了解某个领域的研究现状吗?Open Knowledge Maps 是一个由奥地利格里茨科技大学的教授开发的革命性文献搜索平台。它通过关键词创建可视化图谱,利用文本相似性和元数据来计算论文的关联性,从而将相关文献以“知识地图”的形式展现出来。 使用步骤: 1️⃣ 通过Google搜索并点击Open Knowledge Maps; 2️⃣ 输入你感兴趣的文献方向和领域,系统会提供分类结果; 3️⃣ 搜索结果页面左侧会显示多个圆形,每个圆形代表不同的研究方向类别。通过圆形的数量,你可以大致判断该领域的研究现状和热度。点击其中一个分类,即可查看该分类的所有相关论文。 ᠤ ✅ 批量获取同类文献,避免无意义的筛选,提高效率; ✅ 支持精确搜索和模糊范围搜索,可以缩小查找范围; ✅ 方便查看文献内容,界面可直接阅读PDF文件。 探索知识的奥秘,Open Knowledge Maps 是你的理想选择!
翻译必备:5大语料库推荐,提升效率! 语料库在翻译界的地位无可替代,哪个翻译者不知道它都会感到遗憾!今天,我为所有在翻译领域奋斗的伙伴们整理了一些我日常使用的语料库,供大家参考 1️⃣ BNC (British National Corpus) 英国国家语料库 𘦔𖥽了大量的英式英语文本,包括书面和口语多种形式。 𘦕𐦍样且权威,涵盖了文学作品、新闻报道等多渠道内容。 2️⃣ COCA (Corpus of Contemporary American English) 美国当代英语语料库 ♦️内容庞大且不断更新,扩充速度惊人,涵盖了自1990年至今的美式英语。 ♦️界面友好,提供了多种搜索功能,例如词频、搭配、语境等。 ♦️译员神器!能够搜索到时效性强,地道准确的英语表达 3️⃣ English-Corpora.org 要强烈推荐一下English-Corpora.org‼️拥有这一个网站你就相当于拥有了十几个语料库,比如 COCA、GloWbE、NOW 等等。非常方便进行跨语料库的比较! 𐦍大且覆盖面广,支持多种复杂的查询功能。例如,可以同时查询某个词汇在新闻、学术论文、网络文章中的使用频率和搭配情况。强烈推荐翻译人收藏 4️⃣ 中国关键词 ▫️对于经常翻译官方文件和会议的宝宝们来说,中国关键词简直是福音!可以搜索到国内的各大热点话题,还涵盖了许多传统文化中的核心概念。 ▫️中国关键词还提供双语对照,每个关键词都有详细的英文解释和背景介绍,非常适合译员平时做积累,或者译前准备的时候快速找到官方权威的对照翻译 5️⃣ 术语在线 ◾️“术语在线”是中国国家标准化管理委员会推出的一个重要平台,集合了大量的标准术语,涵盖了多个专业领域 ◾️这个网站非常权威和规范,每一个术语都有详细的定义、来源、术语编码和使用范围说明,还有图谱进行拓展延伸。一般翻译任务够用了,能够快速找到准确的equivalent☑️ ᧿是个细致严谨的活儿,尤其是术语翻译,大家一定要进行多方对比和求证,不可偷懒!!
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