如何用CiteSpace分析文献共被引网络.pptVIP

如何使用CiteSpace进行文献的共被引分析——以恐怖主义研究为例 李杰 首都经济贸易大学 安全与环境工程学院 个人主页：/u/jerrycueb 写在前面 当前文献图谱软件有十余种之多，各个软件都有其不同的优势。如VOSviewer在主题聚类方面清晰详细；SCI2在主题词分析时更加灵活；HistCite则对所下载数据集的文献互引按照时间以网路形式呈现（目前作者认为将很快被CitNetExplorer tool代替）；BibExcel则以数据集原始数据的Tag为依据，提供了多种多样的文献分析功能（需要外部的软件协助完成可视化，如Gephi,VOSviewer,Pajek等）；CiteSpace以其强大的文献共被引分析而知名（恐怖主义研究和生物大灭绝），且随着不断的发展算法和功能不断优化。 当前CiteSpace已经被广泛应用于计算机科学、信息科学以及医学等60多个领域（根据WoS分类统计，参见下页） 引用CiteSpace经典文献的施引文献的领域分布 Label View Density View 1. 准备软件 登陆CiteSpace主页下载软件 /~cchen/citespace/download.html 1. 准备软件 下载后解压，双击CiteSpaceIII.jar即可打开软件。 2.运行软件 1 点击“Agree”进入软件界面 2 首次运行取消去网络进行的任何裁剪运算 3.点击“Go”进行运算 3 运行结束后点击“Visualize”进入可视化界面 4 5 4 结果按照预设条件运行的情况 5 网络基本参数及其运行基本参数 3.可视化结果 6 网络时时运动的，当网络布局稳定后背景会转成白色 6 4.可视化结果的调整 由于结果视图很小，因此要放大原图 7 向右侧拖动放大工具条，并及时调整图形的二维位置 7 调整图形上下位置 调整图形左右位置 4.对共被引网络进行聚类 8 8 点击聚类图标 此时节点的属性将发生变化，聚类结果后点击 （从施引文献的标题中提取聚类命名术语）结果如右图。 为了增加结果的可读性，特别是显示重要的信息。可以进一步使用相关功能对图谱进行优化和调整。 5.对共被引网络聚类进行调整 对聚类的标签进行调整（按照聚类规模进行显示） 5.对共被引网络聚类进行调整 拖动 对聚类标签进行调整 拖动 对连线的透明度进行调整进行调整 5.对共被引网络聚类进行调整 点击 对节点属性进行调整 5.对共被引网络聚类进行调整 对聚类的轮廓显示进行调整 5.对共被引网络聚类进行调整 特别地，在合适的情况下可以对文献的突发性进行检测。 5.对共被引网络聚类进行调整 对聚类主题的颜色进行调整 5.对共被引网络聚类进行调整 得到较为满意的图谱后，使用不同的方法对聚类进行命名。通常情况下陈教授推荐使用LLR算法得到的结果，下面给出三种算法得到结果的比较。 TF*IDF LLR MI 6.对聚类详细信息的查询 以下将对（右侧）三个重要的窗口进行解释 6.对聚类详细信息的查询 1 1 2 2 3 3 CiteSpace概念模型与软件提供的信息查询比较 6.对聚类详细信息的解释 该窗口显示的是通过三种方法得到的聚类命名（笔者认为这些属于反映的是研究前沿领域） 此外，该窗口信息还可以通过菜单“Cluster”，“4 summarization of cluster”得到。 6.对聚类详细信息的解释 该窗口显示的施引文献（笔者认为这些文献代表了研究前沿）。标题中着重标识的词汇正是通过相关方法提取的聚类命名 6.对聚类详细信息的解释 该窗口显示的是被引文献（笔者认为这些文献反映的是知识基础），这些文献也是直接在图谱中显示的节点信息 7.其他功能：自动生成研究报告 7.其他功能：突发性文献信息 7.其他功能：不同的呈现方式 Timeline 呈现方式（共被引聚类仅仅可以选择两种呈现方式，主题词分析可以选择Time zone来呈现结果，如右图） 陈超美教授关于恐怖主义研究的补充图 来源：陈超美教授博客/blog-496649-641014.html 笔者完成的一些实例 注释：根据CiteSpace提供的例子数据绘制，数据再首次运行时自带（文献共被引聚类） 笔者完成的一些实例 注释：本数据是笔者根据引用CiteSpace经典论文的施引文献绘制，左侧为文献共被引聚类结果，右侧为文献耦合聚类结果。更多结果参见： CiteSpace经典文献的统计分析 /home.php?mod=spaceuid=554179do=blogi