基于CiteSpace的项目管理文献分析
citespace介绍及使用
citespace介绍及使用Citespace是一款用于可视化科学文献分析的工具，它可以帮助研究人员更好地理解和展示学术领域的知识图谱。
本文将介绍Citespace的基本概念和主要功能，并提供使用示例，帮助读者快速掌握该工具的使用方法。
一、Citespace简介Citespace是由中国科学院博士胡健民开发的一款学术可视化软件，该软件在整理、分析和可视化科学知识方面具有很高的实用性和准确性。
Citespace的主要特点包括以下几个方面：1.1 知识图谱Citespace可以根据科学文献的引用关系，生成知识图谱。
通过将论文之间的引用关系进行可视化，研究人员可以更好地理解学术领域中不同文献之间的联系和演化过程。
1.2 主题聚类Citespace可以根据关键词和引文共现等信息，对文献进行主题聚类分析。
通过对大量文献进行分析，研究人员可以从海量的科技文献中提取出关键主题和热点问题，进而指导自己的研究方向。
1.3 可视化分析Citespace提供了多种可视化方法，如时序图、地图、对比图等，帮助研究人员更直观地展示和分析科学文献数据。
通过合理利用这些可视化手段，研究人员可以更清晰地了解自己研究领域的整体概貌。
二、Citespace的使用方法在Citespace的使用过程中，主要包括文献数据的导入、分析参数的设置、可视化结果的呈现等几个步骤。
下面将以一个具体的例子为大家演示Citespace的使用方法。
2.1 数据准备首先，我们需要准备一份包含学术文献信息的数据文件，通常是CSV或者BibTeX格式的文件。
在准备数据时，需要确保文献数据的质量和完整性，以保证后续分析的准确性和有效性。
2.2 导入数据打开Citespace软件后，点击“File”菜单中的“Open”选项，选择之前准备好的文献数据文件进行导入。
Citespace会自动解析并显示导入的文献信息。
2.3 设置参数在导入数据后，我们需要设置一些分析参数，以便Citespace能够根据这些参数进行相应的分析和可视化操作。
如何使用CiteSpace进行中文的文献分析(I)CNKI部分
如何使用CiteSpace进行中文的文献分析（I）：CNKI部分李杰首都经济贸易大学安全与环境工程学院个人主页：/u/jerrycueb1. CiteSpace可分析的中文数据库CiteSpace常见用于分析中国社会科学引文索引数据库（CSSCI）和中国知网（CNKI）的数据。
①CSSCI，/需要有权限才能进行数据下载②CNKI，/即使没有数据权限也可以收集所分析数据CiteSpace可用于分析的数据库名称2. 登录数据库登录CNKI， 13. 进入检索页面•以下以收集2013年《中国安全科学学报》的文献数据为例11选择“期刊”22选择“来源期刊检索”334来源期刊输入“中国安全科学学报”，匹配方式选择“精确”4时间选择“2013”最后点击“检索”按钮，即可得到结果页面（见下页）4. 检索结果及其基本信息一共检索到374条文献记录，但是需要注意的是CNKI 检索的结果中新闻、会议通知等信息，因此需要在数据收集是删除。
为了方便进行手工删除，笔者建议可以在下载时逐页检查。
1可以点击“学科”、“发表年度”、“基金”以及研究层次等，对数据进行初步的分析。
122可以对每页显示的记录进行设置，这里推荐选择每页显示50条，以便于手工删除不符合的文献条目。
5. 选择并下载数据12点击选择本页的50条记录，然后点击下一页，直到选中374条记录（注：CNKI允许一次下载500条记录）1这里的（50）代表你已经选择的文献量2点击“下一页”逐页选定文献6.数据导出选定374条记录后，点击“导出/参考文献”，进入数据导出界面。
6.数据导出点击选择本页所有的374条结果。
此时需要逐条对数据进行检查，取消无效的记录。
6.数据导出取消无效的记录6.数据导出继续点击“导出/参考文献”，进入文献输入界面。
此时需要选择输入数据的类型。
6.数据导出使用CiteSpace 进行分析的文献类型输入为“Refworks ”。
这里笔者建议输入“Refworks ”和“Endnote ”两种格式。
基于CiteSpace的网络教育文献的可视化分析
汇报人：XX
目录
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01
基于CiteSpace的网络教 育文献可视化分析
04
CiteSpace简介
02
网络教育文献的收集与 处理
03
可视化分析结果解读
05
可视化分析的局限性和 改进方向
06
添加章节标题
CiteSpace简介
CiteSpace的起源和功能
视觉感知的局限性：不同人对颜色 的敏感度和分辨能力存在差异，可 能导致结果解读的不准确。
数据处理的简化：为了可视化展示， 数据需要进行预处理和简化，可能 导致信息的失真和偏差。
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
信息展示的复杂性：可视化结果中 包含大量信息，可能导致信息过载 和难以快速理解。
主观性和解释性：可视化结果的解读 受到分析师主观因素的影响，可能存 在解读偏差和理解不一致的问题。据，进一步揭示研究热点和发展趋势。
结合可视化分析结果，探讨网络教育领域的研究空白和潜在研究方向。
针对可视化分析中呈现的研究热点和趋势，提出具有前瞻性的研究问题，引导未来研 究。
结合实际应用场景，提出具有可行性和实用性的建议，推动网络教育领域的实践发展。
可视化分析的局 限性和改进方向
CiteSpace的可视化原理
基于共引分析，展 示文献间的关联和 演变
利用可视化图形展 示研究领域的知识 结构
通过对节点和链接 的识别，揭示研究 主题和趋势
可视化结果有助于 深入理解学科领域 的发展和动态
网络教育文献的 收集与处理
文献来源和筛选标准
文献来源：学术数据库、网络教育平台、教育机构网站等 筛选标准：主题相关、数据完整、权威性等 数据采集方法：关键词检索、布尔逻辑运算符等 数据清洗：去除重复、格式转换等
基于CiteSpace的文献计量分析方法研究
基于CiteSpace的文献计量分析方法研究近年来，文献计量分析在学术领域越来越受欢迎，其应用范围也越来越广。
文献计量分析是一种以利用文献统计分析为基础的数据分析方法，可以用于处理各种类型的文本数据。
而基于CiteSpace的文献计量分析方法，更是为学者们提供了一个优良的平台，用于深入挖掘、分析文献信息，并为相关学科的研究提供支持和指导。
CiteSpace是一种基于知识图谱的文献计量分析软件。
其基本研究方法是构建一个文献知识图谱，使用网络分析和文本挖掘技术分析文献之间的关系，从而形成研究主题、研究主题的热度趋势、研究者之间的合作关系等方面的分析结果。
通过这种分析方法，可以更加全面地了解某一研究领域的研究现状和趋势，帮助学者发现新的研究领域和方向，提高研究的可靠性和科学性。
CiteSpace软件的优点在于其能够详细地展现出文章之间的引用、被引用关系，提供了一种切实可行的分析文章之间的联系与关联的方法，可以为学者提供更加全面、直观的研究分析框架。
CiteSpace软件还能够自动生成关键词、高频词、共词等关键信息，并利用字频、文本词频、语义频率等方法进行分析，可以便捷地提取重要的信息，使得研究人员能够对研究领域的关键技术、关键信息有更深入的理解。
因此，CiteSpace软件的广泛应用，为学者们提供了一种强有力的工具，能够增强研究者的视野和洞察力，帮助他们更好地把握最前沿的研究动态。
为了更好地解释CiteSpace软件如何用于文献计量分析，我们以高分子领域的文献计量分析为例。
在这个实例中，我们利用CiteSpace软件，对高分子领域的文献进行分析，以期能够帮助读者更好地理解CiteSpace软件在文献计量分析中的应用。
首先，我们通过CiteSpace软件对高分子领域的文献进行搜索。
我们选择了Web of Science数据库作为搜索引擎，并设置搜索条件为：“高分子”领域的“文献计量”分析，时间范围为2000年至2020年。
基于CiteSpace软件中医数据挖掘文献的可视化分析研究
基于CiteSpace软件中医数据挖掘文献的可视化分析研究一、本文概述随着信息技术的飞速发展，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛的应用。
在中医领域，数据挖掘技术的引入为中医药的研究和发展提供了新的视角和工具。
本文旨在利用CiteSpace软件对中医数据挖掘文献进行可视化分析，以期更深入地理解中医数据挖掘的现状、发展趋势以及研究热点。
本文首先介绍了中医数据挖掘的重要性和必要性，阐述了数据挖掘技术在中医领域的应用现状。
随后，详细介绍了CiteSpace软件的功能特点及其在文献分析中的应用优势。
在此基础上，本文利用CiteSpace软件对中医数据挖掘相关文献进行了可视化分析，包括文献的时间分布、关键词共现网络、主题演化等方面。
通过可视化分析，本文揭示了中医数据挖掘领域的研究热点和发展趋势，为中医药研究者提供了有价值的参考信息。
本文也指出了当前中医数据挖掘研究中存在的问题和不足，为进一步的研究提供了方向和建议。
本文的研究不仅有助于深入了解中医数据挖掘的研究现状和发展趋势，同时也为中医药的现代化、国际化提供了有力的支持。
未来，随着数据挖掘技术的不断进步和应用领域的不断拓展，相信中医数据挖掘研究将会取得更加丰硕的成果。
二、理论基础与文献综述随着信息技术的快速发展，数据挖掘技术在各个领域的应用日益广泛。
在中医领域，数据挖掘技术也被逐渐引入，以期通过对中医文献的深度挖掘和分析，发现传统医学知识中的新规律和新见解。
本文旨在利用CiteSpace软件对中医数据挖掘文献进行可视化分析，以期系统地梳理和归纳中医数据挖掘领域的研究现状和发展趋势。
理论基础方面，数据挖掘是一门通过特定算法对大量数据进行处理和分析，以发现数据中的潜在规律和有价值信息的科学。
在中医领域，数据挖掘技术可以应用于中药方剂配伍、疾病证候分析、名医经验传承等多个方面。
通过数据挖掘技术，可以对中医古籍、现代中医文献等海量数据进行深度挖掘，揭示传统医学知识中的隐藏规律和关联规则，为中医临床和科研提供新的思路和方法。
citespace调研报告
citespace调研报告CiteSpace是一款用于科学文献可视化分析的工具，可以帮助研究人员发现和理解文献网络中的重要主题和趋势。
以下是对CiteSpace进行的调研报告，内容涵盖了该工具的介绍、功能和应用案例。
一、简介CiteSpace是由美国新泽西州新泽西理工学院(University of New Jersey Institute of Technology)的陈杰(Jie Chen)教授于2004年开发的一款科学文献可视化分析工具。
CiteSpace通过可视化的方式呈现科学文献网络中的关系和动态变化，帮助分析人员发现文献之间的联系、重要主题和研究热点。
二、功能CiteSpace具有以下主要功能：1. 可视化分析：CiteSpace可以将大量的文献数据转化为可视化图形，包括合著关系图、引用关系图、主题演化图等。
通过这些图形，分析人员可以直观地了解文献之间的关系和演化趋势。
2. 主题识别：CiteSpace可以通过文献中的关键词、共现分析等技术，识别出文献中的主题或研究热点。
通过主题识别，研究人员可以了解当前的研究动向和重要领域。
3. 网络分析：CiteSpace可以计算文献网络中的网络指标，如节点度中心性、介数中心性等。
这些指标可以帮助分析人员发现文献网络中的重要节点和关键路径。
4. 演化分析：CiteSpace可以对文献进行演化分析，识别主题的发展过程和演变规律。
通过演化分析，研究人员可以了解研究领域的发展历程和趋势。
三、应用案例CiteSpace在科学研究和学术评价中有广泛的应用。
以下是一些典型的应用案例：1. 领域分析：研究人员可以使用CiteSpace对某一研究领域的文献进行分析，了解该领域的研究热点和发展趋势。
比如，可以利用CiteSpace对生物学领域的文献进行分析，识别出当前的前沿研究方向。
2. 学术评价：CiteSpace可以帮助评估学者的学术影响力和研究成果。
研究人员可以使用CiteSpace分析自己的文献引用情况，并与其他学者进行对比，了解自己在学术界的地位和影响力。
CiteSpace可视化软件的应用案例分析
CiteSpace可视化软件的应用案例分析近年来，科学探究领域数据量的快速增加，使得探究人员在处理和分析大规模数据时面临巨大的挑战。
为了更好地理解科学探究的现状和趋势，科研人员需要一种可以援助他们进行可视化分析的工具。
CiteSpace可视化软件便是一款应用广泛的科学文献可视化分析工具，已经在多个领域呈现了其强大的应用潜力。
一、CiteSpace可视化软件的概述CiteSpace是一种基于知识图谱和网络科学的数据开掘工具。
该软件可以从巨大的科学文献数据库中提取文献信息，并使用可视化手段呈现探究领域的知识图谱和进步趋势。
CiteSpace 能够发现文献之间的干系、探究热点和前沿领域，并通过网络图、时间轴和聚类分析等功能，援助用户深度了解探究现状和将来趋势。
二、CiteSpace可视化软件的应用案例1. 学术界探究案例CiteSpace已经被广泛应用于不同砚科领域的探究。
例如，在图书情报学领域，探究人员使用CiteSpace对出版社、期刊以及学术探究机构等进行了可视化分析。
通过使用CiteSpace，他们能够了解各个对象之间的联系和互动程度，以便更好地把握行业进步动态。
2. 科技创新应用案例CiteSpace也广泛应用于科技创新管理中。
例如，一个企业研发团队使用CiteSpace对竞争对手的专利文献进行了分析。
通过对文献的可视化显示，团队能够得到竞争对手的创新重点和将来进步趋势，援助企业制定更有针对性的技术创新策略。
3. 城市规划探究案例另一个案例是CiteSpace在城市规划探究中的应用。
城市规划探究涉及多个学科和领域，数据巨大且复杂。
探究人员使用CiteSpace对城市规划领域内的文献进行了综合分析，以便识别出主要的探究方向、核心作者和引用干系。
这有助于探究人员更好地了解城市规划的进步趋势以及将来的探究方向。
三、CiteSpace可视化软件的优势和不足1. 优势CiteSpace具有许多优势。
基于CiteSpace 的大数据文献可视化分析
空间”。该软件是由陈超美教授开发的一款分析和可
过多分析），大数据文献数量持续增多，增长率逐渐放
视共被引网络的 Java 应用程序，在科学计量学、数据和
缓。值得注意的是，2013 年被称为我国“大数据元年”，
信息可视化背景下逐渐发展起来，通过分析科学文献，
从文献分析来看，虽然我国信息通信技术在近几年得
专
《信息通信技术与政策》2018 年 12 月第 12 期
题
基于 CiteSpace 的大数据文献可视化分析
孙文沣
邱艳娟
高 岩
北京邮电大学经济管理学院硕士研究生
中国信息通信研究院产业与规划研究所高级工程师
中国信息通信研究院产业与规划研究所高级工程师
摘要：随着信息化、网络化时代的到来，大数据的发展受到越来越多的关注。本文选取了 2012—
（2016—2020 年）》
（工信部规[2016]412 号）。2017 年 2
从图谱中挖掘相关信息，分析大数据研究领域内的热
·25·
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□Information and Communications Technology and Policy No.12
式定义了大数据的概念；12 月，工业和信息化信部把海
共中央政治局第二次集体学习时强调，实施国家大数
量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析等信息处理
据战略，加快建设数字中国，将大数据提升到前所未有
技术作为 4 项关键技术创新工程之一。2012 年 7 月，联
的战略高度。
合国在纽约发布了大数据白皮书《大数据促发展：挑战
即可，分别选择 Institution/Country/Keyword 等需要分
科研文献的可视化分析(Citespace)PPT课件
数据清洗是数据准备的重要步骤，需要删除无关数据、处理缺失值、异常值等。可以使用 Excel等工具进行数据清洗。
参数设置与可视化效果
参数设置
在Citespace中，可以通过调整参数 来控制可视化效果。常见的参数包括 时间分割、阈值设置、节点类型和连 线等。
可视化效果
Citespace可以将科研文献数据以可 视化的方式呈现出来，常见的可视化 效果包括聚类图、时间线图、网络图 等。可以根据需要选择合适的可视化 效果来展示数据。
启动
安装完成后，双击桌面上的Citespace图标，即可启动软件。
数据准备
数据来源
科研文献数据主要来源于学术数据库，如Web of Science、CNKI等，也可以通过其他途 径获取数据。
数据格式
Citespace支持多种数据格式，如CNKI的TXT格式、EndNote的ENW格式等。在导入数 据前，需要将数据转换成Citespace支持的格式。
Citespace的未来发展方向
跨数据库整合
未来Citespace可能会整合更多类型的数据库，包括中文数据库和 其他小语种数据库，以扩大数据来源。
算法优化
随着技术的进步，Citespace的算法可能会进一步优化，以提高处 理大规模数据和复杂网络结构的效率。
智能化分析
Citespace可能会引入更多智能化分析功能，如自动识别关键节点、 自动推荐研究主题等。
核心主题、研究前沿和知识流动。相比之下，文献管理软件的可视化功能相对较弱，难以提供深入的洞察。
Citespace与科学计量软件比较
总结词：分析深度
详细描述：Citespace不仅提供了传统的科学计量指标，如论文数量、作者合作 网络等，还通过可视化手段揭示了知识结构和演进规律。这使得Citespace在分 析深度上超越了传统的科学计量软件。
科技创新的研究热点与前沿基于CiteSpace的文献计量分析
第34卷第2期2021年3月濮阳职业技术学院学报Journal of Puyang Vocational and Technical CollegeVol.34No.2Mar.2021科技创新的研究热点与前沿:基于CiteSpace的文献计量分析段宝娜（郑州财税金融职业学院，河南郑州450048）摘要：在文献计量学理论与知识图谱可视化理论的基h上，运用可视化分析软件CiteSpace获取知识图谱和笑现词对科技创新的发展现状和演变趋|进行实证分析。
以CNKI数据库2010—2020年核心期刊中刊载科技创新为主题的文献为研究对象，对筛选出的1714篇科技创新研究文献从研究机构、合作作者、关键词r现等方面进行可视化图谱分析，旨在探讨科技创新领域研究现状、研究热点和演化过程。
研究结果表明，科技创新领域的研究发展态|良好；科技创新在研究机构和作者间的合作较少，有待加强；研究热点主要集中在科技创新能力、科技创新效率，且有结合实证分析的发展趋|。
关键词：科技创新；文献计量学；可视化分析;CiteSpace中图分类号:F224文献标识码:A文章编号:1672-9161（2021）02-0016-05科技创新的研究正处于蓬勃发展时期,该主题的研究涉及多个学科，近年来科技创新研究的发展趋势如何，主要集中在哪些方面，研究的重点又是什么？为了解近些年科技创新领域的研究概况,本文选取2010-2020年CNKI数据库中科技创新相关文献为研究样本，借助可视化软件CiteSpace仰68&，运用文献计量方法和计分析，旨在客观真实反映科技创新领域的研究现状、研究脉络和前沿热点，为相关领域的未来研究提供指导性的方向和建议。
―、研究方法与数据（一）数据来源与处理本文数据来自CNKI数据库（截止至2020年12月1日），在数据库中选择中文期刊，以“科技创新”为主题进行高级检索，检索时为2010年1月2020年11月，数据，相关的主题的科研文献，选有效数据1714篇作为样本文献。
科研文献的可视化分析(Citespace)
17
一些概念
❖ 研究前沿（Research Fronts）： ❖ 研究前沿系指临时形成的某个研究课题及其基础研究问题的
概念组合，也是正在兴起或突然涌现的理论趋势和新主题， 代表一个研究领域的思想现状。 ❖ 在CiteSpace中，采用Kleinberg的突变检测算法来确定研 究前沿中的概念，基本原理是统计相关领域论文的标题、摘 要、系索词和文献记录的标识符中词汇频率，根据这些词的 词频增长率来确定哪些是研究前沿的热点词汇。根据这些术 语在同一篇文章中共同出现的情况进行聚类分析后，可以得 到“研究前沿术语的共现网络”。
史。引文年轮的
颜色代表相应的
引文时间。一个
年轮的厚度与某
个时间分区内
引文数量成比例。
节点中心旁的数
字代表整个时间
跨度内的被引次
数
42
确定主题词和专业术语 收集数据 提取研究前沿术语 时区分割
阀值选择 共引文章的合并网络
显示
可视检测
验证关键点
视图选项
显示各时间切 片的网络
43
显示合并网络
确定主题词和专业术语 收集数据 提取研究前沿术语 时区分割
•确定关键词和专业术语
•收集数据
•提取研究前沿术语
•时区分割
•阀值选择
•精简和合并
•显示
•可视检测
•验证关键点
24
确定主题词和专业术语 收集数据 提取研究前沿术语 时区分割
阀值选择
显示
可视检测
验证关键点
科研文献的可视化分析(Citespace)
用户可以根据自己的需求调整可视化图表的参数，如节点大小、连线 粗细、颜色等，以更好地展示数据特征。
深入的文献分析和知识挖掘功能
Citespace可以对文献进行深入的引文分析和共词分析，帮助用户发 现研究领域的知识结构和研究前沿。
Citespace的应用领域
学科发展与演化分析
01
通过分析学科领域的发展历程和知识结构，了解学科领域的演
热点话题时序分析
通过对热点话题在不同时间段的变化进行追踪，可以发现研究领域中新兴话题 的出现和演变过程。这有助于把握研究领域的前沿动态和未来发展方向。
04
Citespace在科研领域的 应用案例
学科领域研究热点分析
利用Citespace对特定学科领域的文献进行可视化分析，可以 识别该领域的研究热点和主题。通过分析关键词、主题词的 共现网络，可以发现哪些主题在当前研究领域中受到广泛关 注，并了解其研究现状和发展趋势。
Citespace可视化结果解 读
主题词分析
主题词提取
Citespace可以通过对文献关键词的提取， 识别出研究领域中的核心主题。通过对主题 词的频率、中心性等指标的分析，可以判断 该主题在研究领域中的重要性和影响力。
主题演化
通过分析不同时间段内主题词的变化， 可以揭示研究领域的发展趋势和演化路 径。通过对主题词突发性检测，可以发 现研究领域中的新兴主题和热点话题。
针对不同学科领域的特性，开发 适用于特定领域的可视化分析方 法和工具。
促进不同学科领域的学者合作与 交流，共同推动科研文献的可视 化分析发展。
THANKS
感谢观看
科研文献的可视化分 析(Citespace)
目录
• Citespace简介 • Citespace操作流程 • Citespace可视化结果解读 • Citespace在科研领域的应用案例 • Citespace的局限性与未来发展
如何使用CiteSpace进行中文的文献分析(II)CSSCI部分
载文量
200 180 160 140 120 100
80 60 40 20
0 1996
158 161
165 165 164 165 162
134
145 137 128
141
118 121
1998
2000
2002
2004 时间
2006
2008
2010
2012
文献的年度分布
其他例子：《经济研究》的科学知识图谱
• 如何使用CiteSpace+Google Earth进行文献的地理可视化 • /~cchen/citespace/doc/tutorial/how_to_us
e_CiteSpace+GoogleEarth.pdf • 如何从Web of Science下载数据 • /~cchen/citespace/doc/tutorial/how_to_d
CiteSpace可用于分析的数据库名称
2. 登录数据库
1 登录CSSCI（中国社会科学引文索引）
3. 进入检索页面
• 以下以收集2013年《
2 1
3
1
来源期刊输入“管理科 学学报”，
2 检索字段选择“期刊名 称”，匹配方式选择 “精确”
例子1：《经济研究》的知识图谱
• 本文的数据来源于中国科学引文数据库CSSCI（/），年份选 择1998~2012年，选择来源文献。并在期刊名称中输入“经济研究”，并勾选“精 确”。共检索到包括论文，综述，评论等各类文献2064条（参见表1），经济研 究的年载文量分布参见图1。下载检索结果并保存为“txt”格式文件。“txt”文本 内容包含的论文内容包含作者、机构、关键词、基金和引文等信息。
citespace文献阅读
二、文献时间分析1.年发文量分析1.1几个阶段的特性，反应什么，每个阶段的事情（发展历程）例1：3个阶段，海洋经济研究不断受到学者们的关注和重视。
1982年中国海洋经济研究会的成立标志着海洋经济理论研究的开始，自此学者们逐渐围绕海洋经济展开了研究。
海洋经济学科体系建立的初期，受当时海洋经济发展水平以及理论认识水平的限制，海洋经济的研究在较长一段时间发展较为缓慢。
1.2阶段的发文量，和研究的起始1.3同上1.4.同1.1例子自1980年代末开始，传统村落开始引起国内学者的关注，主要学术群体是规划学与建筑学领域的学者，在他们的推动下，于1999年举办了第一届《中国古村落保护与发展研讨会》。
2.关键词分析2.1基于CiteSpace中国海洋经济研究的知识图谱分析关键词的重要性：关键词是一篇论文的核心观点，是论文主题的高度概括，因此对某一领域相关文献关键词的分析，有助于挖掘该领域的研究热点。
软件操作手法：使用CiteSpace对研究对象的关键词进行分析，将文献数据导入CiteSpace 软件中，设置时间跨度为 1982~2013 年，单个时间分区长度为 1 a；聚类词来源为标题（ti- tle）、摘要（abstract）、作者关键词（author keywords）和增补关键词（keywords plus）；聚类词库选择为突现词（burst terms）；节点类型为关键词（keyword），提取每个时区中被引频次最高的 50 个关键词，生成的关键词图谱如图 2 所示。
生成图谱的说明介绍：图中共有 667 个节点，642条连接，网络密度为0.002 9，其中出（完）。
图谱传替的信息：最大节点、沿着 3 个方向呈枝状展开、在这 3 个枝条上出现的重要节点有、通过研读重要节点所对应的相关文献发现，区域海洋经济差异的研究[11~13]是近年来的一个热点问题，海洋产业研究的热点主要集中在海洋产业结构与布局及优化[14~17]、海洋产业竞争力[18，19]、海洋产业集群[20，21]、现代海洋产业[22]等方面；三个时间段特征：1991~2000 年是国家“八五”和“九五”规划的10 a，海洋经济在国民经济中的地位不断得到提高，其相关研究也不断增多，随着海洋资源的开发利用实践活动的不断增多，海洋资源开发的相关研究不断增多。
基于CiteSpace可视化的国内深度学习文献综述
1引言深度学习是信息化，互联网+条件下提出的新的机遇和挑战，当今时代是一个信息化的时代，人们需要更好的组织思维、更好的意义建构，以实现对知识内容更深层次的理解。
尤其在核心素养教育理念的背景下，发展高阶思维成为学习的目标，而深度学习是推进素质教育的一种有效途径。
深度学习的概念由两位美国学者Ference Marton和Roger Saljo在1976年研究大学生阅读学术论文采用的方法时提出。
然而直到2005年我国才第一次出现深度学习的概念，下面本文将对深度学习主要的研究发展做一个全面的综述。
2深度学习研究现状国内对深度学习的研究更多是借鉴国外的相关理论，起步较晚。
深度学习这一提法在我国现代最早出现于上个世纪90年代，主要针对于政治理论学习，而深度学习这一概念在教育学上被首次正式提出是于2005年上海师范大学黎加厚和何玲发表的《促进学生深度学习》一文中。
为深入了解“深度学习”的前沿成果，本研究主要采用中国知网（CNKI）中的文献数据作为研究来源，以“深度学习”为关键词不设置时间起点对“篇名“进行检索，剔除去无关学科文献，只保留教育领域内文献，最终得到相关文献结果为1160条，继而作为原始数据在CiteSpace中进行计算。
下面是根据CiteSpace的所得计算结果，对文献数量和文献研究热点的统计和分析。
2.1文献数量一门学科的研究成果，首先体现在已经发表的论文上，论文数量的多或少可以反映出学科发展的规模。
根据CiteSpace对这1160篇文献计算统计可以发现：深度学习研究的发表文献数量分为缓慢并波动增长，平稳增长和迅猛增长三个阶段。
第一阶段从1998年至2010年，称为缓慢并波动增长期。
这13年间文献数量一共是56篇，占文献总数的5.3%，2005年之后，文献数量开始缓慢但局部波动增长,但深度学习研究的热度和受重视程度偏低。
第二阶段从2011年至2014年，称为平稳增长期。
4年中一共发表文献190篇，占文献总数的18%。
科研文献的可视化分析Citespace
Publish or Perish 的界面
查询区 分析结果区
❖ 主要的查询分析方式
1、不A同uth的o查r Im询p方ac式t Analysis 2、Journal Impact Analysis 3、General citation search 4、Multi-query center
确定主题词和专业术语 收集数据 提取研究前沿术语 时区分割
阀值选择 共引文章的合并网络
显示
可视检测
验证关键点
视图选项
显示各时间切 片的网络
显示合并网络
确定主题词和专业术语 收集数据 提取研究前沿术语 时区分割
阀值选择 ★共引文章的合并网络
显示
可视检测
验证关键点
确定主题词和专业术语 收集数据 提取研究前沿术语 时区分割
• Citespace是一款应用于科学文献中识别并显示科学 发展新趋势和新动态的软件。
•利用Citespace寻找某一学科领域的研究进展和当前 的研究前沿，及其对应的知识基础。
一些概念
❖ 研究前沿（Research Fronts）： ❖ 研究前沿系指临时形成的某个研究课题及其基础研究问题的
概念组合，也是正在兴起或突然涌现的理论趋势和新主题， 代表一个研究领域的思想现状。 ❖ 在CiteSpace中，采用Kleinberg的突变检测算法来确定研 究前沿中的概念，基本原理是统计相关领域论文的标题、摘 要、系索词和文献记录的标识符中词汇频率，根据这些词的 词频增长率来确定哪些是研究前沿的热点词汇。根据这些术 语在同一篇文章中共同出现的情况进行聚类分析后，可以得 到“研究前沿术语的共现网络”。
确定主题词和专业术语 收集数据 提取研究前沿术语 时区分割
阀值选择
基于CiteSpace文献分析并观察不同剂量艾司氯胺酮在无痛人工流产术应用效果
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键词以及时间之间 的 网 络 关 系 图 谱,可 以 迅 速 发 现
相关领域的基本知 识 以 及 潜 在 的 研 究 热 点 及 前 沿.
供理论依据.
１ 资料与方法
１．
１ 文献数据收集、处理及分析
计算 机 检 索 中 国 知 网 (
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基于citespace的“双创”研究文献分析
行业视角基于ｃｉｔｅｓｐａｃｅ的“双创”研究文献分析叶璇（中共武汉市委党校经管教研室 湖北 武汉 430000）摘 要：为了更好地展现国内外双创研究的发展脉络，本研究选取了Web of Science 和中国知网核心期刊数据库的相关文献进行统计分析，并用文献可视化分析软件citespace呈现研究热点知识图谱、研究热点聚类视图。
研究结果显示，2015年国内外关于双创的研究进入爆发期。
从研究热点看，国内双创领域的研究以创新创业教育为主，而国外研究更多关注创新创业绩效、企业绩效、知识创造和管理创新等。
关键词：Citespace；双创；热点；可视化中图分类号：F031.5 文献标识码：A DOI：10.19921/ki.1009-2994.2021-11-0099-033“双创”的提法源自2014年夏季达沃斯论坛，是“大众创业、万众创新”的简称。
双创”包括创新和创业两个方面：创新是创业的动力源，新技术、新产品、新模式、新市场机会的诞生都会催化出大量创业机会；创业是创新得以商业化的重要条件。
通过创业创建具有发展前景的市场主体，提高市场驱动力，形成以创新带动创业，以创业激发创新的良性循环模式。
为了更好地展现国内外双创研究的发展脉络，本研究选取了Web of Science 中SSCI、SSI数据库的外文文献、中国知网CSSCI、北大核数据库的中文文献进行统计分析，并绘制出了发文量图、研究热点知识图谱、研究热点聚类视图等，以深入了解国内外双创研究的现状。
一、数据来源本研究以中国知网数据库为中文文献来源，期刊类别限定为北大核心和CSSCI期刊，检索时以“双创+创新创业+创业创新+大众创业+万众创新”为主题词进行精确检索。
以Web of Science数据库为英文文献来源，期刊类别限定为SSCI 和SCI，检索时以“Innovation and Entrepreneurship+Mass Entrepreneurship and Innovation”为主题词进行精确检索。
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项 目管 理 领域 的三 大 热 点 领 域 。项 目管 理 的 前 沿 领域 包 括 产 品创 新 、 研 发 项 目管 理 及 项 目组 合 管 理 等 领 域 。
关键词 ： 项 目管理 ； 引 文 分析 ； Ｃ ｉ ｔ ｅ Ｓ ｐ ａ ｃ ｅ ； 词 频 分 析
中 图分 类 号 ： Ｇ ２ ５ ２ ． ８
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｂ ａ ｓ ｅ ｓ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｏ ｉｅ ｒ ｓ ａ ｎ ｄ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｅ ｓ ｏ ｆ ｃ ｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ａ ｎ ｄ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｖ ｉ ｓ ｕ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ，ａ ｎ ｄ ｕ ｓ ｅ ｓ Ｃ ｉ ｔ ｅ Ｓ ｐ ａ ｃ ｅ ｓ ｏ ｔ ｆ －
王红 霞
摘
蔡 建峰
７ １ ０ ０ ２ ９ ）
（ 西 北 工 业 大 学 管 理 学 院 陕 西 西 安
要： 利用 引文 分 析 和 信 息 可 视化 等理 论 和 技 术 ， 借助 Ｃ ｉ ｔ ｅ Ｓ ｐ ａ ｃ ｅ信息 可视 化 软 件 绘 制 项 目管 理 领 域 的 科 学 知 识 图谱 。在
２ ０ １ ５年 ４月
ＡＰＲ．２ ０ｌ ５
情 报探 索
Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ
第 ４期 （ 总２ １ ０ 期）
Ｎ ｏ ． ４ （ Ｓ ｅ ｉ ｆ ａ ｌ Ｎ ｏ ． ２ １ ０ ）
基于 Ｃ ｉ ｔ ｅ Ｓ ｐ ａ ｃ ｅ 的项 目管理文献 分析
Ｗａ ｎ ｇ Ｈｏ ｇ ｎ ｘ ｉ ａ Ｃａ ｉ Ｊ ｉ ａ ｎ ｆ ｅ ｎ ｇ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｍ ａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ， Ｎ ｏ ｒ ｔ ｈ ｗ ｅ ｓ ｔ ｅ ｒ ｎ ｉ ｔ ｙ ， Ｘ ｉ ’ ａ ｎ Ｓ ｈ ａ ｎ ｘ ｉ ７ １ ０ ０ ２ ９）
文 献 标 识码 ： Ａ
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ￣． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ５ — ８ ０ ９ ５ ． ２ ０ １ ５ ． ０ ４ ． ０ １ ３
Ｃ ｉ ｔ ｅ Ｓ ｐ ａ ｃ ｅ － ｂ ａ ｓ ｅ ｄ Ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｏ ｎ Ｐ ｒ ｏ ｊ ｅ ｃ ｔ Ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｎ ｔ Ｄ ｏ ｃ ｕ ｍｅ ｎ ｔ
对 图 谱分 析 的基 础 上 ， 利 用 共 词 分 析 法 和共 引 文 献 分 析 法 ， 对 项 目管 理 知识 领 域 的研 究 热 点 和研 究 前 沿 进 行 分 析 ， 并 且 对 其 发 展 趋 势 进行 了讨 论 。认 为 项 目组 织 绩 效 管 理 以 及 项 目成 本 控 制 ， 产 品研 发 、 产 品设 计 以及 创 新 管 理 ， 模 型 及 相 关 信 息 技 术 应 用 成 为
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