citespace使用 讲课版

生长方面，无论“第一人”或“第一时间”或“首创方法”等方面，都
没有这位引进人员
3、CiteSpace应用案例及方法
概要
• 学科领域---前沿、新兴、领域、进展 • 科研竞争力---国家、机构、领军人物、
研究水平
• 核心文献---热点论文、核心期刊
2.3.1 核心文献 — 重点科技论文分析
分析策略 通过共现词频(term或keyword)或共引文献（cited reference)分析，获得关键文献
“红外器件”共引期刊网
分析结论： 得到“红外器件”近10年70多 种高词频核心文献资源
2.4 研究主题全球分布概览
“六维力传感器”在中国 研究的地区分布
“六维力传感器”在西欧等 世界个地区的研究分布
利用CiteSpace在Google地图上， 生成研究主题在世界各地区的分布
3、CiteSpace使用方法
数据设置
“红外量子点-阱”新兴前沿分析网
分析结论：
NSF “水体污染控制与治理技术” 的研究前沿为2个领域：2003-05 年 间 的 “ 环 境 工 程 ” ； 20062009年间的“合作研究”
图谱分析： 按突现率3.09指标，析出1个红 色方节点，表征1个新兴前沿
分析结论： “红外量子论”研究在05-10年间 出现一个新兴前沿：In-A量子点阱
“红外器件”机构+学科聚类网
分析结论：
在前沿主题分布中，中科院机构侧重“红外量子阱”、 “光电探测器”、“红外焦平面”研究；与澳大利亚国 家研究院“、”中国科大“等研究主题非常接近
分析结论：
在“红外器件”学 科中，中科院机 构占有很大份额
2.2.3 科研竞争力 — 学术个人（作者）分析
分析策略：通过作者（author)或 共引作者（cited author)+术语词组(noun phrases)（或学科
“NSF水污染”研究前沿分析
用共被引（现）词+研究聚类，揭示研究结构 构成
数据设置
图谱分析及其结论：
根据研究聚类分析，从1979-2009 年，NSF资助项目“水污染” 的 研究结构分布于20多个方面：
“NSF水污染研究结构”分析网
3、CiteSpace应用案例及方法
• 学科领域---前沿、新兴、领域、进展
图谱分析：
根据点群颜色、构成、高 词频文献，分析得出研究 进展，发展态势
分析结论： NSF水污染-人口与社会生态群 落” 研究进展： 1 、1977-79年 水环境生态系统、生化研究。。 4、1990-92年 跨系统研究。。。 5、2001-09年 。。。。
用时区图 (timeline、timezone)分析, 显示学科进展、发展态势： 从1976年以来，NSF“纳米环境健康与 安全” 研究经历了三个发展阶段: 1 、第一阶段：1996年 最早始于1996年，资助项目主要侧重污 染防护研究项目建议，典型的有：“乳
“红外器件”国家分布网
数据设置
法国
美国
日本
分析结论：
“红外器件”研究 （发文）大国为： 美国、中国、日 本、德国、法国 等
“红外器件”国家+术语网
分析结论：“红外器件”方面，
中国主攻领域：量子阱红外 探测器等方面；美国、英国、 澳大利亚等分别涉及2个前沿 领域：红外光电探测器、毫 微米红外探测器
2.2.2 科研竞争力 — 研究机构分析
……并同时具有艺术享受
CiteSpace 2.2 R11 Chaomei Chen
2、CiteSpace应用案例及方法
• 学科领域---前沿、新兴、领域、 进展
概要 • 科研竞争力---国家、机构、领军人物、
研究水平 • 核心文献---热点论文、核心期刊
2.1.1 研究前沿、新兴前沿分析
研究前沿析出方法
聚类），获得领军人员、合著者、竞争对手以及合作关系
数据设置
“红外器件”作者+前沿主题网
分析结论：
“红外光电探测 器”主研人员均 是国外科研人员
“红外器件”（发文）共现作者网
“红外器件” 共引作者网
分析结论：
“红外器件” 高共引 文作者，分别为美国、 加拿大、韩国等；中 国高校、中科院等多 数为合著者，如…
Betweenness centrality 中间中心性—用来进行中心性测度 的指标，指网络中经过某点并连接这两点的最短路径占 这两点之间最短路径线总数之比。中间中心性高的节点 为关键节点，呈紫色方圆节点；位于连接两个不同聚类 的路径上的节点为“转折点”
Burst terms 突现词—通过考察词频,将某段时间内频次变 化率高的词从大量的主题词中探测出来
2. 导入CiteSpace；数据处理、构建分析网：
节点类型：phrases、cited reference 分析网类型：ACA + 学科聚类
“纳米花”共引作 者+学科聚类网
数据设置
“InN纳米花”” 共现作者+学科
聚类网
分析结论： 从分析网图谱1-2分析出近10年国际“纳米花”或“InN纳米花”晶体结构
Citation tree-rings 引文年环—代表着某篇文章的引文历史。
术关联等
----引自《科学知识图谱方法与应用》
可以解决问题 1、识别研究前沿
将新兴的研究趋势和新出现的科研主题，映射于对应的知识基础(高共引文献） 2、标注研究前沿
从 Title 、 Abstract 、 Descriptors 、 Identifiers 中提取突变词（ burst terms），以识别学科新趋势、新方向、新 领域、新主题
分析结论：“红外器
件”3名高发文作者，分 别为美国、加拿大等
2.2.4 科研竞争力 -- 研究水平分析
需求分析 对X所X引进人才“InN纳米花结构”研究水平评估 数据处理
1. 数据制备
用SCI、ISTP、EI数据库，采用XX检索式，在主题项中检 到“2000-2010 InN纳米花结构”XX条文献数据
3、寻找关键节点 关键节点控制科研走向；其余节点以关键节点为核心形成学科结构
1.4 科学知识图谱CiteSpace为科研能做……
用科学计量学和知识图谱方法，为科 学观察、发现、跟踪提供参考途径
识别科研前沿，发现科学问题 揭示科研进展，跟踪科研演变 构建学科结构，明晰科研布局 观察学术关系，了解竞争对手 判断经典文献，辅助科研概述
这个系统利用可视化技术，在知
采用PathFinder关键路径网络法、Minimum Spanning Tree 最小生成树法
识领域中帮助用户进行突发趋势 和技术预测等分析
选择地控制图中点连接密度，精简复杂的分析网络 6、时间抓拍的概念模型
用时间切片抓拍（ Time-sliced snapshot ）来显示学科（研究）演变、学
分析策略：通过机构（institu*)或 +术语词组(noun phrases)（或学科聚类），获得研究机构
分布、竞争对手以及机构研究间关系
数据设置
“红外器件”机构网Fra bibliotek“红外器件”国际机构排行
“红外器件” 国际研究 机构分布
“红外器件”机构+术语词组网
从发文角度分析,
“红外器件”中科院为高发文机构
概要
• 概念名词
• 数据类型 • 图谱判读 • 使用步骤 • 地球地图生成法
3.1 概念词定义 1
Nodes节点--在图谱中节点即曲线中的控制点、交叉点，
网络连接的端点，根据共引（共现）频次统计而形成的
节点
各色方圆节点
Centrality 节点中心性（度）--是指其所在网络中通过某节 点的任意最短路径的条数，是网络中节点在整体网络中 所起连接作用大小的度量
1.2 科学知识图谱基本原理
科学知识图谱以科学知识为计量研究
对象，显示科学知识的发展进程与结构 关系，用数学方程式表达科学发展规律， 采用引文分析方法以及信息可视化技术， 采用曲线、图谱等形式将科学发展规律 绘制成二、三维、知识图谱、知识地图 等图形
科学知识图谱基本原理是分析信息
知识单位（科学文献、科学家、关键词 等）的相似性及测度。采用不同的方法 和技术绘制不同类型的科学知识图谱
• 科研竞争力---国家、机构、领军人物、
概要 研究水平
• 核心文献---热点论文、核心期刊 • 完整案例---六维力传感器发展趋势研究
2.2.1 科研竞争力 — 国家分布
分析策略：通过国家（country)或 +术语词组 (noun phrases)（或学科聚类），获得研究国
家、竞争国以及学科间关系
分析结论： “六维力传感 器”近10年的 10篇高词频或 高引频文献
“六维力传感器”共现（引）文献网
2.3.2 核心文献 — 核心资源分析
分析策略 通过共引期刊（cited journal)分析，获得核心学科资源
数据设置
“红外器件”共引期刊词频排行
分析结论： 得到“红外 器件”近10 年6种高中性 度文献资源
分析结论： “红外探测器” 近年5个关键研
究前沿：超晶格、红外探测器、 光探测器、镓化合物、光吸收
“红外 探测器”关键前沿分析网
2.1.3 学科进展、发展态势分析
数据设置
分析方法： 用共引（现）词频（ category、term、 keyword或cited reference）构建分析网
“研究进展”分析网
究者）关联；突出节点在关系网络中位置，构建关键节点
4、标签（聚类）词选取
基于信息论的3种算法tf*idf、Log-Likelihood Ratio 、Mutual Information，
CiteSpace是2003年由美国