3.共现聚类分析
colexification的含义 共词
colexification的含义共词摘要：1.共词概念介绍2.共词方法论分析3.共词应用领域及案例4.共词面临的挑战与未来发展正文：一、共词概念介绍共词（Co-occurrence），又称为共现，是指两个或多个词语在同一文本中同时出现的现象。
在语言学、信息检索和文本挖掘等领域，共词分析作为一种重要的研究方法，旨在揭示词语之间的关联性和语义关系。
二、共词方法论分析1.共词矩阵：将文本中的词语两两组合，统计它们在同一句子中出现的次数，构建一个对称的共词矩阵。
共词矩阵的元素表示两个词语在文本中的共现次数，矩阵的行和列分别对应文本中的所有词语。
2.聚类分析：对共词矩阵进行聚类分析，可以发现词语之间的相似性，从而挖掘出文本的主题和结构。
3.网络分析：将共词矩阵转换为有向图，可以研究词语之间的因果关系、影响力度等。
4.词频统计：分析文本中的词语出现频率，可得出关键词、热点话题等。
三、共词应用领域及案例1.文献综述：在学术研究中，共词分析可以帮助研究者了解某一领域的研究热点、研究现状和发展趋势。
2.文本分类：共词分析可用于自动分类文本，如新闻分类、文档分类等。
3.情感分析：分析文本中的情感词汇共现关系，判断文本的情感倾向，如正面、负面或中性。
4.语言学习：共词分析可以帮助学习者掌握词汇之间的关联性，提高语言学习效果。
四、共词面临的挑战与未来发展1.数据规模：随着互联网的发展，文本数据呈现出爆炸式增长，如何处理大规模文本数据成为共词分析的一个挑战。
2.词语歧义：在自然语言处理中，词语存在多种含义，共词分析需要解决词语歧义问题。
3.语义关系挖掘：共词分析目前主要关注词语的统计关系，未来研究可深入挖掘词语间的语义关系。
4.智能化应用：结合人工智能技术，共词分析有望在更多领域发挥智能化作用。
总之，共词作为一种重要的文本分析方法，在多个领域具有广泛的应用价值。
词共现矩阵分析方法介绍
词共现矩阵分析方法介绍标题：词共现矩阵分析方法介绍概述：词共现矩阵分析方法是一种文本分析工具，通过计算词语在大量文本中的共现情况，可以揭示出词语之间的关联性和语义内涵。
本文将介绍词共现矩阵分析方法的基本原理、应用场景以及优缺点，并提供一些实用的案例分析。
1. 什么是词共现矩阵分析方法？词共现矩阵分析方法是一种基于统计学原理的文本分析方法，它通过构建一个词语与词语之间的共现矩阵来进行分析。
在该矩阵中，每一行代表一个词语，每一列代表一个文本样本。
矩阵中的每个元素表示对应词语在对应文本样本中出现的次数或频率。
2. 词共现矩阵分析方法的原理：词共现矩阵分析方法基于一个关键假设：如果两个词语在多个文本中频繁地共同出现，那么它们很可能具有某种关联性。
该方法通过计算不同词语之间的共现次数或频率，进而分析它们之间的关系。
3. 词共现矩阵分析方法的应用场景：- 文本聚类和分类：通过分析词语之间的共现关系，可以将文本按照主题或类别进行聚类和分类，以便更好地理解文本内容。
- 关键词提取和摘要生成：通过词共现矩阵分析，可以发现文本中频繁共现的词语，从而提取出关键词和生成文章摘要。
- 情感分析：通过分析情感词与其他词语的共现情况，可以推断文本的情感倾向或情绪状态。
- 关系网络构建：通过词共现矩阵分析方法，可以构建关键词之间的关系网络，进而揭示出词语之间的相关性和从属关系。
4. 词共现矩阵分析方法的优点：- 简单易懂：该方法的原理简单，容易理解和实现。
- 可解释性强：通过可视化共现矩阵，可以直观地观察词语之间的关系。
- 适用范围广：适用于各种类型的文本数据，包括文学作品、社交媒体数据、科学论文等。
5. 词共现矩阵分析方法的缺点：- 无法处理词序信息：该方法只关注词语之间的共现关系，忽略了词语之间的顺序信息。
- 词语的歧义性：对于具有多义的词语，可能无法准确地反映其语义内涵。
- 稀疏性问题：当文本数据稀疏时，词共现矩阵中可能出现很多零值，导致分析结果不够准确。
用户画像研究的文献特征和热点分析
用户画像研究的文献特征和热点分析摘要：针对用户画像学术研究文献开展计量分析，使用Citespace可视化工具对用户画像的时序分布、作者分布、科研机构分布、期刊分布等用户画像的研究现状进行了具体的描述分析，并对关键词进行共词和聚类分析以发现研究热点。
归纳了用户画像领域的主要研究方向及研究状况，为下一步的研究工作提出了建议。
关键词：用户画像; 文献计量; 聚类分析;Abstract：Based on a quantitative analysis of the academic literature on user portrait,the paper uses the CiteSpace to analyze the progress on user portrait,such as time sequence distribution,author distribution,scientific research institution distribution,journal distribution,etc.,and to find the research hotspots by using the co-word and cluster analysis of key words. The paper summarizes the main research directions in the field of user portrait,and puts forward interesting topics for the future work.Keyword：user profile; literature measurement; cluster analyze;1 、引言2018年8月，中国互联网络信息中心(CNNIC)发布了第42次《中国互联网络发展状况统计报告》，据报告中显示，截至2018年6月，我国上网用户人数已超过8亿，互联网普及率达到57.7%;18年上半年新增的网民数量为2968万人，同比上一年增长了3.8%;而我国使用手机上网的用户规模已达7.88亿，上网用户通过手机连接互联网的比例高达98.3%[1]。
数据分析的六种基本分析方法
数据分析的六种基本分析方法数据分析是如今商业决策中不可或缺的一个环节。
通过对大量数据的收集、整理和分析，可以揭示出隐藏在背后的有价值的信息和模式。
在数据分析的过程中，有许多基本的分析方法可供选择。
本文将介绍六种常用的数据分析方法。
1. 描述性分析描述性分析是数据分析的起点。
它通过对数据进行总结和描述，帮助我们了解数据的基本特征。
常用的描述性分析方法包括： - 平均值：计算数据集的所有值的平均数，反映数据的集中趋势。
- 中位数：将数据集按大小排序，找到中间的数值，反映数据的中心位置。
- 极值：识别出数据集的最大值和最小值，帮助我们了解数据的范围。
- 频数分布：将数据分成不同的组，统计每个组的频数，呈现数据的分布情况。
2. 相关性分析相关性分析用于探索变量之间的关系。
通过计算相关系数，我们可以确定两个变量之间的线性关系强度和方向。
常用的相关性分析方法包括：- 皮尔逊相关系数：衡量两个变量之间的线性关系强度，取值范围为-1到1。
- 斯皮尔曼相关系数：衡量两个变量之间的非线性关系强度，取值范围为-1到1。
- 散点图：将两个变量的值绘制在笛卡尔坐标系上，直观展示它们之间的关系。
3. 预测分析预测分析是根据过去的数据和模式，预测未来的结果。
它基于历史数据的趋势和模式，通过建立数学模型来进行预测。
常用的预测分析方法包括：- 线性回归：通过拟合一条直线来预测一个或多个自变量与因变量之间的关系。
- 时间序列分析：通过分析时间上的趋势和周期性模式来预测未来的结果。
- 预测模型评估：使用合适的评估指标来评估预测模型的准确性，如均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等。
4. 分类分析分类分析用于将数据集中的个体划分为不同的类别。
通过对已有的数据进行分类，我们可以预测新的数据属于哪个类别。
常用的分类分析方法包括：- 决策树：通过一系列的判定条件将数据划分为不同的类别，形成树状结构。
- 朴素贝叶斯分类：基于贝叶斯公式，计算数据属于每个类别的概率，选择概率最高的类别作为预测结果。
共词分析法的基本原理及实现
1、建立词库：首先需要对文本中的词汇进行分词和标注，建立词汇库。这 个步骤可以通过一些现有的分词工具和词典来完成。
2、计算共现频率：在建立词汇库的基础上，对于每一对词汇，计算它们在 文本中共同出现的频次。
3、构建相似度矩阵：根据词汇之间的共现频率，可以计算出它们之间的相 似度，从而构建一个相似度矩阵。
4、应用聚类算法：使用一些常用的聚类算法，如K-means、层次聚类等，根 据相似度矩阵将词汇聚成一个类别。
5、分析聚类结果：对聚类结果进行分析，可以发现文本的主题和热点，进 一步挖掘文本数据的有用信息。
总之，共词分析法作为一种有效的文本挖掘方法，可以广泛应用于信息处理 和文本分析中。共词聚类分析法作为其中的一种重要方法，具有简单易行、可操 作性强等特点，可以发现文本的主题和热点以及词汇之间的关联程度，为深入研 究文本数据提供更多有用信息。随着大数据时代的到来，共词分析法将会得到更 加广泛的应用和发展。
等是机器学习的核心概念，同时还可以了解到机器学习在不同领域的应用情 况。这些信息可以作为文章论述的基础，使文章内容更具说服力和可信度。
总结共词分析法是一种有效的文本挖掘和分析工具，可以帮助我们揭示文本 中词汇之间的关联和规律，提取有用的知识结构。它的优点在于可操作性强、适 用范围广，能够从大量文本数据中挖掘出有用的信息。
2、基于主题的共词分析
基于主题的共词分析能够更深入地挖掘文献之间的和相似性。该方法首先通 过主题建模技术（如LDA、PLSA等）从文献中提取主题，然后对每个主题进行共 词分析。该方法适用于领域分析和主题挖掘等场景。
3、基于实体和关系的共词分析
基于实体和关系的共词分析能够从文献中提取实体和实体之间的关系，并对 这些实体和关系进行共词分析。该方法适用于知识图谱构建、实体关联和领域知 识挖掘等场景。
生命科学中的共现性分析及其应用研究
生命科学中的共现性分析及其应用研究生命科学领域中的研究主题涉及到多个方面，研究者们需要了解不同领域的知识才能进行深入的研究。
在这个过程中，共现性分析成为了一种重要的工具。
共现性指的是两个或两个以上的术语在同一个研究文献中同时出现的情况。
通过对共现性的研究，研究者可以更加全面地了解某个主题的研究现状和热点方向，进而指导自己的研究。
一、共现性分析原理共现性分析是一种文献计量学的方法。
该方法可以分为以下几个步骤：首先，从数据库中获取与研究主题相关的文献集；然后，通过文献集中的文献摘要或关键词提取用于分析的术语；接着，统计不同术语之间的共现情况，得到由术语组成的矩阵，该矩阵表明了不同术语之间的关系；最后，通过对矩阵进行聚类、网络分析等方法，挖掘出术语之间的规律和特征，为后续的研究提供指导。
二、共现性分析的应用共现性分析在生命科学领域有着广泛的应用。
其中，最常见的应用包括以下几个方面：1、领域知识的综述：共现性分析可以根据文献集构建术语矩阵，进而进行聚类、网络分析等方法，将文献集中不同术语之间的关系展现出来，为研究者综述某一领域的知识提供了方便。
2、研究热点的发现：通过共现性分析可以发现某一领域研究的热点和趋势。
例如，对肿瘤研究中的术语矩阵进行分析，可以发现肿瘤免疫治疗、个体化治疗等领域是当前的热点研究方向。
3、领域专家的发掘：共现性分析可以通过分析研究者的文献，发现某个领域的专家学者，为领域内人才引进和研究团队建设提供参考。
4、科学合作的建立：共现性分析可以通过分析在同一领域发表研究成果的学者之间的网络关系，从而发现潜在的合作者。
这种方法被称为“合作网络分析”。
三、应用研究举例以细胞自噬为例，介绍共现性分析的应用研究。
细胞自噬是一种重要的细胞代谢过程，被广泛地应用于疾病治疗等领域。
通过在PubMed数据库中收集与细胞自噬有关的文献，得到了一个包含2925篇文献的文献集，通过文献摘要提取出了62个与细胞自噬相关的术语，构建了一个62*62的术语共现矩阵。
计算机课程思政研究的知识图谱可视化分析
第 22卷第 6期2023年 6月Vol.22 No.6Jun.2023软件导刊Software Guide计算机课程思政研究的知识图谱可视化分析刘雪洁1，2，孙庚1，2，刘波1，郭泓希2，齐红1（1.吉林大学计算机科学与技术学院；2.吉林大学软件学院，吉林长春 130012）摘要：分析计算机专业课程思政建设的研究现状和研究热点，预测计算机专业课程思政的发展趋势，可为未来课程思政教学改革和探索提供借鉴。
通过检索中国知网（CNKI）数据库2010-2022年收录的 675篇计算机专业课程思政文献，采用CiteSpace软件对所选文献的作者、研究机构、关键词进行聚类分析，对高频关键词进行中心性分析，构建合作网络共现知识图谱；对当前计算机专业课程思政的研究热点、研究前沿趋势等进行科学计算可视化分析，清晰地展示了计算机课程思政研究的基本轨迹、特征、热点和趋势。
以上研究成果可为完善课程思政理论，尤其是推进计算机专业课程思政的研究工作作出贡献。
关键词：课程思政；知识图谱；可视化分析；计算机专业DOI：10.11907/rjdk.221841开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：G641 文献标识码：A文章编号：1672-7800（2023）006-0229-06Visual Analysis of Ideological and Political Research in Computer Courseby of Knowledge GraphLIU Xue-jie1，2， SUN geng1，2， LIU bo1， GUO hong-xi2， QI hong1（1.Department of Computer Science and Technology， Jilin University；2.Department of Soft Engineering， Jilin University， Changchun 130012， China）Abstract：It can provide reference for the future teaching reform and exploration of curriculum ideological and political research by analyzing the research current status and hotspots， and predicting the development trend of the ideological and political construction of computer major courses. This paper searches 675 ideological and political documents of computer major courses collected in CNKI database from 2010 to 2022，uses CiteSpace software to cluster the authors，research institutions and keywords，makes a central analysis of high-frequency key‐words， and constructs a cooperative network co-occurrence knowledge graph. Then it realizes the scientific visual analysis on the research hot‐spots，research trends of the current curriculum ideological and political research in computer courses，and clearly shows the basic track，characteristics， hotspots and trends of computer curriculum ideological and political research.The above research results can contribute to im‐proving the theory of ideological and political education in courses， especially in promoting the research of ideological and political education in computer science courses.Key Words：curriculum ideology and politics； knowledge graph； visual analysis； computer major0 引言课程思政是实现全员、全程、全方位育人格局，将各类专业课程与思想政治课同向同行形成协同效应，将“立德树人”作为教育根本任务的一种综合教育理念［1-3］。
关键词共词分析、聚类分析和多维尺度分析
关键词共词分析、聚类分析和多维尺度分析功能：1、寻找近几年研究热点(热点图），为论文的选题做准备2、直接为论文服务方法举例：关键词：自闭症研究工具：Bicomb共词分析软件、SPSS17.0、excel、中国知网（CNKI）研究进程：A：中国知网（官网）-左上“资源总库”-左上“中国学术期刊网络出版总库"主题：自闭症，年限范围：2000-2014，来源类别：全选—检索每页显示：50-一页页全选后再删除一定不要研究的文献—尽量多选择文献（最好全部）导出/参考文献—全选—导出-自定义（支持需输出更多文献信息)-全选—导出-保存-txt打开txt-编辑—全部替换（前面英文删除）-另存为txt—编码：ANSI【多操作几遍，不然提取不出来或会出现00000，而不是00000,00001，00002等】B：书目共现分析系统—增加(右上角)—项目编号：1—格式类型:cnki中文txt—提取-选择文档—关键字段：关键词-提取（红色）—统计-关键字：关键词—∑统计-矩阵—关键字：关键词—≥5≤280-词篇矩阵—生成—导出至txt-保存C：打开SPSS-文件-打开文本数据-下一步-删除第一行-度量标准：“名义”变为“度量”—分析—分类—系统聚类-V1标准个案-V2到Vn变量—统计量:选择“合并进程表"“相似性矩阵”-绘制：树状图-方法（二分类—Ochiai）-结果：近似矩阵（最大的表格)导出到excel—多维尺度分析【树状图如果是虚线，可能是spss版本问题或其他问题】D：SPSS—excel导入-打开数据—excel—删除第一行—删除1:、2：、3：、4：、5：、、、—复制粘贴到变量视图—度量标准：“名义”变为“度量"-字符串变为数值【第一个分类不要改字符串】—分析—度量—多维尺度最后一个ALSCAL-变量移动—从数据创建距离-度量(E）—标准化：Z得分—选项：组图。
CiteSpace聚类教程
CiteSpace聚类教程一、CiteSpace聚类功能简介CiteSpace的聚类功能是基于文献引用关系的，可将文献按照引用关系进行聚类，从而呈现不同研究主题或领域的研究群体。
具体来说，CiteSpace采用主题模型和文献共引分析的方法，根据文献间的共现关系来判断其研究主题的相似性，并将相似的文献聚类到同一个群体中。
二、CiteSpace聚类的使用方法1. 数据准备：首先需要将待分析的文献数据导入CiteSpace中，可以是Web of Science、SCI、SSCI等数据库中的文献数据，也可以是自己整理的文献数据。
将文献数据导入CiteSpace后，可以选择性地设置一些参数，如时间范围、文献类型等。
2. 引用关系构建：CiteSpace需要构建文献间的引用关系网络，即将每篇文献与其所引用的其他文献连接起来。
可以通过CiteSpace自带的数据预处理工具，根据文献中的引用关系手动构建引用关系网络。
也可以从外部数据库中导出文献的引用关系数据，然后导入CiteSpace进行分析。
3. 聚类参数设置：在进行聚类分析前，可以设置一些参数来调整聚类的效果。
主要包括聚类方法、相似度计算方法和聚类的粒度等。
聚类方法可以选择层次聚类、K-means等；相似度计算可以选择余弦相似度、Jaccard相似度等。
5. 进一步分析：除了聚类结果图外，CiteSpace还提供了多种分析功能，如关键词共现分析、主题演化分析等，可用于深入了解聚类结果中各个研究主题的特点和变化趋势。
三、CiteSpace聚类的应用案例1. 领域研究：研究者可以利用CiteSpace对其中一学术领域进行文献聚类分析，发现该领域的研究热点和研究主题，帮助指导自己的研究方向。
2. 学科交叉：CiteSpace可以将不同学科的文献进行聚类，找到学科间的交叉点，并发现新的研究领域和方向。
3.学术评估：通过对其中一学术领域的文献进行聚类，可以了解该领域的研究人员和机构，并评估其研究能力和影响力。
共词分析法研究_三_共词聚类分析法的原理与特点
基金项目:广东医学科研课题/广东省热点医学科研主题现状研究0(编号:A2006474)。
作者简介:钟伟金,男,1976年生,硕士,馆员,研究方向为文献计量分析。
共词分析法研究(三))))共词聚类分析法的原理与特点The Research of Co -word Analysis (3))))The Principle and C haracteristics of the C o -Word Cluster Analysis钟伟金 李 佳 杨兴菊(广东医学院图书馆 湛江 524023)摘 要 共词聚类分析法采用聚类的计算方法,对文章中共现的词对(主题词或关键词)的关联性进行运算,将关系密切的词聚集归类,从而达到挖掘隐含信息的目的。
通过对聚类原理的分析,认为该方法具有客观性、科学性、敏感性的特点。
并讨论了共词聚类分析法的不足以及其解决办法,最后介绍了共词聚类分析法的最新研究进展。
关键词 共词聚类分析法 研究进展 共词聚类原理中图分类号 G251.5随着期刊数量的增长与学科的细化发展,给情报工作者带来了新的挑战:文献的组织与检索、文献内容的分析评价、文献信息的提取与挖掘。
传统的文献检索方式如分类号、主题词、关键词等,由于缺乏文献内容间的联系、智能化检索程度低,在文献呈爆炸式增长的时代,传统的检索方式已难以在查全率与查准率间取得平衡,说明这种信息的组织检索方式难以满足人们的需求。
由于人类科研活动及其成果主要是以文献方式记录储存的,因此对文献量与文献主题的统计分析可在某种程度上反映出一门科学在一定时期研究的基本趋势、研究的水平和发展速度[1],文献量的大量增长,无疑给情报人员通过对文献集的分析来评价学科的发展现状的难度,也为情报人员通过文献集提取、挖掘有用的信息带来困难。
为解决这一矛盾,需要采用新的方法来处理组织、整理和分析文献集。
新方法应该具有以下三方面的特点:能对文献内容进行识别;能反映文献之间的内容联系;能借助机器进行批量处理。
共词分析法研究共词分析的过程与方式
共词分析法研究共词分析的过程与方式一、本文概述共词分析法是一种广泛应用于信息科学、图书馆学、社会学、管理学等领域的文献计量学方法。
它通过统计和分析一组词汇在特定领域文献中共同出现的频次，揭示这些词汇之间的关联性和聚类性，从而反映该领域的热点主题、研究趋势和知识结构。
本文旨在深入探讨共词分析的过程与方式，包括数据准备、共词矩阵构建、聚类分析、结果解读等关键环节，以期为相关领域的研究者提供一套系统、实用的方法论参考。
在本文中，我们首先将对共词分析法的基本原理进行简要介绍，阐述其相较于其他文献计量学方法的独特优势。
随后，我们将详细介绍共词分析的具体步骤，包括如何从海量文献中筛选和提取关键词，如何构建共词矩阵并计算关键词之间的关联强度，以及如何运用聚类分析等统计方法对共词矩阵进行解读和可视化展示。
我们将通过实例分析，展示共词分析法在实际研究中的应用效果，并探讨其可能存在的局限性和改进方向。
通过本文的阐述，我们期望能够帮助读者更加深入地理解共词分析法的核心思想和操作步骤，掌握其在实际研究中的应用技巧，从而推动该方法在相关领域的研究中得到更广泛的应用和发展。
二、共词分析法的理论基础共词分析法是一种基于文献计量学的方法，它的理论基础主要源自信息科学、文献学和情报学等领域。
该方法通过统计和分析一组关键词或主题词在同一篇文献中共同出现的频次，来揭示这些关键词或主题词之间的关联程度，从而反映某一学科或领域的热点、结构和发展趋势。
共词分析法的理论基础主要包括词频分析理论、共现分析理论和聚类分析理论。
词频分析理论认为，关键词的出现频次能够反映其在某一学科或领域的重要性，频次越高，说明该关键词越受关注，其研究价值也越大。
共现分析理论则强调关键词之间的关联性，认为如果两个关键词在同一篇文献中频繁共现，那么它们之间就存在一定的关联或相似性。
聚类分析理论则是将共现频次较高的关键词进行聚类，形成不同的主题或研究领域，从而揭示学科或领域的结构和发展趋势。
文献计量学方法共现和聚类
文献计量学方法共现和聚类
文献计量学是一种定量分析方法，用于研究学术文献之间的关
系和趋势。
其中，共现分析和聚类分析是两种常用的方法。
首先，共现分析是一种用于发现文献中关键词之间关联性的方法。
它通过统计文献中关键词同时出现的频率，来揭示这些关键词
之间的内在联系。
共现分析可以帮助研究者发现研究领域中的热点
问题和关键主题，从而指导后续研究方向的选择和研究重点的确定。
其次，聚类分析是一种将文献按照其特征进行分组的方法。
在
文献计量学中，聚类分析常常被用来将具有相似研究主题或关键词
的文献进行分类，以便于研究者对大量文献进行整理和理解。
通过
聚类分析，研究者可以更好地把握不同研究领域的发展趋势和内在
联系，为自己的研究提供更全面的背景和参考。
总的来说，文献计量学方法中的共现分析和聚类分析都是非常
有益的工具，它们可以帮助研究者更好地理解学术文献之间的关系
和趋势，为研究方向的选择和研究内容的确定提供重要参考。
同时，这些方法也为学术研究的发展和进步提供了有力的支持和指导。
词共现算法
词共现算法词共现算法是一种自然语言处理（NLP）技术，用于分析文本中词语之间的关联关系。
它可以帮助我们深入挖掘文本中的语义信息，为文本挖掘、情感分析、主题建模等任务提供有益的帮助。
下面将详细介绍词共现算法的基本概念、实现方法和应用场景。
一、基本概念词共现算法是指通过分析文本中词语共同出现的频率，来研究词语之间的关联关系。
如果两个词语在文本中共同出现的频率高于随机预期，则认为它们之间存在一种共现关系。
共现关系可以反映词语之间的语义关联、主题相似度等信息。
二、实现方法词共现算法的实现方法主要包括以下步骤：1.预处理：对原始文本进行分词、去停用词等预处理操作，得到一系列的词语。
2.构建共现矩阵：根据预处理后的词语，构建一个共现矩阵。
矩阵中的每个元素表示两个词语共同出现的次数。
3.计算共现概率：根据共现矩阵，计算每个词语对之间的共现概率。
共现概率是指两个词语在文本中共同出现的概率，可以通过共现次数除以总词语次数得到。
4.聚类分析：根据共现概率矩阵，对词语进行聚类分析。
常用的聚类算法包括K-means、层次聚类等。
5.结果展示：将聚类结果以图形化的方式展示出来，方便用户进行进一步的分析。
三、应用场景词共现算法可以应用于以下场景：1.文本挖掘：通过对文本中的词语进行共现分析，可以挖掘出文本中的主题、关键词等信息，为文本挖掘任务提供支持。
2.情感分析：通过对评论、留言等文本进行词共现分析，可以识别出其中的情感倾向和情感色彩，为情感分析任务提供帮助。
3.主题建模：通过对大量文本进行共现分析，可以识别出其中的主题和关键词，为主题建模任务提供支持。
4.语义关联分析：通过对文本中的词语进行共现分析，可以挖掘出词语之间的语义关联关系，为语义关联分析任务提供帮助。
5.推荐系统：通过对用户历史行为和评论进行词共现分析，可以为用户推荐相关的产品或服务，提高推荐系统的准确性和效果。
总之，词共现算法是一种有效的自然语言处理技术，它可以为我们深入挖掘文本中的语义信息和关联关系提供支持。
共词分析法研究共词聚类分析法的原理与特点
共词分析法研究共词聚类分析法的原理与特点一、本文概述本文旨在深入探讨共词分析法及其重要应用——共词聚类分析法的原理与特点。
作为一种在文献计量学、内容分析和信息科学等领域广泛应用的文本分析方法，共词分析法通过对文献中共同出现的词汇进行分析，揭示出词汇之间的内在关联和知识结构。
而共词聚类分析法则是在此基础上，利用聚类算法对共词矩阵进行聚类，进一步挖掘出主题结构、研究热点和发展趋势。
本文将首先介绍共词分析法的基本原理和方法步骤，然后重点阐述共词聚类分析法的实现过程、优势和局限性，以期为读者提供全面而深入的理解，并为其在相关领域的实际应用提供指导和参考。
二、共词分析法的理论基础共词分析法是一种基于文献计量学的分析方法，其理论基础主要包括词频分析、共现分析和聚类分析三个部分。
词频分析是共词分析法的基础。
通过统计特定领域文献中词汇的出现频率，可以揭示出该领域的研究热点和趋势。
高频词汇往往代表了该领域的研究重点和方向，而低频词汇则可能反映了新的研究动向或未受足够关注的领域。
共现分析是共词分析法的核心。
它通过分析同一篇文献中不同词汇的共同出现情况，来揭示这些词汇之间的关联性和相关性。
共现频率高的词汇对往往具有紧密的内在联系，可能代表着同一研究主题或方向的词汇群体。
聚类分析是共词分析法的重要手段。
通过运用聚类算法，可以将共现频率高的词汇对进行聚类，形成不同的聚类群体。
这些聚类群体反映了文献中不同研究主题或方向的分布情况，有助于研究者快速识别出该领域的主要研究方向和热点。
共词分析法的理论基础包括词频分析、共现分析和聚类分析三个部分。
通过这些分析手段，共词分析法能够有效地揭示出文献中词汇的关联性、相关性以及研究主题和方向的分布情况，为研究者提供有力的研究工具和方法。
三、共词聚类分析法的原理共词聚类分析法是一种基于共词分析的信息挖掘方法，它通过对特定领域文献中词汇共现情况的统计和分析，揭示出该领域的研究热点、研究前沿和发展趋势。
共现分析-精选
文献同被引推广
（1）文献同被引 （2）期刊同被引 （3）著者同被引 （4）学科同被引
期刊同被引
以期刊为基本单元而建立的同被引关系。 具体的说，就是n种（n≥2）期刊的论文被其
他期刊同时引证时，则称这n种期刊具有“同 被引”关系。 其同被引程度以引证它们的期刊（引证期刊） 种数（或次数）多少来衡量，这个测度指标 称为期刊同被引强度或期刊同被引频率。 期刊同被引关系把数量众多的期刊按被引证 关系联系起来，进而从利用的角度揭示了各 学科之间的相互关系和结构特征。
同时引证这两篇论文的论文篇数为同被引强度（Cocitation Strength）或同被引频率（Co-citation Frequency）。
如上图同被引强度为3 若同时引证这两篇论文的文章越多，则它们的同被引
频率越高，说明它们之间的关系越密切。 同时，文献的同被引相关簇的跨度可用“同被引幅度”
关键词A
出 现
文献1
出现 文献2
关键词B
文献3
文献4
共词分析—原理
共词分析法利用文献集中词汇对或名词短语 共同出现的情况,来确定该文献集所代表学科 中各主题之间的关系。
一般认为,词汇对在同一篇文献中出现的次数 越多,则代表这两个主题的关系越紧密。
统计一组文献的主题词两两之间在同一篇文 献出现的频率,便可形成一个由这些词对关联 所组成的共词网络,网络内节点之间的远近便 可以反映主题内容的亲疏关系。
这种耦合的媒介是被引证文献的作者，其耦 合强度以同时被引证著者的数量来衡量。这 种测度称为著者耦合强度或著者耦合频率。
著者耦合
著者耦合分析反映了著者之间的客 观联系，在一定程度上揭示了学科专业 人员的组织结构，这种分析方法在图书 情报学、科学学和人才学领域都有广泛 的应用。
共现分析
证
引
BACK
文献耦合
【定义】 定义】 如果A 如果A和B两篇文献共同引证了一篇 或多篇参考文献，或者说它们共同具有 一篇或多篇同样的参考文献，则称A 一篇或多篇同样的参考文献，则称A和B 两篇文献具有引文们必然在学科内容上 存在某种联系或相关性，其耦合程度可以用“ 存在某种联系或相关性，其耦合程度可以用“耦合强 度”指标来衡量。“耦合强度”的量度单位是A和B 指标来衡量。“耦合强度”的量度单位是A 共有的参考文献的篇数。 如上图所示耦合强度为2 如上图所示耦合强度为2 耦合程度越高，意味着两篇文献在学科内容与专业性 质上越接近，文献间联系也越紧密。 引文耦合是相对而言的。随着耦合的对象不同，耦合 引文耦合是相对而言的。随着耦合的对象不同，耦合 标准而有不同，可形成具有不同特点的引文耦合群。 其耦合范围可用“耦合幅度” 其耦合范围可用“耦合幅度”这一指标来衡量。因此， 引文耦合现象使大量科学文献分群聚类
期刊耦合
期刊耦合现象在客观上把众多的期 刊按照引证关系结合为一个有序的的相 关群，在一定程度上揭示出期刊之间的 相互关系，为研究文献情报流的结构和 相互关系，为研究文献情报流的结构和 规律以及学科之间的联系提供了客观的 规律以及学科之间的联系提供了客观的 基础和条件。
著者耦合
以一个个著者（含团体著者）作为基本单元 进行的耦合。 具体的说，就是n个著者（n≥2）在文献中同 具体的说，就是n个著者（n≥2）在文献中同 时引证了某一个（或多个）著者所发表文献 的情况，则称这n 的情况，则称这n个著者具有耦合关系。 这种耦合的媒介是被引证文献的作者，其耦 合强度以同时被引证著者的数量来衡量。这 种测度称为著者耦合强度或著者耦合频率。
扩展
逻辑参考文献
假若用户已有一篇相关的论文P0，通过 假若用户已有一篇相关的论文P0，通过 检索系统就可以检索出于P0有耦合关系 检索系统就可以检索出于P0有耦合关系 的全部论文簇GA（P0）。开斯勒将 的全部论文簇GA（P0）。开斯勒将 GA（P0）称作P0的逻辑参考文献。 GA（P0）称作P0的逻辑参考文献。
医学文献信息检索习题
一、单选题1.按包含与被包含顺序看,以下哪个是正确的( )。
A、Web of Science→Web of Knowledge→SCI→SCI ExpendedB、Web of Knowledge→Web of Science→SCI Expended→SCIC、Web of Knowledge→Web of Science→SCI→SCI ExpendedD、Web of Science→Web of Knowledge→SCI Expended→SCI 正确答案：B2.对文献主题进行分析时,以下可选择的指标是( )。
A、题目B、关键词C、作者D、引文正确答案：B3.引文检索是( )。
A、通过引用文献检索到被引用文献B、通过引用文献检索到参考文献C、通过被引用文献检索到引用文献D、通过参考文献检索到被引用文献正确答案：C4.科研项目申报的意义是鼓励( )。
A、创收B、扬名C、创作D、创新正确答案：D5.关于影响因子,以下哪个说法是错误的( )。
A、可用于评价学术期刊的质量B、指期刊2年内发表的文献在第3年被平均引用的次数C、影响因子的统计不排除期刊的自引D、指期刊当年发表的文献在当年被平均引用的次数正确答案：D6.特定年份发表于某刊的论文在同一年中被引用的指标是( )。
A、影响因子B、平均引文率C、平均被引率D、即时指标正确答案：D8.EndNote最重要功能之一是在用Word撰写论文或书籍时,可以自动插入、编排文献,输出符合投稿要求的参考文献格式。
即所谓( )。
A、Format BibliographyB、Remove Field CodesC、Cite While You WriteD、Manuscript Template正确答案：C8.比较完善的引文数据库应当有引文检索的中间步骤,即被引文献索引。
以下哪组数据库都有被引文献索引( )。
A、Web of Science,中国引文数据库,中国科学引文数据库B、Web of Science,CBM,中国引文数据库C、Web of Science,中国学术期刊网络出版总库,CBMD、中国科学引文数据库,中国引文数据库,中文科技期刊数据库正确答案：A9.下面哪项不是专利的属性( )。
Bibexcel软件使用说明
Bibexcel软件使用说明
Bibexcel软件是Olle Persson开发的一款文献计量学工具。在Bibexcel软件中，用户可以完成大多数文献计量学分析工作，并且Bibexcel软件可以很方便地与其他软件进行数据交换，如：Pajek，Excel和SPSS等。
Analyze-->Co-occurrence-->Make pairs via listbox
这个过程将会生成coc文件。
在COC文件上可供执行的操作：
1. 聚类分析（使用Persson Party Clustering算法，算法原理不详）
2. 生成可供进行MDS分析的矩阵。
有时，我们需要创建新的OUT文件，可以按照下列步骤进行：略。
生成数据矩件
下面说明如何利用Bibexcel软件进行最基本的文献计量学分析。Analyze菜单包括一系列特殊功能，使我们可以完成引文网络分析，以及其他共现分析。
书目记录中的一个共现关系意味着两个单元共同出现在同一个元数据字段中。很明
第三步 在“Select field to be analysed”下拉框中，选择识别字段内容的操作，如“Any；separated field”等。
第四步 点击“prep”按钮。就完成了OUT文件的创建。
下面介绍频率计算：
第一步 在文件管理系统中选择OUT文件。
第二步 在“Select type of Unit”下拉框中，选择计数单位，如“whole strings”。
第一部分 如何准备和导入数据
重构Web of Science数据需要两个步骤：
第一步 在从Web of Science下载的纯文本文件中插入回车符。在文件管理系统“Select file here”，然后从菜单条选择：
共现矩阵聚类分析的问题与再思考
Issues and Re-consideration on Cluster Analysis in
Co-occurrence Matrix
作者： 周磊[1] 杨威[2] 张玉峰[3]
作者机构： [1]武汉纺织大学会计学院，武汉430200 [2]武汉东湖新技术开发区管委会，武汉430079 [3]武汉大学信息管理学院，武汉430072
出版物刊名： 情报杂志
页码： 32-36页
年卷期： 2014年 第6期
主题词： 共现矩阵 聚类分析 SPSS 多维尺度分析 社会网络分析
摘要：共现矩阵聚类分析研究的技术性问题可归纳为三点：对称矩阵的预处理、聚类分析的距离、SPSS软件的适用性。
针对这些问题，提出可采用多维尺度分析（MDS）、社会网络分析（SNA）等方法进行自动分类。
基于专利数据，采用三种分析方案（Pearson系数与最长距离聚类结合、Cosine系数与MDS结合、SNA聚类）分别对物流信息化技术的IPC号共现矩阵进行处理。
实证结果表明：方案1不适宜进行共现矩阵的聚类分析；方案2和方案3能够更准确地揭示共现矩阵蕴含的技术分类；方案3操作简单、分析结果直观。
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聚类
聚类分析原理 聚类分析算法 聚类分析的种类 软件使用
物以类聚 人以群分
聚类分析原理
聚类分析（cluster analysis）
是一个将数据集划分为若干组或类的过程，
同一个组内的数据对象具有较高的相似度；而
不同组中的数据对象是不相似的。 相似或不相似的描述
基于数据描述属性的取值。 用各对象间的距离来表示。
两类之间最近点之间的距离可以作为这两类之间的距离， 两类中最远点之间的距离作为这两类之间的距离； 各类的中心之间的距离来作为类间距离。 在计算时，各种点间距离和类间距离的选择是通过统计软件的选 项实现的。不同的选择的结果会不同，但一般不会差太多。
聚类分析算法：类间距离
类与类之间距离定义方法：
主题词I
0
主题词j
0
1
1
0
聚类分析算法：相似度
两篇论文相似(异)度的计算：
简单匹配系数（对称）
bc d (i, j ) abcd
Jaccard系数（非对称）： c b
d (i, j )
abc
聚类分析算法：相似度
Ochiai系数
Ochiai
AB同被引次 A被引次 B被引次
66 87 76
16种饮料的热量、咖啡因、钠及价格四种变量
聚类分析算法
聚类统计量：在聚类分析中反映样品或变量间关系 亲疏程度的统计量。
距离： 用于对样品的聚类。常用欧氏距离，在求距离前， 需把指标进行标准化 。 相似系数： 常用于对变量的聚类。一般采用相关系数。 相似度计算：点和点之间的距离 类间距离计算：类和类之间的距离。
综合楼，信息系实验室5，7楼 11月2日，11月5日
时间：
任务：
检索并下载文献 使用文献处理软件，处理数据 使用统计分析软件，分析数据
聚类分析的种类
系统聚类法：用于对小样本的样品间聚类及对指标聚类 。 逐步聚类法或称快速聚类法：用于对大样本的样品间聚类 。 有序样品聚类法：用于对有排列次序的样本的样品间聚类， 要求必须是次序相邻的样品才能聚在一类。 模糊聚类法：建立在模糊数学基础上的对样品间聚类的方法， 适用于小样本。 分割聚类法：适用于对指标聚类 。
作者：PubMed，CNKI 主题词：PubMed，CNKI 引文：SCI CD-ROM
统计频次
高频作者 高频主题词 高被引论文
共现分析：形成共现矩阵 分析数据 SPSS聚类分析 聚类结果的分析 得出结论
共现分析
聚类分析结果
课程安排
上机实践去！ 地点：
论文1 被引论文1 被引论文2 被引论文3 0 0 1
论文2 1 1 0
论文3 0 1 1
论文4 1 0 1
…… …… …… ……
聚类分析算法：类间距离
聚类分析算法：类间距离
由一个点组成的类是最基本的类；如果每一类都由一个点 组成，那么点间的距离就是类间距离。但是如果某一类包 含不止一个点，那么就要确定类间距离。 类间距离是基于点间距离定义的：
关键问题：
聚类分析算法：相似度
如果想要对100个学生进行分类，如果仅仅知道他们的数学成 绩，则只好按照数学成绩来分类；这些成绩在直线上形成100 个点。这样就可以把接近的点放到一类。
0
50
100
聚类分析算法：相似度
如果还知道他们的物理成绩，这样数学和物理 成绩就形成二维平面上的100个点，也可以按 照距离远近来分类。
“THE DNA/RNA AND PROTEINS OF RESEARCH PAPERS”
词共现
词：
关键词、主题词、自由词
共现：
同一篇文章、同文摘、同句子（标题）
直接反映了概念（知识单元），拆散了文章。
词共现
文献中的共现
文献中的共现
共现
两个或者两个以上标目在同一个字段中出现
软件使用
SPSS SAS Cluster 3.0
http://bonsai.ims.u-
tokyo.ac.jp/~mdehoon/software/cluster/software.h tm#ctv
gCluto
/gkhome/cluto/gcluto/do
最短距离法(single linkage)
类与类之间距离定义为两类间样品距离的最小值。 类与类之间距离定义为两类间样品距离的最大值。 类平均法(average linkage) ：类与类之间距离定义为两类间样品距离的平 均值 类与类之间距离定义为两类的重心之间的距离。
最长距离法(complete linkage)
中间距离法(median method)
重心法(centroid method)
Ward离差平方和法(Ward's minimum-variance method)
聚类分析的种类
样本聚类： R型聚类，行 变量聚类： Q型聚类，列
例如临床上为修复耳缺损，可先以正常耳朵的耳
长、耳宽、耳外展距等指标为依据，对耳朵进行 聚类分析，把正常耳朵划分成几类，然后找出各 类之标准化耳朵，以供临床修复各种耳缺损病员 时参考。 衬衣的号码：S，M，L，XL，XXL
物 理
数学
聚类分析算法：相似度
三维或者更高维的情况也是类似；只不过三维 以上的图形无法直观地画出来而已。在饮料数 据中，每种饮料都有四个变量值。这就是四维 空间点的问题了。
物 理
化学 数学
聚类分析算法：相似度
（一）欧几里得距离 欧式距离由对应元素间差值平方和的平方根所表示，即
设有a和b两个n维向量，xa ( xa1 , xa 2 ,, xan ), xb ( xb1 , xb 2 ,, xbn ) d (a, b) ( xa1 xb1 ) 2 ( xa 2 xb 2 ) 2 ( xan xbn )
聚类分析原理
聚类和分类
分类问题中，在知道训练样本的分类属性情况
下，将数据对象分到不同的已知类中。
聚类分析原理
聚类问题中，在划分的类未知的情况下，将数 据对象分组成不同类，需在训练样本中找到这 个分类属性。 样本和变量（指标）
数学 语文 外语
学生姓名
张三 李四 王五
76 87 90
76 65 97
系统聚类
分层聚类或（hierarchical cluster） 开始时，有多少点就是多少类。 第一步先把最近的两类（点）合并成一
类，然后再把剩下的最近的两类合并成 一类； 这样下去，每次都少一类，直到最后只 有一大类为止。显然，越是后来合并的 类，距离就越远。
K-均值聚类
1 1 0 a c
0 d b
设每个对象有P个变量：
a表示对象i和对象j的值都为1的变量的数目， b表示对象i和对象j的值都为0的变量的数目， c表示对象i为1、对象j的值为0的变量的数目， d表示对象i为0、对象j的值为1的变量的数目。
论文1 论文2 1 论文3 0 论文4 1 ……
文献引用网络
文献引用网络
同被引和书目对
• • • •
•
•
同被引 强度 被引文献A 幅度 书目对（引文耦合） 被引文献C 强度 幅度
引用文献3
被引文献B
引用文献1
引用文献2
引用文献4
人类信息行为（HIB）155篇论文同被引网络
CO-CITATION GRAPH OF 394 ARTICLES
共现的泛化
作者同被引
共现的泛化
期刊同被引
共现的泛化（期刊同被引）
数据矩阵
论文1 主题词I 主题词j 0 0 论文2 1 1 论文3 0 1 论文4 1 0 ……
论文1 被引论文1 被引论文2 被引论文3 0 0 1
论文2 1 1 0
论文3 0 1 1
论文4 1 0 1
…… …… …… ……
工具
BICOMB Bibliographic Item Co-Occurrence Matrix Builder 书目共现分析系统 /information/showpage .asp?pageid=382
工具
Bibexcel http://www8.umu.se/inforsk/Bibexcel/
（二）曼哈坦距离 对应元素间差值源自对值的和表示，即d (a, b) xa1 xb1 xa 2 xb2 xan xbn
聚类分析算法：相似度
相似系数
夹角余弦：
C xy (1) cos xy
x y
i i 2 i i i
i 2
x y
i
聚类分析算法：相似度
wnload
共现聚类分析
分析内容 步骤
分析内容
学科、主题的发展历史
高被引论文的时间排序
学科、主题的研究现状
高频主题词的共现聚类分析 高被引论文的同被引聚类分析
学科、主题的趋势
高频主题词的共现聚类分析战略坐标 高被引论文的同被引聚类分析战略坐标
步骤
搜集数据 确定主题 选择数据库，制定检索 策略 下载文献 处理数据： 抽取字段