CiteSpace展示报告
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。
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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
citespace使用及案例应用(PPT文档)
Web of Scienc CSSCI(Chinese Social Science Citation
Index)
Pubmed NSF Derwent Scopus arxiv e-Print CNKI SDSS(Sloan Digital Sky Survey)
RESNICK HS, 1993, J CONSULT CLIN
PSYCH, V61, P984 ROTHBAUM BO, 1992, J TRAUMA
STRESS, V5, P455
journal co-
C citation
CiteSpace 使用——系统使用/导入数据 1
/~cchen/citespace/
CiteSpace用的共被引记录信息
co-occurring burst terms
AU Galea, S Ahern, J Kilpatrick, D
Bucuvalas, M
A co-authorship
TI Psychological sequelae of the September 11
SO NEW ENGLAND JOURNAL OF MEDICINE
勾选聚类词的类型
勾选节点类型
对“引文”“共被 引”数进行调谐
对网络进行了最小生成树、 合并、年代切片处理
选择静态聚类、合并网视图
应用案例分析步骤——图谱判读
应用案例分析步骤——前沿、热点/趋势分析与报告
展开视图中各聚类 组节点文献研读
经过“pathfinder剪切视图”和“时区图”分 析及对其高引文献的分析整理，得到 六维力传感器近年研究方向的重大转移， 热点领域的重点分布，核心技术的主要构成， 新发展态势、趋向、领域、理论及技术等分 析结论以及综述报告
CiteSpace展示报告
CiteSpace软件展示报告一、概述CiteSpace是由美国德雷塞尔的陈超美教授开发的一款可视化文献分析软件，能够显示一个学科或知识域在一定时期发展的趋势与动向，形成若干研究前沿领域的演进历程。
简单说来，就是找出学术文献中文字（包括：作者，杂志，关键词，被引用词汇等等）的关系，并可视化表示出来。
二、作者简介陈超美(Chaomei Chen)，男，1960年9月生于中国北京，英国籍，美国德雷塞尔大学 (Drexel University, Philadelphia, PA, USA)信息科学与技术学院副教授(终身教职)。
大连理工大学长江学者讲座教授，Drexel– DLUT知识可视化与科学发现联合研究所所长。
他是当代信息可视化与科学知识图谱学术领域中的国际顶尖学者和领军人物之一信息可视化新领域的最早开拓者之一。
陈超美的个人博客/u/ChaomeiChe有相关最新内容。
CiteSpace的主页/~cchen/CiteSpace/有一部分基础资料可以作为蓝本学习使用软件。
陈超美的与他的CiteSpace的发展历程：1999年率先发表了该领域第一部专著2002年创办了该领域第一份该领域的专业期刊《Information Visualization》2002年独立创办了每年一度的Symposium on Knowledge Domain Visualization(KDViz)系列国际讨论会。
2004年开始利用其开发的软件CiteSpace，在该领域写出了不少经典论文，如《Searching for intellectual turning points: Progressive Knowledge Domain Visualization》《CiteSpace II: Detecting and visualizing emerging trends and transient patterns inscientific literature》2005年提出信息可视化领域面对的十大挑战性问题；在信息可视化领域中引入Pathfinder算法，扩展和提高了文献引文共被引网络分析的效率和应用范围。
CiteSpace可视化分析高校体育课程教学改革研究热点及趋势
CiteSpace可视化分析高校体育课程教学改革研究热点及趋势目录1. 内容简述 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 国内外研究现状 (4)2. 文献综述 (5)2.1 高校体育课程教学改革的理论基础 (7)2.2 国内外高校体育课程教学改革实践 (8)3. 研究方法 (9)3.1 CiteSpace软件介绍 (10)3.2 数据来源与样本选择 (12)4. CiteSpace可视化分析 (12)4.1 数据分析流程 (13)4.2 关键词共现分析 (14)4.3 文献聚类分析 (16)5. 高校体育课程教学改革研究热点分析 (17)5.1 改革目标与组织结构 (18)5.2 教学内容与方法创新 (19)5.3 评价体系与学生参与 (20)5.4 师资队伍建设与培训 (21)6. 高校体育课程教学改革发展趋势 (23)6.1 智能化与信息化 (24)6.2 学生为中心的教育理念 (25)6.3 社会需求与职业导向 (26)6.4 国际化与多元文化融合 (28)7. 结论与建议 (29)7.1 研究总结 (30)7.2 对高校体育课程教学改革的建议 (32)7.3 研究展望 (33)1. 内容简述本文档旨在通过CiteSpace可视化分析工具，深入探讨高校体育课程教学改革的研究热点及未来趋势。
通过系统收集与整理国内外相关学术论文，构建知识框架，揭示当前研究的主要关注点、理论基础和研究方法。
在此基础上，运用可视化技术，直观展示研究热点的分布、演变过程以及未来可能的发展方向。
本报告不仅为高校体育课程教学改革提供了理论依据和实践参考，也为相关领域的研究者提供了有益的借鉴和启示。
1.1 研究背景随着教育改革的深入推进，高校体育课程教学改革成为了一个重要的研究领域。
我国高校体育课程教学改革取得了显著的成果，但仍面临着一些问题和挑战。
为了更好地了解高校体育课程教学改革的研究热点及趋势，本文将运用CiteSpace可视化分析工具对相关文献进行统计和分析，以期为高校体育课程教学改革提供有益的参考和借鉴。
citespace知识图谱分析及操作
MAZURE CM, 2000, AM J PSYCHIAT,
V157, P896 NORTH CS, 1999, JAMA-J AM MED
ASSOC, V282, P755
C document
co-citation
RESNICK H, 1999, J ANXIETY DISORD, V13, P359
CiteSpace用的共被引记录信息
co-occurring burst terms
AU Galea, S Ahern, J Kilpatrick, D
Bucuvalas, M
A co-authorship
TI Psychological sequelae of the September 11
SO NEW ENGLAND JOURNAL OF MEDICINE
—Wetherell等
科学知识图谱基本理论
• 科学知识图谱知识背景 • 科学知识图谱基本方法 • 科学知识图谱作用
科学知识图谱应用—引文分析
引文分析 理论与方
法
1、说明科学知 识和情报内容的 继承和利用 2、标志科学的 发展
科学知识图谱应用—共被引分析
共被引分 析理论与
方法
1、从分析被引文献类 型、语种入手，可研究 科学文献体系的特征结 构及分布、利用等规律 2、从分析被引文献网 络及其变化，可研究学 科间关系、联系特征、 发展变化现状、发展趋 势
科学知识图谱基本理论
• 科学知识图谱知识背景 • 科学知识图谱基本方法 • 科学知识图谱作用
科学知识图谱基本方法
引文分析理论与方法
Citation Analysis
基于CiteSpace的国内工作投入研究可视化分析
基于CiteSpace的国内工作投入研究可视化分析目录一、内容简述 (1)1.1 研究背景 (1)1.2 研究目的与意义 (2)1.3 文献综述 (2)二、数据来源与方法 (4)2.1 数据来源 (5)2.2 数据处理与清洗 (6)2.3 研究方法 (7)三、国内工作投入现状分析 (8)3.1 工作投入定义及维度 (9)3.2 国内工作投入总体情况 (10)3.3 不同行业工作投入比较 (11)四、基于CiteSpace的国内工作投入研究可视化分析 (13)五、结论与建议 (15)5.1 研究结论 (16)5.2 政策建议 (17)5.3 研究展望 (18)一、内容简述本报告是关于基于CiteSpace的国内工作投入研究的可视化分析。
报告主要利用CiteSpace工具，通过对相关文献的梳理与分析，对工作投入领域的研究现状、研究热点、发展趋势等进行深入研究和可视化展示。
报告旨在通过可视化分析，揭示国内工作投入研究的演进脉络、研究前沿以及知识结构的内在关联。
本部分首先介绍工作投入研究的背景和意义，说明进行可视化分析的必要性。
随后概述了CiteSpace工具的基本原理及在本研究中的应用方式。
将详细阐述分析过程，包括数据收集、处理、分析步骤和方法。
本部分还将简要介绍分析结果的呈现形式，如研究热点、演进路径、知识结构等，为后续的详细分析做铺垫。
通过本部分的内容简述，读者可以对本研究有一个整体的认识，为进一步深入了解国内工作投入研究的可视化分析奠定基础。
1.1 研究背景随着中国经济的高速发展，企业间的竞争愈发激烈，员工的工作投入度成为影响企业创新能力和竞争力的关键因素之一。
尽管工作投入的重要性日益凸显，但国内对于工作投入的研究尚处在初级阶段，且多集中于理论探讨，缺乏实证数据的支持。
本研究旨在通过文献计量学的方法，利用CiteSpace软件对国内关于工作投入的研究进行可视化分析，以期揭示当前国内工作投入研究的主要研究领域、热点问题和前沿趋势，为后续研究提供参考和借鉴。
CiteSpace展示报告
CiteSpace展示报告CiteSpace软件展示报告一、概述CiteSpace是由美国德雷塞尔的陈超美教授开发的一款可视化文献分析软件，能够显示一个学科或知识域在一定时期发展的趋势与动向，形成若干研究前沿领域的演进历程。
简单说来，就是找出学术文献中文字（包括：作者，杂志，关键词，被引用词汇等等）的关系，并可视化表示出来。
二、作者简介陈超美(Chaomei Chen)，男，1960年9月生于中国北京，英国籍，美国(Drexel University, Philadelphia, PA, USA)信息科学与技术学院副教授(终身教职)。
长江学者讲座教授，Drexel– DLUT知识可视化与科学发现联合研究所所长。
他是当代信息可视化与科学知识图谱学术领域中的国际顶尖学者和领军人物之一信息可视化新领域的最早开拓者之一。
陈超美的个人博客有相关最新内容。
CiteSpace的主页有一部分基础资料可以作为蓝本学习使用软件。
陈超美的与他的CiteSpace的发展历程：1999年率先发表了该领域第一部专着2002年创办了该领域第一份该领域的专业期刊《Information Visualization》2002年独立创办了每年一度的Symposium on Knowledge Domain Visualization(KDViz)系列国际讨论会。
2004年开始利用其开发的软件CiteSpace，在该领域写出了不少经典论文，如《》《》2005年提出信息可视化领域面对的十大挑战性问题；在信息可视化领域中引入Pathfinder算法，扩展和提高了文献引文共被引网络分析的效率和应用范围。
2011年7月发布CiteSpace R11版本。
最新版本是今年7月份发布，不过它需要64位的大内存的电脑去支持。
三、信息可视化与科学知识图谱的发展历程因为CiteSpace是一种可视化软件，它与科学知识图谱有密切关系，我们大概讲一讲这个发展过程。
基于CitespaceⅢ的运动与维生素研究现状的可视化分析
作者简介：林鹏杰（１９８０－），男，广东惠来人，讲师，硕士，研究方向：体 育教学、运动人体科学。
作者单位：广东工贸职业技术学院体艺部，广东 广州 ５１０５１５ ＳｐｏｒｔａｎｄＡｒｔＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＧｕａｎｇｄｏｎｇＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃｏｆＩｎｄｕｓｔｒｙ ａｎｄＣｏｍｍｅｒｃｅ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０５１５，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ，Ｃｈｉｎａ．
维生素作为人体必需的六大营养素之一，虽不能作为能源 物质直接参与功能，却通过构成酶的辅酶或辅基发挥重要的调 节作用。现有的研究表明，维生素与运动的关系密切，合理适 量的维生素补充能够提高机体的运动能力，降低运动损伤，缓 解疲劳。因此，笔者运用可视化分析软件 ＣｉｔｅｓｐａｃｅⅢ对 ＣＮＫＩ 收录的近 ２０来的文献进行分析，就运动与维生素发展的脉络、 研究热点以及发展趋势进行图谱化展示，为进一步的研究提供 直观的理论基础，对于初步涉入该研究领域的人员，快速形象 的掌握该主题的研究现状，以期更好的促进体育科学的发展。 １ 研究方法 １．１ 文献资料法
综述报告 ＺＯＮＧＳＨＵＢＡＯＧＡＯ
基于 ＣｉｔｅｓｐａｃｅⅢ的运动与维生素研究现状的可视化分析 ＶｉｓｕａｌＡｎａｌｙｓｉｓｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｅｒｓＳｔａｔｕｓｏｆＳｐｏｒｔｓａｎｄＶｉｔａｍｉｎ ＢａｓｅｄｏｎＣｉｔｅｓｐａｃｅⅢ
基于CiteSpace的我国博物馆可持续发展研究的可视化分析
基于CiteSpace的我国博物馆可持续发展研究的可视化分析目录一、内容概览 (2)1.1 研究背景与意义 (2)1.2 研究目的与内容 (4)1.3 研究方法与数据来源 (5)1.4 研究思路与框架 (5)二、理论基础与文献综述 (6)2.1 可持续发展理论 (8)2.2 博物馆可持续发展研究现状 (9)2.3 CiteSpace简介与应用 (11)2.4 文献计量学与可视化分析 (11)三、我国博物馆可持续发展研究热点与趋势分析 (12)3.1 研究热点聚类 (14)3.2 研究主题演变 (15)3.3 关键词频次统计 (16)3.4 热点领域分析 (17)四、我国博物馆可持续发展研究进展与不足 (18)4.1 国内外研究进展对比 (19)4.2 研究内容与方法上的不足 (20)4.3 研究成果的实际应用情况 (21)4.4 政策法规与实践案例分析 (22)五、基于CiteSpace的可视化分析结果展示 (23)5.1 热点领域聚类图 (25)5.2 主要研究作者与机构分布 (25)六、结论与建议 (26)6.1 研究结论总结 (28)6.2 对未来研究的建议 (29)6.3 对政策制定者的建议 (30)6.4 对实践者的建议 (31)一、内容概览本研究通过可视化软件对我国博物馆可持续发展研究领域进行了系统梳理和分析。
首先，以相关期刊文献为基础，构建了我国博物馆可持续发展研究的文献引用网络，并通过程序对其进行了分析。
进而，基于文献共现分析和频数分析等方法，对研究热点、发展趋势、研究热点演变以及重要作者和机构进行了可视化呈现。
本研究旨在揭示我国博物馆可持续发展研究的现状和未来发展方向，为进一步促进中国博物馆的可持续发展提供科学依据。
1.1 研究背景与意义随着社会经济的快速发展，博物馆在文化在全球化进程中扮演着越来越重要的角色。
中国作为拥有悠久文明历史的国家，博物馆不仅是中国古代文化艺术的载体，更是国内文化软实力的重要组成部分。
CiteSpace实验报告
1研究结论
本研究通过CiteSpace软件，对CNKI数据库中2009-1019年有关智慧交通的文献生成图谱及相关数据进行了不同层次的分析和可视化研究，得出以下结论：
•关键词共现图谱表明：智慧交通研究热点是智慧城市建设、大数据、智慧交通系统、物联网、人工智能、车联网。
•关键词聚类图谱显示，有7大群集，分别是：智慧城市、绿色交通、5g、大数据、交通大数据、智能汽车、企业管理。
然后，新建一个工程，Project Home指向一个空文件夹，Data Directory指向上一步中转化好的文件，Data Source选择WOS
最后，点击Save
单击绿色的GO!导入数据
我选择Nod Types (聚类点类型)为Institution (机构)
系统提示这些文献的时间跨度是2009—2019
此外，Record:3该提示有错，忽略它--
References:0是因为文献自CNKI导出，没有引文内容
单击框中的visuzlize “可视化”按钮，进行可视化分析
数据调谐方法：剪切连线、阈值调谐、选择聚类点类型等，上图中我选择的聚类点类型是机构，
阈值是默认的，剪切连线选项—pathfinder(寻径)、Pruing sliced networks(修建切片网)，如图：
对实验结果的分析□很好□良好□一般□比较差
文档书写符合规范程度□很指导教师签名
日期
2.19.11.13
实验第 3 次实验报告
实验内容及基本要求：
实验项目名称：图谱运用:判读图谱与获取引文
实验类型：验证
每组人数：1
实验内容及要求：
CitespaceV软件使用的中图谱运用，包括判读图谱、获取引文
《citespace科技文本挖掘及可视化》记录
《citespace科技文本挖掘及可视化》阅读记录目录一、内容描述 (2)二、Citespace基础 (3)2.1 Citespace的安装与准备 (4)2.2 数据预处理 (4)2.3 短语提取与标注 (5)三、Citespace核心功能 (6)3.1 时间分析 (8)3.2 频次分析 (9)3.3 热点图可视化 (10)3.4 引文网络分析 (11)四、Citespace高级应用 (13)4.1 高维数据解析 (14)4.2 集成其他数据分析工具 (15)4.3 定制化报告生成 (15)五、案例研究 (16)5.1 科技论文主题演化分析 (17)5.2 学术趋势预测 (19)5.3 专家观点提炼 (21)六、Citespace实践技巧 (22)6.1 文本预处理技巧 (24)6.2 参数设置建议 (25)6.3 结果解读方法 (26)七、Citespace局限性及未来展望 (27)7.1 Citespace的局限性分析 (29)7.2 Citespace的未来发展趋势 (30)八、总结与展望 (31)8.1 本书学习重点回顾 (34)8.2 对Citespace未来的期待和建议 (35)一、内容描述本章节的《Citespace科技文本挖掘及可视化》主要涵盖了书籍中对Citespace工具的详细介绍及其在科技文本挖掘与可视化方面的应用。
阅读本书让我对Citespace的功能、操作及其在科技领域的广泛应用有了更深入的了解。
书中详细阐述了Citespace作为一个强大的文献分析工具在信息可视化领域的突出优势和应用场景。
我详细阅读并学习了其理论基础和实际操作指南，这对于理解如何使用Citespace处理科技领域的文献和数据进行深入的文本挖掘大有裨益。
在阅读过程中，我特别关注了Citespace在科技文本挖掘方面的功能介绍。
书籍详细介绍了如何通过Citespace进行关键词共现分析、主题趋势分析以及网络分析等功能，展示了其在科技文献研究中的强大作用。
CiteSpace实验报告-
实验室项目实验报告课程名：信息可视化软件CitespaceV的应用任课教师：**专业：*********学号：*********姓名：***二○一九至二○二○年度第一学期南京邮电大学管理学院实验第 1 次实验报告实验内容及基本要求：实验项目名称：数据准备:文献检索与数据保存实验类型：验证每组人数： 1实验内容及要求：Citespace软件的下载，国内外CitespaceV可利用的主要信息资源来源的文献检索与数据保存。
要求：Web of Science、CNKI的文献检索与数据保存实验结果：Citespace软件下载：网址：/~cchen/citespace如上图可以看到各个版本的Citespace,点击Download按钮，可以下载最新版本的Citespace，也可以点击需要的版本。
要注意，软件配套Java8及以上版本，可以是JRE，也可以是完整的JDK并配置环境变量。
可以发现，目前官网上只提供64位版本的Citespace。
如果需要32位版本的，可以自行寻找资源。
Web of Science 的文献检索与数据保存：从南京邮电大学图书馆-外文数据库，找到WEB，如图：我用“智慧交通”即”Intelligent transportation”主题搜索，选择核心合集数据库，如图：有9474条结果：导出时，记录内容是：全记录与引用的参考文献；文件格式是：纯文本；如图：文件名以download开头，便于Citespace软件识别CNKI的文献检索与数据保存：从南京邮电大学图书馆-中文数据库，找到CNKI，如图：我用“智慧交通”为主题，检索所有中文期刊，找到1381条，如图：导出时，选择文献导出格式为：Refworks 如图：同样的，文件要以download开头，便于后面的转换。
成绩评定：该生对待本次实验的态度□认真□良好□一般□比较差。
本次实验的过程情况□很好□较好□一般□比较差对实验结果的分析□很好□良好□一般□比较差文档书写符合规范程度□很好□良好□一般□比较差综合意见：然后，新建一个工程，Project Home指向一个空文件夹，Data Directory 指向上一步中转化好的文件，Data Source 选择WOS最后，点击Save单击绿色的GO! 导入数据我选择Nod Types (聚类点类型)为Institution (机构)系统提示这些文献的时间跨度是2009—2019此外，Record:3 该提示有错，忽略它--References:0 是因为文献自CNKI导出，没有引文内容单击框中的visuzlize “可视化”按钮，进行可视化分析数据调谐方法：剪切连线、阈值调谐、选择聚类点类型等，上图中我选择的聚类点类型是机构，阈值是默认的，剪切连线选项—pathfinder(寻径)、Pruing sliced networks(修建切片网)，如图：接下来，我选择的聚类点类型是关键词，阈值是默认的，剪切连线选项—Minimum Spanning Tree(最小生成树)，如图：数据清理：点击Date选项，直接进入的MySQL@localhost 如图，可以进行数据去重处理成绩评定：该生对待本次实验的态度□认真□良好□一般□比较差。
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
你要的CiteSpace应用完美范文来了
你要的CiteSpace应用完美范文来了对于广大CiteSpace 的学习者和使用者来说，怎么用CiteSpace 来绘图，做出来的图谱怎么去用，怎么对这些图谱进行解读，是应用CiteSpace 进行论文或报告写作的时候最常遇到的三个问题。
在JDIS (Journal of Data and Information Science)发表的一篇Expert Review中，CiteSpace 的开发者陈超美博士，以一篇教科书式的完美范文，向我们展示了CiteSpace 工具怎么用，CiteSpace 论文怎么写。
该文以 Science Mapping 领域为例，用了整整40页和29幅图，从宏观到微观，一步步展示了Science Mapping领域的知识结构、演变进程和重要文献。
全文框架清晰，结构流畅，解读深刻，论述详实，是 CiteSpace 使用者不容错过的范文佳作。
数据检索查全率和查准率哪个重要？在这篇JDIS论文中，作者选择了Web of Science 数据库作为数据来源，并设计了一个非常系统的综合检索策略，其中包含了Science Mapping 有关的工具、理论、方法和数据库等。
这既可以看作是一种基于领域本体的检索模型，也是基于文中所论述的Shneider四阶段理论框架的衍生。
我们在进行数据检索的时候，常常要面临“查全率”和“查准率”的取舍问题。
一般来说，查准率高，查全率就低；查全率高，查准率就低。
在JDIS 论文中，作者分别通过“施引文献扩展”和“主题词综合检索”的策略，显著提高了检索结果的查全率，但查准率相应的就会降低。
对于这个问题，作者的观点是：从实用的角度讲，相对于对原始的检索结果不停的进行精炼和清洗直到将所有无关的研究主题都排除在外，一个更容易也是更有效的办法是留着它们，但是在生成的科学知识图谱中解读的时候跳过这些个研究聚类或分支就是了。
也就是说，不相干的检索数据在后续进行科学知识图谱分析中，会自己暴露出来。
基于Citespace_的中国红色旅游研究可视化分析
一、引言党的十八大以来，习近平总书记高度重视红色资源的保护、管理和运用，反复强调要把红色资源利用好、把红色传统发扬好、把红色基因传承好，为新时代用好红色资源指明了前进方向、提供了根本遵循。
2022年是党的二十大召开之年、“十四五”时期的关键之年，也是促进共同富裕重大战略任务部署的开局之年，红色旅游的高质量发展不仅可以带动乡村经济社会的发展，还能够为共同富裕注入强劲动力。
红色旅游主要是指：“以中国共产党领导人民在革命和战争时期建树丰功伟绩所形成的纪念地、标志物为载体，以其所承载的革命历史、革命事迹和革命精神为内涵，组织接待旅游者开展缅怀学习、参观游览的主题性旅游活动。
”[1-2]近年来，红色旅游热度持续走高，越来越得到游客的认可和喜爱。
2021年6月，文化和旅游部关于《“十四五”文化和旅游发展规划》指出，要创新红色旅游展陈方式，提升红色旅游发展的活力。
同时，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中也提到，要促进红色旅游、文化遗产旅游等创新发展。
可以说，当前中国的红色旅游已经进入到了一个天时、地利、人和的快速发展时期。
因此，对党的十八大以来红色旅游研究进行梳理与展望显得尤为必要。
本文在总结党的十八大以来红色旅游领域相关问题研究的基础上，利用CiteSpace 软件将重点研究问题解析结果中的关键内容进行了更加明确摘要：红色旅游是一种集休闲娱乐、红色文化赓续、爱国主义教育为一体的新型旅游形式，自党的十八大以来得到迅速发展。
文章依托中国知网（CNKI ）数据库中２０１３—２０２３年关于红色旅游的核心期刊文献为样本数据，利用可视化文献分析工具Citespace 绘制知识图谱，通过对中国红色旅游研究的进程、热点及前沿等多个方面进行分析，找出红色旅游发展的时代特征，为促进我国红色旅游的可持续发展和该领域的学术研究提供支持。
关键词：红色旅游；Citespace ；知识图谱；文献计量中图分类号：G124/F592文献标识码：A 文章编号：1003-2584（2023）03-0031-09基于Citespace 的中国红色旅游研究可视化分析张梅（郑州大学管理学院，河南郑州450001）作者简介：张梅（1998—），女，回族，宁夏隆德人，郑州大学管理学院硕士研究生。
科研文献的可视化分析(Citespace)
科技文献的可视化 分析
生物及医学学科馆员
科研工作的基础文献信息素养
Google Wave Mendeley zotero
mindmanager
信息 素养
了解图书馆资源 检索基本知识 常用数据库 RSS订阅
RefViz Quosa Citespace Publish or Perish
提取研究前沿术语
❖ 软件提供了词频增长检测 (burstdetection)算法，该算法 主要通过考察词频的时间分布，将那些频次变化率高、频次 增长速度快的“突发词”(bstterm)从大量题录的常用词中 检测出来，用词频的变动趋势，而不仅仅是词频的高低，来 分析科学的前沿领域和发展趋势。
❖ “突现”词可以展现知识领域的研究前沿和发展趋势。通过 生成共引文献网络以及施引文献主题词的共词网络，即得到 一个由这两个网络共同构成的共引与共词混合网 络 (hybridnetwork ofcitedartieleandeitingterms)图谱， 可以展示出学科知识领域的重要被引文献以及由施引文献主 题词所表达的重要研究领域或其前沿趋势。
Data Visualization
Scientific Visualization
Information Visualization
Information Visualization
2010’s mapping knowledge domains
Knowledge Visualization
1、 科学知识图谱（mapping knowledge domains ）
阀值选择
显示
1、以文本形式保存
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
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。
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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
CiteSpace可视化分析中国烟叶香气研究热点及趋势
刘璐，刘雄伟，钟汝力，等.CiteSpace 可视化分析中国烟叶香气研究热点及趋势［J ］.中南农业科技，2024，45（1）：245-250．烟叶香气是评估烟叶及烟草制品质量的重要特色指标［1］，随着研究方法的不断进步，学者们从不同的视角对烟叶香气进行了研究。
然而，关于烟叶香气研究的综述文献仍然较少，大多数文献都是对已有资料的归纳和总结，缺乏基于知识图谱的系统性分析总结［2］。
采用基于知识图谱的方法，可以更清晰地呈现烟叶香气研究的发展历程和知识结构，从而更好地推进该领域的发展。
CiteSpace 是一种基于共被引分析、寻径网络算法等方法的知识图谱绘制软件，可以展现特定学科领域的知识结构，通过数据挖掘、信息分析、图谱绘制等方式，直观地表现知识群的演化过程。
在具体的学科领域中，CiteSpace 被广泛应用于信息科学、计算机科学、生物医学、地理学、社会学和管理学等领域［3］，但在烟叶香气方面鲜见相关研究报道。
本研究基于中国知网（CNKI ）数据库，利用文献计量学软件CiteSpace 绘制烟叶香气研究的科学知识图谱，分析烟叶香气领域的作者分布、机构分布、研究热点以及前沿趋势等，以期为烟叶香气相关研究提供参考，促进烟叶香气领域的发展。
1材料与方法1.1数据来源本研究文献数据来源于中国知网（CNKI ）数据库，采用高级检索，以“烟叶香气”为关键词检索，检索时间为1994—2022年10月。
借助CiteSpace 菜单栏中除重功能，除重后搜索结果为1374篇，其中学术期刊674篇。
1.2研究方法本研究采用的知识图谱绘制软件CiteSpace （6.1.R4），是由美国德雷塞尔大学教授陈超美博士开发的文献计量分析软件［4］。
使用CiteSpace 软件绘制烟叶香气研究的科学知识图谱，选取了Top N 作为参数，以1994—2022年10月的数据为基础，使用时间切片设置为每5年1组数据，剪切联系中的寻径网络算法被用于减少网络密度，提高网络可读性。
基于CiteSpace知识图谱对蛋白质脱酰胺研究进展的可视化分析
基于CiteSpace知识图谱对蛋白质脱酰胺研究进展的可视化分析目录1. 内容概览 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 蛋白质脱酰胺概述 (3)1.3 CiteSpace知识图谱的优势 (3)1.4 研究目的与意义 (4)2. 文献数据来源与方法 (5)2.1 文献检索策略 (6)2.2 CiteSpace知识图谱构建方法 (7)2.3 数据可视化分析 (8)3. 知识图谱构建与分析 (9)3.1 知识图谱整体结构 (10)3.2 关键词共现网络分析 (11)3.2.1 核心关键词识别 (12)3.2.2 关键词聚类分析 (12)3.3 作者合作网络分析 (14)3.3.1 重要作者识别 (15)3.3.2 作者合作关系 (16)3.4 期刊与机构网络分析 (17)3.4.1 高引用期刊分析 (18)3.4.2 研究机构分布 (19)3.5 时态分析 (19)4. 研究发现与讨论 (21)4.1 蛋白质脱酰胺研究领域 (22)4.2 关键研究趋势与方向 (23)4.3 研究填补的空白与未来展望 (24)1. 内容概览本文基于CiteSpace知识图谱对蛋白质脱酰胺研究进展进行了可视化分析。
我们通过文献计量学方法梳理了近年来蛋白质脱酰胺领域的研究热点和趋势，然后运用CiteSpace软件构建了知识图谱，并对其进行可视化处理。
我们从研究热度、研究来源、研究主题等方面对知识图谱进行了深入剖析，以期为蛋白质脱酰胺领域的研究者提供有价值的参考信息。
1.1 研究背景蛋白质脱酰胺是一个在生命科学和化学领域中广泛关注的过程，它涉及到蛋白质序列中特定氨基酸的降解。
蛋白质脱酰胺不仅在蛋白质食品的加工中扮演着重要角色，同时也在药物代谢和生物工程等领域发挥着重要作用。
通过准确地理解和控制这一过程，科学家可以开发出新的酶制剂、催化剂或者是药物分子，从而为食品加工、医药研发以及生物产业等领域带来革命性的进步。
随着现代生物学和化学技术的快速发展，对蛋白质脱酰胺的研究也越来越深入。
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CiteSpace软件展示报告一、概述CiteSpace是由美国德雷塞尔的陈超美教授开发的一款可视化文献分析软件，能够显示一个学科或知识域在一定时期发展的趋势与动向，形成若干研究前沿领域的演进历程。
简单说来，就是找出学术文献中文字（包括：作者，杂志，关键词，被引用词汇等等）的关系，并可视化表示出来。
二、作者简介陈超美(Chaomei Chen)，男，1960年9月生于中国北京，英国籍，美国(Drexel University, Philadelphia, PA, USA)信息科学与技术学院副教授(终身教职)。
长江学者讲座教授，Drexel– DLUT知识可视化与科学发现联合研究所所长。
他是当代信息可视化与科学知识图谱学术领域中的国际顶尖学者和领军人物之一信息可视化新领域的最早开拓者之一。
陈超美的个人博客有相关最新内容。
CiteSpace的主页有一部分基础资料可以作为蓝本学习使用软件。
陈超美的与他的CiteSpace的发展历程：1999年率先发表了该领域第一部专着2002年创办了该领域第一份该领域的专业期刊《Information Visualization》2002年独立创办了每年一度的Symposium on Knowledge Domain Visualization(KDViz)系列国际讨论会。
2004年开始利用其开发的软件CiteSpace，在该领域写出了不少经典论文，如《》《》2005年提出信息可视化领域面对的十大挑战性问题；在信息可视化领域中引入Pathfinder算法，扩展和提高了文献引文共被引网络分析的效率和应用范围。
2011年7月发布CiteSpace R11版本。
最新版本是今年7月份发布，不过它需要64位的大内存的电脑去支持。
三、信息可视化与科学知识图谱的发展历程因为CiteSpace是一种可视化软件，它与科学知识图谱有密切关系，我们大概讲一讲这个发展过程。
科学知识图谱基本概念：1、传统的科学计量学图谱以简单的二维、三维图形（如：柱形图、线性图、点布图、扇形图、平面图等）表达科学统计结果2、新时期的科学计量学图谱随计算机处理能力日益提高，文献信息电子化和专利授权，知识图谱等工具在模拟人类数据分析等方面，可帮助人类进行某些领域的判读、搜索、决策、预测……例如：文献共被引，一段时间内文献聚类。
只要有坐标、有文献的发表出处地点，结合地图就能形成一幅文献地理位置图3、CiteSpace研究领域（1）CiteSpace II的概念模型在第一代Citespace 中，用户只能通过视觉观察找到网络中连接不同聚类的点，进而确定关键点。
而Citespace II有了更好的优化，能用时间切片抓拍（Time-slicedsnapshot）来显示研究领域的演变。
接下来我们只会着重介绍CitespaceII。
（2） （3） A: 重要学科领域分析（以术语和学科主题作为网络节点）学科领域分布图B: 研究前沿的知识基础分析（以参考文献作为共引分析节点）基于文献共被引的网络知识图谱C: 研究热点分析（关键词作为网络节点）基于关键词共现的网络知识图② 研究前沿与发展趋势分析——时序图（timeline 、timezone ）③ 实现文献计量与地理地图的整合（GoogleEarth ）④ ……四、 术语解释1、 Nodes 节点——在绘图软件中，节点即曲线中的控制点、交叉点，网络连接的端点。
2、 Centrality 节点中心度——是指其所在网络中通过该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。
中心度大的节点相对地容易成为网络中的关键节点。
3、 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。
中间中心性高的点往往位于连接两个不同聚类的路径上。
4、 Burst terms 突现词——通过考察词频,将某段时间内其中频次变化率高的词从大量的主题词中探测出来。
5、 Citation tree-rings 引文年环——代表着某篇文章的引文历史。
引文年轮的颜引文数据Source 共引矩阵 Co-Citation解释 检索自动标注类标签Cluster Labels 降维 因子、主成分 Factors, 意义和分析线索 被引文献 概述 主题句 Topical 引文的SVD 引文网络 Network of Citing Articles 聚类 类 Clusters 可视化图谱Graphic色代表相应的引文时间。
一个年轮厚度和与相应时间分区内引文数量成正比。
6、Citation half-life 引文半衰期——半衰期描述引文（文献）老化程度，半衰期越大，显示引文的有效价值越大。
7、Pathfinder network scaling 路径网络简化——种网络简化算法。
8、Minimal spanning trees最小生成树——种网络简化算法。
9、Pivotal points （Turning points）关键点（转折点——网络中中间中心性大于或等于的节点CiteSpace图谱中用紫色的节点表示网络中的关键节点。
10、Thresholds 阈值——用户在引文数量、共被引频次和共被引系数三个层次上，按前中后三个时区分别设定阈值，其余的由线性内插值来决定。
11、Time-zone view 时区视图12、Time slicing 时间分割——设定整个时间跨度和单个时间分区长度。
13、Research front 研究前沿——定义为一组突现的动态概念和潜在的研究问题，引证文献组成了研究前沿。
14、Intellecture base 知识基础——是它在科学文献中( 即由引用研究前沿术语的科学文献所形成的演化网络)的引文和共引轨迹，被引文献组成了知识基础。
五、软件安装与简介1、环境配置CiteSpace是一个以java语言编写的程序，必须依托浏览器进行启动。
因而必须首先配置java环境。
要CiteSpace能正常运行，系统必须安装以上的JDK（Java Development Kit）才可以，具体只需要登录java官网下载最新版本的JDK并安装即可。
目前最新的版本为JDK 版。
下载地址：2、安装包下载CiteSpace目前最新的版本为R3版，但是该版本是基于64位系统开发的，有可能在32位的系统上出现错误，并且需要通过java虚拟机（JVM, Java Virtual Machine）来运行，所以建议使用32位系统的同学选择R5版进行下载。
下载地址：而如果是64位系统的同学，就选择R3版本里最新的链接。
JVM需要在内存中运行，所以，需要按照具体电脑的内存容量来选择所运行的JVM。
由上至下分别是512M、1GB、2GB和4GB内存的JVM，可适当选择。
文件为一个JNLP文件，大小约200K。
下载完成后，打开该JNLP文件，会弹出以下一个对话框，勾选“我接受风险并希望运行此应用程序”，并按“运行”，则可自动安装。
安装完成后，会弹出以下一个窗口，将其最大化后，点击最下方的Proceed按钮，即可进入CiteSpace。
如见到下面的画面，证明安装已成功完成。
3、控制界面简介（1）数据库选择在CiteSpaceII中，用户可以从web of science中下载数据，然后导入到CiteSpace中进行分析，也可以从PubMed（公共医学数据库）中直接下载数据到CiteSpace，然后进行分析。
（2）数据导入区在web of science数据库下，这一区域主要用于导入已下载的数据，可以通过设置文件的存储路径来读取数据文件。
而在PubMed数据库下，则可以直接在Query框内输入关键字、时间跨度等直接下载数据进行分析。
（3）设置时间分隔在这个区域可以设置要读取的文件的时间跨度，并且设置CiteSpace统计的时间片。
如果需要以每三年或每五年作为文献的研究时间片，可以在Slice处设置3或5。
（4）图像的端点类型和连线的计算方式这个选项比较关键。
上面一个选项主要用于确定生成的图像中的端点代表是什么。
有参考文献、作者等等的选项。
下面一个选项是用于确定生成的图像中两点间的线的粗细程度，通过计算两个端点（可以是两篇参考文献、两个作者等）的余弦相似度确定两点间连线的粗细，相似度越高，连线越粗。
（5）节点与连线筛选这一区域是生成图形中最关键的一步。
这几种方式主要来控制最终生成的网络将由哪些节点组成。
这是第一种方法，第一种办法最简单，最适于初学阶段，所以目前版本将其放在首位。
其余几种办法逐渐变得复杂，最好等熟悉系统之后再考虑。
Top N：系统设定N=30，意为在每个time slice中提取N个被引次数最高的文献。
N越大生成的网络将相对更全面一些。
Top N%:将每个time slice中的被引文献按被引次数排序后，保留最高的N%作为节点。
Threshold Interpolation：设定三个time slices的值，其余time slices的值由线性插值赋值。
三组需要设置的slices为第一个，中间一个，和最后一个slice。
每组中的三个值分别为c，cc，和ccv。
c为最低被引次数。
只有满足这个条件的文献才能参加下面的运算。
cc为本slice内的共被引次数。
ccv为规范化以后的共被引次数（0~100）。
Select Citers：与以上方法不同的是这个方法先选施引文献，然后需再用方法1-3之一。
先Check TC Distribution然后填写Use TC Filter后面的两个数字：最低和最高TC值（Time Cited），选定User TC Filter前的选项。
按Continue，再设定方法1，2，或3。
（6）修剪图像这一选项主要用于对生成的图像进行路径的寻找、发现最小生成树和修剪产生的网络，留下最主要的枝干。
（7）图像生成选项这一选项主要用于确定产生的图像聚类时是使用动态还是静态的方式进行聚类，同时也可以选择是按时间片来分开不同时间段的图像还是融合到一起来表现。
4、图像界面首先主要介绍工具条上的主要功能：自动聚类和添加聚类标签后可以得到这样的图：然后我们介绍一下图像的控制面板：六、具体应用1、关于Terrorism的文献分析这一个例子的分析是基于作者在《CiteSpace II Detecting and Visualizing Emerging Trends》这篇文章里的详细分析。
（1）背景介绍恐怖主义（1990 ~2003年）：1995年的俄克拉荷马城爆炸和2001年的恐怖主义袭击是最具杀伤力的恐怖主义事件。
其每个事件都可能改变研究的进程。
科学共同体如何应对这些事件和衍生的结果这个研究领域的新兴研究前沿是什么他们同较早的研究前沿是怎样联系的（2）使用软件中的demo（3）设定时间跨度与阈值（4）图像分析A：Cluster view以下两幅配图是作者在《CiteSpace II Detecting and Visualizing Emerging Trends》一文中所用到的配图。