CiteSpace科研合作网络的分析
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的合作治理研究的知识图谱分析
基于CiteSpace的合作治理研究的知识图谱分析【摘要】合作治理是一种重要的组织形式，对于推动社会进步和发展具有重要意义。
本文基于CiteSpace工具，对合作治理研究进行了知识图谱分析。
首先介绍了合作治理的概念，然后详细阐述了基于CiteSpace 的知识图谱分析方法。
接着对合作治理研究的热点领域、趋势和知识演化进行了分析，为相关领域的研究提供了参考。
结论部分总结了研究启示并展望未来工作的发展方向。
本文为合作治理研究提供了全面而深入的分析，有助于推动该领域的研究进展和实践应用。
【关键词】合作治理、知识图谱分析、CiteSpace、研究热点、趋势分析、知识演化、研究启示、未来展望1. 引言1.1 背景介绍合作治理是指在不同组织间为了共同目标而进行的合作和协调的过程，是一种组织之间协作的方式。
随着全球化进程的加速和经济社会的快速发展，合作治理在各行各业中起着越来越重要的作用。
合作治理既可以发生在政府与企业之间，也可以发生在企业与企业之间，甚至在非营利组织之间。
合作治理的研究已经成为管理学、政治学、经济学等学科领域的研究重点之一。
1.2 研究意义研究合作治理的意义在于能够深入探讨各方利益相关者之间的互动与协作方式，找出有效的治理机制，提升合作效率，增强组织间的信任与合作精神。
合作治理的研究还可以促进不同领域之间的跨界合作与创新，为解决复杂的社会问题提供更有力的支持。
在日益全球化的背景下，合作治理的研究也能够推动国际间的合作与交流，促进全球治理体系的进一步完善与发展。
通过对合作治理的研究，可以更好地促进组织间的合作与协作，推动社会的进步与发展，为构建和谐稳定的社会环境提供坚实的基础和支撑。
2. 正文2.1 合作治理的概念合作治理是一种群体与组织之间共同协商、决策和实施规则以解决共同问题的过程。
在合作治理中，各方通过协商、合作和协调，共同制定规则和安排资源，以实现共同利益的最大化。
合作治理往往涉及不同利益相关方之间的互动和合作，以实现共同目标和解决共同问题。
科学知识图谱视角下CiteSpace_的学科基础与原理分析
264研究与探索Research and Exploration ·理论研究与实践中国设备工程 2024.01 （上）等领域不可或缺的工具。
狭义的知识图谱特指一类知识表示，本质上是一种大规模的语义网络；广义的知识图谱是大数据时代知识工程一系列技术的总称。
从狭义角度考察，此种大规模的语义网络包括实体、概念及其之间的各种关系，其中，语义网络是知识图谱的本质。
与传统的语义网络相比，知识图谱代表的语义网络规模巨大、语义丰富、质量精良、结构友好。
语义网络是一种以图形化的形式，通过点与边描述知识关系的方法。
图形中的点可以描述实体、概念和属性。
实体称为对象或实例，它是一切属性的物质基础，是有明确指代意义的。
概念又称类别、类，其是指一类人，这类人有相同的特征。
概念所对应的动词称为概念化和范畴化，概念化一般指识别文本中的相关概念的过程，例如，拉格朗日的中值思想；范畴化一般指实体形成类别的过程，如具有若干哲学思想的人们组成某个特定的哲学派别，则这一学派的形成就是典型范畴化的过程。
每个实体都有一定的属性值，包括数值、日期、文本等，知识图谱的推理即是建立在实体、属性与关系之上。
科学知识图谱在图书馆学情报学应用领域，包括识别学科领域热点、展示学科研究前沿、分析引用关系等。
2 CiteSpace 的主要学科基础理论从哲学、社会学、数据科学，数学等学科入手，可全面理解软件包含的学科基础知识。
2.1 科学革命的结构CiteSpace 设计灵感之一，是来源于托马斯•库恩的《科学革命的结构》。
库恩重塑了科学的真理形象，其“范式论”“不可通约论”为科学史研究提供了新的视角。
库恩思考的根本问题可以概括为“科学进步的机制是什么”。
这是需要借助科学史研究才能回答的问题，但传统的研究方法存在缺陷，而作者尝试从科学史的编著工作中找到突破口。
科学知识的历史不是简单增长过程，其中某个阶段必定会发生根本性的转变，新的科学观应以研究此类根本性转变为宗旨。
基于CiteSpace的国内知识服务研究分析
1研究课题的提出知识服务是基于对信息和知识的搜索、组织和重新利用的能力，并根据用户的问题和环境，渗透到用户解决问题的过程中，为知识的应用和创新提供有效的支持［1］。
当前，随着大数据、互联网+和人工智能的飞速发展，新一轮的知识服务研究热潮来临，在网络化和数字化的知识服务市场下，用户对于知识应用和知识创新的要求越来越高。
近年来，知识服务体系建设已上升到了国家战略层面，国家初步制定了知识服务领域的发展蓝图。
各种政策价值导向、技术创新环境、行业转型变革等外部作用，为知识服务的相关研究提供了更多的发展机遇和实践平台［2］。
对目前发表的相关文献进行分析，可以清楚地了解知识服务领域的发展现状。
科学知识图谱作为科学计量学的新方法和新领域，是以知识域为对象，显示科学知识的结构关系和发展历程的一种图像［3］。
知识图谱类文章可以对知识服务研究领域成果进行分析，包括对研究群体（高被引作者、机构）和应用领域（图书馆或图书情报）进行回顾分析，对国内外知识服务研究现状进行总结［4］。
因此，本文将借助CiteSpaceⅤ软件绘制知识服务研究的知识图谱，并进行作者、机构合作网络分析，关键词共现、聚类分析以及研究前沿分析，提出知识服务目前的研究热点和未来发展方向。
2数据来源与研究方法本研究分析的数据来自CNKI中国学术文献网络出版总库，选择来源为期刊文献，利用高级检索方式获得样本数据，其中，检索条件设置为主题=知识服务或者关键词=知识服务，来源类别为CSSCI和核心期刊，检索时期跨度为2010—2019年，检索时间为2020年3月25日，共检索得到2167篇文献。
本研究使用的工具为CiteSpaceⅤ，它是由华人学者陈超美博士应用Java语言开发的一种信息可视化软件，可以直观地反映学科领域的发展轨迹、知识基础、研究前沿与热点［5］。
本研究采用文献计量方法，对知识服务研究的时空分布特征及热点前沿进行深入研究，在分析知识服务研究的时空分布特征时，主要采用数理统计的方法，针对知识服务研究文献的年发文量、核心作者以及学科机构的分布情况，客观分析我国知识服务领域的研究现状。
基于CiteSpace的网络教育文献的可视化分析
汇报人：XX
目录
添加目录标题
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
CiteSpace科研合作网络的分析
https:///maps
https://
/
/
对CiteSpace生成的KML文件进行可视化
https:///fusiontables
2010年
2011年
2012年
2013年
2014年
2010-2014年
案 例
李杰, 根据斯图加特大学2013年发表的论文数据绘制
案例：洪水安全与风险的研究
（这里使用手机Google Earth展示）
案例：洪水安全与风险的研究
（这里使用手机Google Earth展示）
对CiteSpace生成的KML文件进行可视化
https://
Pajek对地理合作网络的可视化
李杰, 绘制于2014年12月
SCI2对地理合作网络的可视化
/pages/viewpage.action?pageId=1245861
参考文献
1. Chen, C. (2014) The CiteSpace Manual. https:///howtousecitespace 2. 李杰, 陈超美. 如何使用CiteSpace的一组示范及常见问题解答 /blog-496649-
3. 合作网络的地理可视化-详细步骤
Step3:参数设置及其数据加载
3. 合作网络的地理可视化-详细步骤
Step4：完成分析，点击OK。
点击“Make Map”得到一个Google Earth 可 以打来的KMZ文件。执行完后，对话框会提 示你KMZ文件的保存位置。
3. 合作网络的地理可视化-详细步骤
大数据研究的国际合作网络大数据研究的国际合作网络大数据研究的国际合作网络使用googleearth进行编辑后的网络中国北京北京某单位美国按区域进行分析大数据研究的国际合作网络使用googleearth进行编辑后的网络中国美国欧洲澳大利亚英国丹麦德国韩国印度新加坡南美洲非洲中国香港地图的局部放大2010年2011年2012年2013年2014年按时间进行分析20102014年2010年2011年2012年2013年2014年按时间进行分析20102014年案例李杰根据斯图加特大学2013年发表的论文数据绘制案例
CiteSpace软件应用研究的回顾与展望
CiteSpace软件应用探究的回顾与展望近年来，随着科学探究的快速进步，探究者们对于文献综述和知识管理工具的需求也越来越迫切。
在这一背景下，CiteSpace软件应运而生，成为探究者们进行文献分析和可视化的有力工具。
本文将回顾CiteSpace软件应用探究的历程，并展望其将来的进步方向。
一、CiteSpace软件的起源及功能特点CiteSpace软件是由美国新泽西州德州农工高校李烽传授于2005年开发的一款开源软件。
该软件以半导体物理学家陈建平传授的思维为核心，结合了唐炳奇传授的学术网络分析理论，通过对科学文献的引用干系和共引干系进行建模和分析，能够揭示学术领域的探究热点、学科进步趋势等重要信息。
CiteSpace软件具有以下几个核心功能特点：1. 文献分析与可视化：通过对大规模文献数据进行处理，CiteSpace能够分析文献的引用路径、共词频率、关键词扩散等信息，并将其可视化呈现出来。
探究者可以通过图表和网络图等形式直观地了解文献之间的关联干系和进步趋势。
2. 学术合作与沟通：CiteSpace能够识别文献中的作者和机构信息，并通过合作网络图展示探究者之间的合作干系。
该功能可以援助探究者寻找潜在合作伙伴，增进学术沟通与合作。
3. 主题演化与识别：通过对文献中的关键词和短语进行分析，CiteSpace能够自动识别学科的探究热点和主题进步趋势。
这对于探究者们了解学术领域的最新进展，指导探究方向具有重要意义。
二、CiteSpace软件应用探究的回顾回顾CiteSpace软件应用探究的历程，我们可以发现它已经在多个学科领域得到了广泛的应用和验证。
1. 科学探究领域：CiteSpace软件被广泛应用于科学探究领域，援助探究者进行文献综述和探究热点分析。
例如，在药物探究领域，CiteSpace软件被用于揭示药物的进步趋势和探究热点，指导新药研发工作。
在物理学领域，CiteSpace软件被用于分析探究人员的合作网络和学科进步趋势。
基于CiteSpace的合作治理研究的知识图谱分析
基于CiteSpace的合作治理研究的知识图谱分析引言合作治理是指在公共政策制定和执行过程中，政府与非政府组织、企业、民间团体等各方之间建立起的一种协作关系。
在当今复杂多变的社会环境中，合作治理成为一种重要的治理方式，它能够有效整合各方资源，促进公共事务的协调和解决，提高政策制定和执行的效率和效果。
在过去的几十年中，合作治理逐渐成为政治学、公共管理等学科领域中的研究热点，相关学术成果不断涌现。
本文拟采用CiteSpace工具，以Web of Science核心合作治理领域的期刊文献为数据源，对合作治理研究领域进行知识图谱分析，旨在通过对合作治理领域的文献数据进行深入挖掘和分析，了解合作治理研究的研究动态和热点，发现合作治理研究的发展路径和未来趋势，为合作治理研究者提供有益的参考和指导。
1. 合作治理研究的发展概况根据CiteSpace工具的分析结果，可以得出合作治理研究领域的文献数量在过去20年间呈现出逐渐增加的趋势。
这说明合作治理研究领域逐渐成为学术研究的热点之一，吸引了越来越多的学者和研究机构的关注和投入。
合作治理研究的文献数量增加，反映出合作治理在实际社会治理中的重要性日益凸显，研究者们对合作治理的关注和深入研究也随之增加。
1.2 合作治理研究的研究热点和主题聚焦根据CiteSpace工具的分析结果，可以得出合作治理研究领域的研究热点主要集中在以下几个方面：合作关系、治理模式、政府角色、社会参与、利益协调等。
这些研究热点和主题聚焦反映出合作治理研究领域对于合作关系、治理模式、政府角色、社会参与和利益协调等方面的关注和深入研究。
也表明了合作治理研究领域在整合各方资源、促进公共事务的协调和解决、提高政策制定和执行效率和效果等方面的深刻关注和研究。
运用CiteSpace工具进行合作治理研究领域的合作网络分析，可以发现合作治理研究领域的合作网络结构和合作关系。
通过对合作网络的可视化分析，可以了解合作治理研究领域的合作网络结构、合作关系、合作伙伴等情况。
基于CiteSpace的国内生态旅游评估研究
· 封面文章 ·编者按： 可持续发展强调自然保护、经济发展和社会文化平衡共同进步，是人类共同追求的发展目标。
生态旅游作为旅游产业在可持续发展目标中的有效工具和措施，在发展中国家和发达国家中被广泛开展。
中国生态旅游的研究已由以理论研究为主的形式发展至结合具体自然保护地的具有中国特色的研究现状。
在生态文明、乡村旅游振兴和全域旅游的大背景下，特别是在联合国《生物多样性公约》第十五次缔约方大会（COP15）上习近平主席宣布加快构建以国家公园为主体的自然保护地体系以来，人与自然和谐共生的目标使生态旅游发展有了更新更高的发展要求。
为了对目前国内生态旅游学术研究进行科学总结并提出相关研究方向的建议，《环境保护科学》编辑部特向海南热带海洋学院毋茜博士团队发起“生态旅游”相关研究内容的约稿，以期通过针对国内生态旅游评估研究分析，为进一步把握其研究前沿、热点、演化路径和未来趋势提供借鉴。
基于CiteSpace的国内生态旅游评估研究分析毋 茜1,2（1. 海南热带海洋学院国际学院，海南 三亚 572022；2. 海南热带海洋学院MTA教育中心，海南 三亚 572022）摘 要： 文章采用文献计量可视化软件CiteSpace对中国知网（CNKI）数据库中刊载的生态旅游评估中文文献进行可视化研究分析。
通过对近20年生态旅游评估领域中的发刊量、科研合作、研究热点和研究趋势的分析，绘制作者、机构和关键词等知识图谱。
结果表明，生态旅游评估的研究主体和机构呈现出关联性弱的特点；生态旅游、可持续发展和自然保护区等高频词具有强关联性；研究方向和角度体现多学科交叉的特点。
研究指出，生态旅游研究必须坚持可持续性原则；未来对生态旅游者，及消费、体验将成为研究趋势；此外，需要加强学者之间的合作交流。
关键词： 生态旅游；生态旅游评估；CiteSpace；可视化中图分类号： X32；F592文献标志码： A DOI：10.16803/ki.issn.1004 − 6216.2022010016 Analysis of ecotourism assessment research in China based on CiteSspaceWU Xi1,2（1. International College, Hainan Tropical Ocean University, Sanya 572022, China；2. MTA Education Center,Hainan Institute of Tropical Oceanography, Sanya 572022, China）Abstract： In this paper, the bibliometric visualization software CiteSpace is used to visualize and analyze the Chinese literature on the ecotourism assessment published in the database of China Knowledge Network (CNKI). The number of publications, research cooperations, research hotspots, and research trends in the field of the ecotourism assessment in the past two decades are analyzed, and a knowledge map of authors and institutions as well as keywords is created. The results show that the research subjects and institutions in the ecotourism assessment show a weak correlation. There is a strong correlation for the high-frequency words such as ecotourism, sustainable development and nature reserve. The research directions and perspectives reflect the characteristics of multidisciplinary interchange. The study points out that the ecotourism research must adhere to the principle of sustainability. The ecotourists and their consumption and experience will become a research trend. In addition, the cooperation and communication among scholars should be strengthened.Keywords： ecotourism；ecotourism assessment；CiteSpace；visualizationCLC number： X32；F592生态旅游（ecotourism）是可持续发展在旅游产业中的体现[1]，近年来在世界范围内发展迅速。
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。
基于CiteSpace的合作治理研究的知识图谱分析
基于CiteSpace的合作治理研究的知识图谱分析1. 引言1.1 研究背景合作治理是指在多个主体之间建立合作关系，以实现共同目标的过程。
随着全球化和信息化的发展，合作治理逐渐成为解决复杂社会问题的重要途径。
而随着学科交叉的发展，知识图谱分析也成为了研究合作治理的重要工具。
在过去的研究中，合作治理的概念和特点已经得到了广泛的关注。
目前对于基于CiteSpace的合作治理研究还相对较少。
本文旨在通过知识图谱分析的方法，探讨合作治理研究的发展现状和趋势，为进一步的研究提供参考。
了解合作治理的概念和特点对于深入探讨其研究方法和实证分析结果具有重要意义。
通过基于CiteSpace的知识图谱分析，可以帮助研究者更好地理解合作治理领域的研究动态和研究热点。
本文尝试将合作治理与知识图谱分析相结合，探讨其在合作治理研究中的应用和意义。
1.2 研究意义合作治理是当代社会治理模式的重要组成部分，其具有跨部门、跨层级、跨地域的特点，能够促进相关利益主体之间的协作与协商，提高治理效率和效果。
基于CiteSpace的合作治理研究能够通过知识图谱方法对各类文献进行数据分析和可视化呈现，揭示合作治理研究的研究热点、趋势和关联性，有助于深入理解合作治理的发展轨迹和未来发展方向。
此外，基于CiteSpace的合作治理研究还能够帮助决策者和实践者更好地把握合作治理的关键问题，挖掘潜在的合作机会和挑战，为政府部门、企业组织和社会组织提供决策支持和实践指导。
通过分析研究合作治理的相关文献，可以发现不同利益主体之间的合作模式和机制，为构建良好的合作关系和加强治理效能提供重要参考。
因此，基于CiteSpace的合作治理研究具有重要的理论与实践意义，可以为推动合作治理研究的深入发展和推动合作治理实践的持续完善提供有益启示。
1.3 研究目的研究目的：本文旨在通过基于CiteSpace的知识图谱分析，探讨合作治理在现代社会中的重要性和应用，深入研究合作治理的概念、特点，以及基于CiteSpace的合作治理研究方法。
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
CiteSpace的主要科学计量功能
CiteSpace的主要科学计量功 能
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
推荐的免费获取学习资料
1. 2. 3. 如何使用CiteSpace的几个示范. /blog-496649-838067.html Chen, C. (2014) The CiteSpace Manual. /~cchen/citespace/CiteSpaceManual.pdf CiteSpace重要问题整理. /blog-554179-667300.html
关键词共现分析
主题共现分析
数据来源参见： /blog-554179831518.html
领域共分析
共被引分析
文献的共被引分析、作者的共被引分析以及期刊的共被引分析， 节点的大小代表文献、期刊或者作者的被引次数，连线的颜色 代表首次共被引的时间。
文献共被引分析
有关CiteSpace的论文
1. /scholar?hl=en&q=CiteSpace&btnG=&as_sdt=1%2C5 &as_sdtp=
2. 学习科学计量分析的推荐论文
① Peters, H. P., & Van Raan, A. F. (1991). Structuring scientific activities by co-author analysis. Scientometrics, 20(1), 235255. ② White, H. D., & McCain, K. W. (1998). Visualizing a discipline: An author co-citation analysis of information science, 19721995. Journal of the American Society for information science, 49(4), 327-355. ③ Culnan, M. J. (1987). Mapping the intellectual structure of MIS, 1980-1985: a co-citation analysis. Mis Quarterly, 341-353. ④ Kessler, M. M. (1963). Bibliographic coupling between scientific papers.American documentation, 14(1), 10-25. ⑤ Boyack, K. W., & Klavans, R. (2010). Co‐citation analysis, bibliographic coupling, and direct citation: Which citation approach represents the research front most accurately?. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 61(12), 2389-2404.
科学知识图谱绘制工具VOSviewer与Citespace的比较研究
科学知识图谱绘制工具VOSviewer与Citespace的比较研究一、本文概述随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来，科学知识图谱作为一种有效的知识可视化工具，逐渐在科学研究和学术领域得到了广泛的应用。
VOSviewer和Citespace作为两款颇受欢迎的科学知识图谱绘制工具，各自拥有独特的优势和功能，能够帮助研究者更好地理解和分析科学知识的结构和演化过程。
本文旨在通过对VOSviewer和Citespace的比较研究，探讨它们的异同点，以期为科学研究者选择合适的图谱绘制工具提供参考。
本文首先将对VOSviewer和Citespace的基本功能、操作界面、数据导入方式等方面进行详细介绍，以便读者对这两款工具有一个全面的了解。
随后，文章将重点比较它们在科学知识图谱绘制方面的优势和局限性，包括节点和链接的呈现方式、聚类分析的效果、图谱的美观度和易读性等。
本文还将结合具体案例，展示VOSviewer和Citespace在科学知识图谱绘制中的应用实例，以便读者更直观地了解它们的实际操作效果和适用场景。
文章将对VOSviewer和Citespace的未来发展进行展望，探讨它们在科学知识图谱领域的潜在应用价值和改进方向。
通过本文的比较研究，旨在帮助科学研究者根据自身的需求和特点，选择最适合自己的图谱绘制工具，从而提高科学研究的效率和效果。
二、VOSviewer工具介绍VOSviewer是一款开源的、基于Java平台的科学知识图谱绘制工具，由荷兰莱顿大学的Nees Jan van Eck和Ludo Waltman共同开发。
该工具以可视化科学文献中的共被引网络、共词网络和耦合网络为主要目标，帮助研究者从海量的文献数据中挖掘出学科领域的核心结构和发展脉络。
VOSviewer的操作界面直观简洁，用户只需通过简单的导入文献数据、选择分析类型、设定参数等步骤，即可生成丰富的知识图谱。
该工具支持多种文献数据格式，如纯文本、Excel、BibTe等，极大地方便了用户的数据处理。
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
基于CiteSpace的合作治理研究的知识图谱分析
基于CiteSpace的合作治理研究的知识图谱分析【摘要】本文通过基于CiteSpace的合作治理研究的知识图谱分析，深入探讨合作治理的概念和特点，以及CiteSpace和知识图谱在该领域的应用。
通过案例研究分析基于CiteSpace的合作治理知识图谱，挖掘影响合作治理的因素。
研究发现合作治理的成功与多方合作、信息共享等因素密切相关。
结合实践意义，本文总结了研究成果，并展望未来合作治理研究的方向。
研究结果对于推动合作治理实践具有重要意义，对于提高组织协同效率有积极的促进作用。
【关键词】合作治理、知识图谱、CiteSpace、研究背景、研究目的、研究方法、合作治理的概念和特点、合作治理研究、影响合作治理的因素分析、知识图谱分析、研究成果总结、研究展望、实践意义1. 引言1.1 研究背景合作治理是现代社会中一个重要的治理模式，它强调不同利益相关者之间的合作与协调，以达成共同目标和解决共同问题。
合作治理可以是政府与社会组织、企业之间的合作，也可以是不同社会组织、企业之间的合作。
随着全球化进程的加速和社会复杂性的增加，合作治理成为解决复杂社会问题和推动社会进步的重要途径之一。
在过去的研究中，学者们对合作治理进行了广泛的讨论和研究，提出了许多理论和观点。
随着科技的发展和数据的爆炸式增长，以往的研究方法和工具已经不能完全满足对复杂社会现象的研究需求。
需要引入新的研究方法和工具来深入探讨合作治理的内涵、特点和影响因素。
针对上述问题，本研究将基于CiteSpace和知识图谱技术，对合作治理进行深入分析和研究。
通过构建合作治理的知识图谱，可以更好地揭示合作治理的内在联系和发展趋势，为相关决策提供科学依据和支持。
本研究还将结合实际案例，分析影响合作治理的因素，为促进合作治理的健康发展提供参考和借鉴。
1.2 研究目的部分。
本文旨在通过基于CiteSpace的知识图谱分析，探讨合作治理在不同领域的应用及其影响因素，从而深入研究合作治理的概念和特点。
基于CiteSpace_的PHA_研究进展与热点分析
第45卷第1期包装工程2024年1月PACKAGING ENGINEERING·81·基于CiteSpace的PHA研究进展与热点分析杨雪，魏风军*（河南科技大学艺术与设计学院，河南洛阳471023）摘要：目的直观把握PHA相关领域的研究进展和热点，推动PHA领域的发展。
方法以CNKI与Web of Science数据库中近10年的相关文献为对象，采用文献计量方法，使用CiteSpace软件绘制PHA研究知识图谱。
结果相关文献的年度发文量不断上升，国内外学术界对PHA领域的关注度越来越高，国际PHA领域的跨单位合作比国内更广泛。
该领域的研究力量遍布全球，其中清华大学、葡萄牙里斯本新大学、马来西亚理科大学、昆士兰大学、布尔诺理工大学等机构的贡献突出、影响较大，陈国强是该领域发文量最多的学者。
通过分析关键词可知，目前对PHA的关注重点主要集中在力学性能、生物降解、混合菌群、活性污泥、除磷脱氮等方面。
结论在未来的PHA研究中，PHA的增强改性、在活性污泥中提取PHA及生物法合成PHA仍是研究热点。
关键词：聚羟基脂肪酸酯；知识图谱；文献计量法；可视化分析中图分类号：TB324；G353.1 文献标志码：A 文章编号：1001-3563(2024)01-0081-10DOI：10.19554/ki.1001-3563.2024.01.010CiteSpace-based PHA Research Progress and Hot Spot AnalysisYANG Xue, WEI Fengjun*(School of Art and Design, Henan University of Science and Technology, Henan Luoyang 471023, China)ABSTRACT: The work aims to intuitively master the research progress and hot spots in PHA-related fields and promote the development of PHA field. With the related literature in CNKI and Web of Science in the past ten years as the objects, the knowledge map of PHA research was drawn by the CiteSpace software with the bibliometric method. The annual number of publications of related literature increases continuously, the academic communities in China and abroad are paying more and more attention to the PHA field, and the cross-unit cooperation in the international PHA field is more extensive than that in China. The research power in this field is spread all over the world, among which Tsinghua University, NOVA Univ Lisbon, University of Science Malaysia, University of Queensland, and Brno University of Technology are prominent in their contribution and influence. CHEN Guoqiang is the scholar with the largest number of publications in this field. Key word analysis shows that the current focus of attention on PHA is mainly concentrated on mechanical properties, biodegradation, mixed flora, activated sludge, phosphorus and nitrogen removal. In the future research, enhanced modification of PHA based on increasing its structural diversity, extraction of PHA in activated sludge and biological phosphorus removal and nitrogen removal, biosynthesis of PHA, and mixed bacterial colony fermentation will be the future research trends in the field of PHA.KEY WORDS: polyhydroxyalkanoate; knowledge map; bibliometric method; visual analysis收稿日期：2023-10-30基金项目：国家自然科学基金（51675162）·82·包装工程2024年1月高分子材料具有质轻、加工性优、阻透性好、成本低等优势，与金属材料、无机非金属材料并称为三大材料。
citespace分析流程
citespace分析流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor. I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!1. 数据准备收集相关的文献数据，可以从学术数据库、Web of Science、Scopus等获取。
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
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3. Google Earth中可以编辑CiteSpace生成的KML文件
在Google Earth中可以对节点和连线进行修改（颜色、 透明度以及线宽）
案例：大数据（2010-2014）研究的国际合作网络
案例：大数据研究的国际合作网络
大数据研究的国际合作网络
大数据研究的国际合作网络
（使用Google earth进行编辑后的网络）
3. 合作网络的地理可视化-详细步骤
Step3:参数设置及其数据加载
3. 合作网络的地理可视化-详细步骤
Step4：完成分析，点击OK。
点击“Make Map”得到一个Google Earth 可 以打来的KMZ文件。执行完后，对话框会提 示你KMZ文件的保存位置。
3. 合作网络的地理可视化-详细步骤
提到的工具 /
1. 著名研究合作的案例
在线版-/scicollab/index.html
1. 科研合作的表现形式及层次
"collaboration level"
AU Li, J Hale, A
co-authorship 作者的合作
C1 [Li, Jie] Capital Univ Econ & Business, Sch Safety & Environm Engn, Beijing 100070, Peoples R China.
[Li, Jie] Steinbeis Adv Risk Technol, D-70174 Stuttgart, Germany.
按区域进行分析
美国
中国
北京
北京某单位
大数据研究的国际合作网络（使用Google earth进行编辑后的网络）
中 国
美国
欧洲
澳大利亚
英国
丹麦
韩国
印度
德国 新加坡
南美洲
非洲
中国香港（地图的局部放大）
按时间进行分析
2010年
2011年
2012年
2013年
2014年
2010-2014年
按时间进行分析
使用BibExcel进行数据分析，借助Gephi进行数据可视化。
李杰绘制，国际纳米安全研究的合作网络
2.案例-大数据研究的机构的合作网络
使用VOSviewer进行分析和可视化。
2. 合作网络分析中的注意事项
作者合作网络分析要慎重，并要注意以下问题。
• 如学者李开伟在Safety Science合作网络中有两种写法，一种是全称 KaiWay Li，还 有一种简称KW Li。A. R. Hale则有好几种写法AR Hale，A. Hale，A Hale以及 Andrew R. Hale。而对于来自中文的姓名辨识有时就更有难度，如J Li的作者就有可 能是李洁，李杰，李捷、李健、李建以及李江文等。此外，无论是中文还是英文， 重名作者分析也是一个重要的难题。目前为了避免在姓名上的混淆，投稿系统都建 议作者使用可用于识别的学术身份证ORCID，此外相关数据库也提供了用于作者之 间进行区分的身份标识（如Web of Science提供的ResearcherID，Scopus提供的 Scopus Author ID）。
CiteSpace中处理作者合作分析的技巧。
• 首先在作者合作网络可视化结果中，以菜单来进行合并。如要将KW Li合并到 KaiWay Li，此时先单击左键选中节点KaiWay Li，然后右击并在显示的菜单中选择 Add to the Alias List（primary）；再以同样的步骤选择KW Li，Add to the Alias List （secondary）；完成上面步骤后软件会提示用户重新回到软件功能与参数页，再次 运行网络。
2010年
2011年
2012年
2013年
2014年
2010-2014年
案 例
李杰, 根据斯图加特大学2013年发表的论文数据绘制
案例：洪水安全与风险的研究
（这里使用手机Google Earth展示）
案例：洪水安全与风险的研究
（这里使用手机Google Earth展示）
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ对CiteSpace生成的KML文件进行可视化
Ebola研究的全球分布
3. 合作网络的地理可视化-详细步骤
Step1:打开软件，找到地理可视化功能。 在CiteSpace的菜单中，选择Geographical功能
3. 合作网络的地理可视化-详细步骤
Step2:进入地理可视化界面
相关参数设置： 1.时间设置 2.选择需要分析的数据 3.地图规模选择（默认即可） 4.其他选项，可以“默认” 关于不同选项得到的地图有什么差异？ 读者可以自己尝试着制作几幅图进行 比较
机构的合作
[Hale, Andrew] HASTAM, Loughborough LE12 8PY, Leics, England.
[Hale, Andrew] Delft Univ Technol, Safety Sci Grp, NL-2600 GA Delft, Netherlands.
国家的合作
2.CiteSpace进行科研合作网络的步骤
Step1：科研合作网络的节点类型为Author、Institution 或Country，或者还可以复选进行混合网络的分析。
以作者的合作网络为例进行演示
Step2：点击“GO”后直到出现可视化提示为止。点击Visualize进入作者合作网络的可视化界面。
Yan E, Guns R. Predicting and recommending collaborations: An author-, institution-, and country-level analysis[J]. Journal of Informetrics, 2014, 8(2): 295-309.
https:///maps
https://
/
/
对CiteSpace生成的KML文件进行可视化
https:///fusiontables
https://
Pajek对地理合作网络的可视化
李杰, 绘制于2014年12月
SCI2对地理合作网络的可视化
/pages/viewpage.action?pageId=1245861
参考文献
1. Chen, C. (2014) The CiteSpace Manual. https:///howtousecitespace 2. 李杰, 陈超美. 如何使用CiteSpace的一组示范及常见问题解答 /blog-496649-
3. 合作网络的地理可视化
1. CiteSpace的科技文献地理可视化功能 是其最早的功能之一。用户使用该功 能可以快速的了解到某一领域研究的 地理分布及其学术的合作情况。
2. 该功能的主要特色是强调了用户使用 Google Earth与所的结果的互动，特别 适合在演讲场所进行展示。
3. 当然，为了在科技论文中进行说明， 局部的分组展示也可达到同样的效果。
本讲主要内容
1. 关于科研合作的讨论 2. 科研合作网络可视化分析 3. 科研合作网络的地理可视化
1. 合作的研究
原始图片来源： Wuchty, S., Jones, B. F., & Uzzi, B. (2007). The increasing dominance of teams in production of knowledge. Science, 316(5827), 1036-1039. 个人英雄主义还是强强联手？ 大数据揭示，多位学者合作，特别是强校联合， 能够产生更具影响力的成果。撰文 周涛
Step5: 找到KML文件，使用Google Earth打开
3. 合作网络的地理可视化-详细步骤
Step6: Google Earth 的可视化结果
3. 合作网络的地理可视化-详细步骤
Step6: Google Earth 的可视化结果
3. 合作网络的地理可视化-详细步骤
Step6: Google Earth 的可视化结果
1. 著名研究合作的案例
Map of scientific collaborations from 2005 to 2009.
/
From this data, Olivier H. Beauchesne extracted and aggregated scientific collaboration between cities all over the world. For example, if a UCLA researcher published a paper with a colleague at the University of Tokyo, this would create an instance of collaboration between Los Angeles and Tokyo. The result of this process is a very long list of city pairs, like Los Angeles - Tokyo, and the number of instances of scientific collaboration between them. Following that he has used the database to convert the cities’ names to geographical coordinates.
Step3：对作者合作网络的可视化进行分析和结果的保存。
2.案例-安全科学的合作网络分析-作者合作
此处使用的数据集是发表在Safety Science 从1991-2013年的论文数据，分析的时候截 取一定的时间长度进行分析