[CiteSpace]学习笔记

本文介绍如何使用Citespace软件从WebofScience核心合集中检索和分析2017-2021年间关于安全科学的文献,通过关键词共现分析揭示研究热点及其关联,展示了数据处理、图谱调整和知识图谱解读的过程。

导入wos数据分析,此处以搜索safety science期刊2017-2021的文献数据来源。

(1)检索
注意:需要选择Web of Science核心合集,否则导出时无全文和参考文献选项。
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(2)导出纯文本文件
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(3)选择“全记录与引用的参考文献”,导出到新建的input文件夹
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(4)打开Citespace处理数据
选项卡中选择Data进入,选择input文件夹(即包含了刚才导出的.txt数据的文件夹),并选择导出数据存放的文件夹位置(此处为新建的文件夹output)。处理完毕后,output中会出现处理完的txt文件。
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(5)回到主界面,新建一个project,Data Directory选择刚才的output文件夹。

### Citespace学习框架与规划 #### 学习目标设定 为了有效掌握Citespace,需明确其核心功能及其应用场景。Citespace是一款专注于科学计量学和信息可视化领域的工具,能够帮助用户分析学术文献中的隐藏模式和趋势[^1]。因此,在学习过程中应重点关注以下几个方面: - 数据导入与预处理能力。 - 关键指标(如中介中心性和特征向量中心性)的理解与应用[^4]。 - 可视化技术的实际操作。 #### 基础知识准备 在正式进入Citespace的学习之前,建议先熟悉以下基础知识: - **数据格式**:了解常见的文献数据库文件格式,例如Web of Science、Scopus等,并学会如何从中导出适合Citespace使用的数据[^3]。 - **网络分析概念**:深入理解基本的网络分析术语,比如节点、边、权重等;同时也要对一些高级概念有所涉猎,像中介中心性和特征向量中心性等[^4]。 #### 工具安装与环境搭建 按照标准流程完成Citespace及相关依赖项的安装至关重要。以下是具体步骤概述: - 安装Java Development Kit (JDK),因为Citespace运行需要基于Java平台的支持[^3]。 - 下载最新版本的Citespace软件包并解压至指定目录下。 #### 功能模块探索 逐步深入了解各个菜单选项的功能特性对于熟练运用该工具有着不可替代的作用。特别需要注意的是Visualization菜单下的不同视图设置方法及其意义所在[^2]: - Time View用于展示随时间变化的趋势曲线; - Timezone View则强调特定时间段内的活动情况; - Cluster View侧重于呈现集群之间的关系结构。 此外,默认采用Kamada-Kawai布局算法进行节点排列调整,但也可以切换成其他类型的force-directed模型来获得更佳效果[^2]。 #### 实践案例演练 通过实际动手实践才能更好地巩固所学到的知识点。可以选择某个具体的科研主题或者行业领域作为切入点,收集相关资料后输入到程序当中去观察结果输出形式是否符合预期设想。在此期间还可以尝试改变参数配置看看会对最终成果造成怎样的差异影响。 ```python # 示例代码片段演示如何加载CSV文件为DataFrame对象以便后续进一步加工处理 import pandas as pd data = pd.read_csv('sample_data.csv') print(data.head()) ``` #### 高级技巧提升 当具备了一定的基础水平之后,则可以考虑挑战更高难度的任务了。这可能涉及到自定义脚本编写以实现自动化批量任务执行等功能扩展可能性探讨等方面的内容。 ---
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