本文详细介绍了Python库RC.networkBibCoupling的使用，包括安装、数据准备、构建文献耦合网络及分析。通过设置耦合阈值、距离度量方式和最大连接数等参数，结合提供的分析方法如节点属性、边属性、邻居节点、中心性分数和社区检测，可以深入理解和应用该库进行文献网络分析。
RC.networkBibCoupling中的参数解释和使用示例（Python）
BibCoupling是一种用于计算文献之间耦合度的网络分析方法。RC.networkBibCoupling是一个在Python中实现的库，用于构建和分析文献耦合网络。在本文中，我们将详细解释RC.networkBibCoupling中常用的参数，并提供使用示例。
在使用RC.networkBibCoupling之前，我们需要先安装该库。可以使用以下命令通过pip安装：
pip install RC.networkBibCoupling
安装完成后，我们可以开始使用该库来构建和分析文献耦合网络。
- 数据准备
在使用RC.networkBibCoupling之前，需要准备好文献数据。文献数据应该是一个包含文献信息的表格或CSV文件。每条文献应该包含一个唯一的标识符和相关的属性（例如标题、作者、关键词等）。
- 构建文献耦合网络
首先，我们需要导入RC.networkBibCoupling库并创建一个NetworkBibCoupling对象：
from RC.networkBibCoupli
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