metaknowledge 开源项目教程
项目介绍
metaknowledge 是一个用于在文献计量学、科学计量学和网络分析领域进行计算研究的 Python3 包。它能够简化在任何学科背景下进行系统性审查的过程。metaknowledge 读取包含出版物和引用元数据的纯文本文件目录,并写入适合纵向研究、计算文本分析(如主题模型和突发分析)、参考出版年光谱(RPYS)和网络的数据结构。
项目快速启动
安装
首先,确保你已经安装了 Python3。然后,使用 pip 安装 metaknowledge:
pip install metaknowledge
基本使用
以下是一个简单的示例,展示如何读取元数据文件并进行基本分析:
import metaknowledge as mk
# 读取元数据文件
RC = mk.RecordCollection('path/to/metadata/files')
# 打印记录数量
print(f"Total records: {len(RC)}")
# 进行基本分析
network = mk.network(RC)
print(f"Network nodes: {network.number_of_nodes()}")
print(f"Network edges: {network.number_of_edges()}")
应用案例和最佳实践
案例一:研究领域趋势分析
使用 metaknowledge 可以轻松分析特定研究领域的趋势。例如,通过分析每年的出版物数量,可以了解该领域的增长情况。
import matplotlib.pyplot as plt
# 获取每年的出版物数量
years = RC.years()
year_counts = {year: len(RC.filter(lambda x: x.get('year') == year)) for year in years}
# 绘制趋势图
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(year_counts.keys(), year_counts.values(), marker='o')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Number of Publications')
plt.title('Research Trend Analysis')
plt.show()
案例二:合作网络分析
通过构建作者之间的合作网络,可以分析研究团队的合作模式和关键人物。
# 构建作者合作网络
author_network = mk.authorNetwork(RC)
# 打印网络基本信息
print(f"Author network nodes: {author_network.number_of_nodes()}")
print(f"Author network edges: {author_network.number_of_edges()}")
典型生态项目
项目一:文献计量学工具包
metaknowledge 可以与其他文献计量学工具包结合使用,如 VOSviewer 和 CiteSpace,以进行更深入的分析和可视化。
项目二:科学网络分析工具
结合 Gephi 等网络分析工具,可以对 metaknowledge 生成的网络数据进行高级可视化和分析。
通过这些生态项目的结合,可以更全面地理解和分析科学研究的趋势和模式。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考