CiteSpace分析专利概况

最新推荐文章于 2025-07-13 09:42:11 发布
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文章标签： python
原文链接：https://my.oschina.net/u/1462678/blog/531065
本文介绍如何使用CiteSpace软件对Derwent专利数据进行格式转换及分析。通过将数据导入CiteSpace并设置适当的节点类型，可以对特定时间段内的专利进行聚类分析。以Google为例，展示了1999-2009年间其专利的主要分类，揭示了该公司在此期间的技术关注重点。

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输入数据要求：Derwent专利数据格式。

第一步：格式转换：CiteSpace：Data〉Import/Export〉Derwent*

第二步：建立一个新Project。

第三步：选择节点类型，如Category。

下图根据Google在1999-2009年之间申请的专利中的主要分类聚类。标签取自专利标题中的名词短语。专利最多的类别分别关于query（聚类#10）和removing phrase distortion （聚类#32）。

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本文引用地址：http://blog.sciencenet.cn/blog-496649-433660.html  此文来自科学网陈超美博客，转载请注明出处。

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使用CiteSpace软件对知网文献进行关键词共现/聚类/突现分析
m0_64336780的博客
07-03 1万+
一、基本概念CiteSpace（引文空间）是一款专注于分析科学分析中蕴含的潜在知识的软件。它是在科学计量学、数据可视化背景下逐渐发展起来的引文可视化分析软件。通过可视化的手段，CiteSpace能够呈现科学知识的结构、规律和分布情况，并因此将这种分析得到的可视化图形称为“科学知识图谱”。二、主要功能和用途知识图谱构建：根据科学文献的引用关系，CiteSpace可以生成知识图谱，帮助研究人员更好地理解学术领域中不同文献之间的联系和演化过程。主题聚类分析。
Hadoop 实战之分析专利引用数据集（三）
xiaocaichonga的专栏
10-19 4585
环境：Vmware 8.0 和Ubuntu11.04 Hadoop 实战之分析专利引用数据集（三）---从专利引用数据集中计算专利被引用的次数 第一步：首先创建一个工程命名为HadoopTest.目录结构如下图: 第二步: 在/home/tanglg1987目录下新建一个start.sh脚本文件，每次启动虚拟机都要删除/tmp目录下的全部文件，重新格式化namenode，代码如下：
基于CiteSpace的工业机器人专利领域研究述评.pdf
08-13
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基于CiteSpace的知网专利文献计量分析与可视化
xdssssf的博客
01-15 933
进入输入/输出界面后选择CNKI格式转换，输入数据选择之前创建的 inpute 文件夹，输出数据选择 outpute 文件夹，点击格式转换后，就可以在outpute文件夹中找到已经转换好的数据，此时我们将outpute的内的文件复制到data文件夹中。以知网为例，首先检索你需要的文章关键词，此次我以专利为关键词进行检索，导出之前需要进行手动筛选，避免出现与关键词不符的文章，选择Refworks格式导出到cnki inpute文件夹中。此时我们进行分析前的参数设置，大家按照自己的需求进行修改。
Citespace文献分析工具：可视化研究趋势与网络
最新发布
weixin_42604188的博客
07-13 427
Citespace是一个基于Java开发的信息可视化软件，广泛应用于科学计量学和信息可视化领域。它通过可视化分析揭示科学知识的结构、分布、发展和动态变化。Citespace具有强大的数据挖掘和可视化功能，可用于分析科研文献、专利信息、引文信息等。这款工具由陈超美教授领导的团队开发，目的是帮助研究人员快速识别学科发展趋势和热点话题。在科研领域，关键词是文献研究方向的重要指示器。通过 Citespace 进行关键词提取与分析，可以帮助研究者快速了解某一领域的研究热点和趋势。
CiteSpace使用案例——大学生作业
12-14
本科阶段的citespace报告要求不高，但网上缺乏有效的案例，我结合自己的课程实践，总结出这份文档，希望能帮到相关专业的人！
德温特专利共被引分析
qq_39974284的博客
02-21 1428
本专题课程讲解第二部分为专利共被引网络绘制、发明者共被引网络绘制、专利权人共被引网络绘制 通过学习你将能够独立完成以下工作。 1专利共被引网络绘制 2发明者共被引网络绘制 3专利权人共被引网络绘制 近年来，专利计量成为文献计量后的又一研究热点。但由于目前学术界专门针对专利计量的软件极其匮乏，导致相关研究发展明显落后于文献计量。 基于此，【学术点滴】打造一款专门针对德温特专利挖掘的软件。 该软件分为...
用Hadoop分析专利数据集
大军的输出
04-13 687
要想让Hadoop做的工作有意义就需要耐人寻味的数据。大家可以到[url]http://www.nber.org/patents/[/url]上下载专利数据集。本文使用了专利引用数据集cite75_99.txt. 这个数据集约有250MB，虽然没有一个真正的集群，但这个数据量的数据足以让我们心情澎湃的去练习MapReduce。而且一个流行的开发策略是为生产环境中的大数据集建立一个较小的，抽样的数...
citespace分析软件
03-15
Citespace是一款强大的文献分析与可视化软件，主要用于科研领域中的文献计量学分析。它能够帮助研究人员高效地处理大量的学术文献数据，从中发现研究趋势、热点话题和潜在的合作网络。这款工具支持中文和英文文献，...
innography专利搜索与分析数据库
suxiang198的博客
07-11 4618
innography属于世界一流的信息提供商Thomson Reuters，在国内的合作公司有广州奥凯公司。专利文献所蕴含的信息远不止其自身的专业知识或权利说明书保护的信息，从中也可以预测诸多商业发展态势。该数据库需交费才能使用。 功能：该数据库提供世界诸多重要专利局的专利文件，可针对自己的需要构建检索式进行检索，对检索的专利文献可直接在注册账号下建立工程进行保存，在任何联网的地方都能方
Citespace使用教程
m0_66238629的博客
06-29 1万+
首先确定自己电脑的位数，根据自己电脑的位数下载对应的java位数。Citespace下载页面：http://cluster.ischool.drexel.edu/~cchen/citespace/download/选择对应的Java版本进行安装：https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java8-windows首先需要安装Java环境，其次再进行Citespace安装。
转基因水稻专利分析
01-15
转基因水稻相关的研究与推广链包括在针对转基因水稻改造目标寻找合适的基因、基因构造、基因转移、培养细胞和植株再生、植株筛选与确认、田间试验和安全检测、通过安全检测（经过所在国家批准）后实现商业生产。
专利和专利分析
小智慧的专栏
11-26 913
<br /> <br />   专利和专利分析是企业或科研机构提高自身竞争力的有效手段，因为它们通过研究、分析专利文献，能够了解某一技术领域的发展趋势，掌握最新的行业动态和研发成果，这对其研发、生产、销售、并购等各项活动都大有裨益。<br />     专利是国家根据专利法授予申请人在一定期限内对其发明创造成果享有的排他性权利。就美国专利而言，一方面，专利持有人有权禁止未经许可的生产、使用、销售、许诺销售、或进口侵犯其专利的产品。另一方面，作为获取独占权的代价，申请人必须通过专利文献（包括颁布的专利文本和专
CiteSpace学习笔记（四）——功能区和参数区
weixin_37938228的博客
03-03 3万+
1.菜单栏 （1）File（文件）菜单中的功能主要用于对当前的功能界面参数进行保存和软件退出。 （2）Project（项目）主要是新建、编辑和删除分析的工程项目。 （3）Data(数据)主要是数据的过滤和转换。 （4）Network（网络）主要是对网络文件的可视化。其中主要包括.net文件，GraphML以及Adjacency List。 （5）Adjacency List的可视化。特别地，Ba...
专利分析的方法和流程
weixin_42009785的博客
08-02 2556
专利分析的4大方法+5大流程！
citespace教程
热门推荐
yanyanwenmeng的博客
02-16 6万+
参考视频教程：【CiteSpace保姆级教程1】文献综述怎么写？研究生写文神器 | 手把手教你做科学知识图谱 | 以中国知网为例_哔哩哔哩_bilibili 一、citespace区域 1. 操作区 2. 时间切片区 可以控制我们所需要分析的文献起始年份 3. 文本处理区 保持默认即可，不需要特别的更改 4. 网络配置功能区 Node Types 蓝色：合作网络分析，对象为作者、机构、国家，可以分析哪些作者（结构、国家）发文量、合作比较多。 绿色：共线分析，...
Citespace软件：科研文献计量与可视化利器
weixin_35364187的博客
04-26 2713
citespace是一款强大的文献计量和可视化工具，它通过对学术论文、专利等文献信息的统计分析，能够揭示领域内的研究趋势、热点话题及核心研究机构和作者。该软件不仅能够处理大量的文献数据，并且可以将复杂的数据关系可视化，便于研究人员快速掌握领域发展脉络。
Citespace简单入门总结
Sean
11-01 1万+
1.简介 CiteSpace 又翻译为“引文空间”，是一款着眼于分析科学分析中蕴含的潜在知识，是在科学计量学、数据可视化背景下逐渐发展起来的引文可视化分析软件。由于是通过可视化的手段来呈现科学知识的结构、规律和分布情况，因此也将通过此类方法分析得到的可视化图形称为“科学知识图谱”。摘自 李杰.CiteSpace中文版指男 2.如何用Citesapce挖掘现有数据，首先对于一些名词进行解释。 ...
citespace分析
01-03
### CiteSpace 使用教程 #### 启动与安装 CiteSpace是一款用于科学文献分析与可视化的工具，能够帮助用户深入挖掘文献数据，揭示研究热点和趋势[^2]。为了使用该软件，需先完成下载与安装过程。具体步骤可参照官方指南或访问相关网站获取最新版本的安装包[^1]。 #### 导入数据源 导入合适的文献数据库对于后续的数据处理至关重要。通常情况下，支持多种格式文件输入，如Web of Science (WoS)，Scopus等平台导出的结果可以直接被加载至程序内进行解析[^4]。确保所选数据集覆盖了目标领域内的主要研究成果，并经过适当筛选以提高效率。 #### 关键词提取与共现网络构建 通过对选定时间段内的文章标题、摘要以及作者提供的关键词字段执行预处理操作后，可以得到一系列反映当前学术界关注焦点的概念集合。利用内置算法计算各词条间关联强度并绘制相应的图形表示形式——即所谓的“知识图谱”。这种直观展示有助于快速定位核心议题及其演变路径[^5]。 ```python # Python伪代码示例：模拟关键词频率统计流程 from collections import Counter def count_keywords(texts): words = [] for text in texts: tokens = tokenize(text) # 假设存在一个分词函数tokenize() filtered_tokens = filter_stopwords(tokens) # 过滤停用词 stemmed_words = stem(filtered_tokens) # 词干还原/词形归一化 words.extend(stemmed_words) return dict(Counter(words).most_common()) ``` #### 时间线视图与时序模式识别 除了静态的地图外，还提供了动态的时间轴视角来观察特定主题随时间发展的脉络变化情况。借助这一特性，研究人员不仅可以看到哪些概念在过去某个阶段特别流行，而且还能预测未来可能出现的新方向[^3]。 ---
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