VOSviewer 操作指南 简明

本文介绍如何使用VOSviewer软件从Web of Science数据库导入文献,创建并解读知识图谱。通过实例分析区块链研究热点,详细解析软件界面及功能,包括网络视图、覆盖视图和密度视图的含义。

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VOSviewer 操作指南

Vosviewer 软件是一种知识图谱可视化软件,并且可以使用基本的分类聚类方法,帮助我们得到进一步的信息。

下载地址:

https://www.vosviewer.com/download

解压完成后,你得到因该是一个类似这样的目录:

双击快捷方式,即可运行软件,其中有一个PDF文件为使用手册,本文后边会做简单的介绍。

这个软件支持多种文献导入方式,我们这里以从web of science 到处的参考文献为例。

1.快速上手

1.1 导出需要的参考文献

 我们选择从web of science 数据库导出部分我们需要的文献信息,这个数据库可能需要校园网络才能使用。

例如,我想分析关于区块链的论文,那么直接再搜索栏中输入主题,然后检索,如下:

                           

再这个数据库上,我们一共检索到blockchain 相关的论文4913篇,时间跨度为1950-2020年,现在我们导出这些文献。

                                             

注意这些导出选项,导出的文件格式, 如上述的选择条目。

1.2 创建映射图谱

                                                   

选第三个选项,基于文本构建图谱,因为我们刚才从数据库导出的文件是文本文件。

                                                    

选第二个选项,基于数据库文件构建图谱,显示支持web of  science 数据库。

                                                   

选择我们的文件,得到结果,如下所示:

从图中我们就可以看到,关于blockchain主题的500篇论文,主要研究的热点词组。

2. 使用详解

2.1 面板分块解释

                                              

第一部分:

当前的可视化面板,可以放大缩小整个知识图谱。

第二部分:

选项面板,可以再这个面板中调整可视化面板中的信息。

第三部分:

信息面板,显示整个信息。

第四部分:

概述信息,一个宏观的缩略图。

第五部分:

操作面板,可以增删改查新的图,截取图谱,或者更新图。

2.2 各面板内容解释

2.2.1 第一部分显示面板

显示面板分为三个部分:网络视图,覆盖视图,密度视图。

网络视图:每一个圆圈的大小代表这个关键字的权重,两个圆圈之间的距离表示了两个圆圈之间的亲缘性,如果亲缘性越强则距离越短,亲缘性越弱则距离越远。圆圈的颜色代表了各自的簇类。

覆盖视图:覆盖视图与网络视图的图的结构是一样的,颜色有区别,所有关键字按照权重着色,并且给与参与者自己着色的方法。只有当设定了条目的属性和关键字相关时,覆盖视图才有用。

密度视图:显示的是项目密度,关键字周围的关键字数越大,则颜色越亮。

2.2.1 第二部分选项面板

Scale:各个项目之间链接的粗细。

Weight: 当项目有多个权重时,可以选择这个下拉框,选择相关的权重展示。

Scores: 只有在覆盖视图中,会根据实际的条目占比,对各项的颜色表示进行调整。

Size variation: 项目的表示大小与权重相关,越大表示权重越大。

max length: 项目的标签显示长度。

Font:下拉框可以显示的文字格式。

Lines: 连线部分

           Size Variation :两个标签之间的连线越粗,则表示两个标签之间的关系约紧密。

           Min、Max strength:最大,最小连接线的表示。

           Colored lines: 图示是否选用有颜色的线表示。

           Curved lines: 图示采用直线还是曲线连接。

 

 

 

 

 

<think>好的,用户需要关于如何使用VOSviewer进行文献计量分析的教程。首先,我需要确认用户的需求,他们可能正在撰写学术论文,需要进行文献计量分析,特别是使用VOSviewer。用户提到的引用[1]和[2]中有提到Citespace和VOSviewer使用,所以我需要结合这些内容来组织回答。 接下来,我应该分步骤讲解VOSviewer的基本操作流程,确保涵盖数据准备、软件操作、可视化调整和结果解读。需要提到数据导出格式,比如从Web of Science导出文献数据,并保存为合适的格式,如.txt或.csv。然后,导入到VOSviewer中,进行网络构建,比如共现分析、耦合分析等。 另外,用户可能对参数设置和可视化调整不太清楚,需要详细说明如何调整节点大小、颜色、标签等。还要注意区分不同分析类型,如作者合作网络、关键词共现等,这会影响数据映射时的选项选择。 此外,用户可能需要知道如何将结果应用到论文中,所以需要提到导出高质量图片和结合文献计量理论进行解读。引用部分需要正确标注,比如引用[1]和[2]中的相关内容,说明这些工具的应用场景和方法。 还要考虑用户可能遇到的常见问题,比如数据格式错误、节点过多导致的可视化混乱,以及如何优化布局。这些可以作为后续相关问题提出,帮助用户进一步解决问题。 最后,确保回答结构清晰,分点说明,语言简洁,符合用户要求的中文回答,并正确使用LaTeX格式,虽然用户的问题中没有涉及数学公式,但按照系统指令,如果有公式的话需要用$或$$包裹。不过在此回答中可能不需要,但需要注意其他格式要求,如代码块使用正确语法。 总结步骤:数据准备→导入数据→构建网络→调整可视化→导出结果→论文应用。每个步骤简明扼要,结合引用内容,确保用户能够按照教程操作。</think># VOSviewer文献计量分析操作教程 ## 一、数据准备阶段 1. 从Web of Science/Scopus等数据库导出文献数据,选择"全记录与引用的参考文献"格式,保存为.txt或.csv文件[^2] 2. 建议单次分析文献量控制在2000-5000篇,过多数据会影响可视化效果 ## 二、软件操作流程 ```python # 数据导入示例代码(模拟操作) 1. 启动VOSviewer → Create → Create a map based on bibliographic data 2. 选择数据来源类型:Web of Science/Scopus等 3. 设置分析参数: - 分析类型:共现/耦合/共被引 - 单元类型:作者/机构/关键词 - 计数方法:全计数/分数计数 4. 设置阈值过滤(如最低出现次数) ``` ## 三、可视化调整技巧 $$ 相似度公式:s_{ij} = \frac{c_{ij}}{w_i w_j} $$ 其中$c_{ij}$为共现次数,$w_i,w_j$为单独出现次数 1. 布局优化:通过"Layout"调整聚类分布 2. 颜色映射:根据聚类/时间/权重等维度设置色标 3. 标签显示:调整字体大小和显示密度(建议5-15%) ## 四、结果解读方法 1. 节点大小反映要素出现频率 2. 连线粗细表示关联强度 3. 颜色区分不同聚类主题 4. 时间叠加视图可展示研究演进[^1] ## 五、论文应用建议 1. 导出高清图片(建议1200dpi以上) 2. 结合文献计量理论解读网络特征 3. 配合Citespace做时区视图等补充分析[^1]
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