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CiteSpace信息可视化软件的使用 主讲人： 陈 悦 chenyuedlut@ “长江学者”创新研究团队 大连理工大学WISE实验室 2010年4月5日 第二届科学知识图谱与科学计量学方法与应用高级讲习班 1999年率先发表了该领域第一部专著 2002年创办了该领域第一份、目前仍为该领域唯一的专业期刊《Information Visualization》 2002年独立创办了每年一度的Symposium on Knowledge Domain Visualization (KDViz)系列国际讨论会, 2005年提出信息可视化领域面对的十大挑战性问题；在信息可视化领域中引入Pathfinder算法，扩展和提高了文献引文共被引网络分析的效率和应用范围。 2002年，获国际美国信息科学与技术学会 (ASIST)和美国科学信息研究所(ISI)“引文研究奖”(Citation Research Award) 。 Dr.Chaomei CHEN 当代信息可视化与科学知识图谱学术领域中的国际顶尖学者和领军人物之一 信息可视化新领域的最早开拓者之一 美国德雷赛尔大学 (Drexel University）信息科学与技术学院副教授 要点： 设计理念 -- 想做什么 -- 如何实现（理论基础、概念模型、具体流程） -- 能做什么 软件系统的介绍 使用步骤 1 CiteSpace的设计理念 想做什么？ 识别和跟踪研究领域的演变，并尽量使其简易明了地可视化显示出来； 将知识的宏观计量与微观计量相结合， 为科研人员跟踪前沿，寻找科学问题提供便利的辅助工具； 为进入某个领域的新人提供快速了解全域知识及前沿的便捷途径； 为研究科学技术史的学者提供一个新的视角，便于揭示学科或知识领域的发展历程； 为相对枯燥的科学研究提供趣味性及艺术性的享受； 理论基础 a 库恩的科学发展模式 把科学发展看成科学革命的历史过程,科学在未形成统一范式之前处于前科学时期;范式形成之后,进入常规科学时期,人们在科学共同体中按范式解题,是范式积累期;发展一定阶段,出现反常和危机;人们寻求新的范式取代旧范式,导致科学革命的发生;之后,迈进新范式下的新的常规科学期。因此,科学发展本质上是常规科学与科学革命、积累范式与变革范式的交替运动过程。这个模式得到科学界的普遍认同。 T.S.Kuhn (1962)科学革命的结构 A C b 引用分析和共被引分析 引用分析可以反映知识的流动 共被引分析可以揭示知识结构 反映被引证文献之间的关系，被频繁共被引的文献应该具有相似的研究内容。当分析大量文献数据时，就会形成大型的共被引矩阵，采取降维的技术手段，形成相应的聚类，即知识基础。 B c 社会网络分析 更强调关系的研究，突出节点在关系网络中的位置。 中心性 度中心性 中介中心性 d 信息论 标签词的选取 tf*idf （Weighted Term Frequency（tf*idf）） 基于词频和逆向文本频率算法 ，有效过滤常见的词而保留重要的词。 Log-Likelihood Ratio 对数似然率算法 根据概率密度函数决定最大可能性，找出最有可能的词。 Mutual Information 互信息是信息熵的引申概念，它是对两个随机事件相关性的度量，找出合适的明确的词。 e 图论 有选择地控制图中点连接的密度，即网络的精简，在诸如引文网络这样的复杂网络可视化研究中是一个有挑战性的实际问题 降维 PathFinder Minimum Spanning Tree 概念模型 用时间切片抓拍（Time-sliced snapshot）来显示 研究领域的演变 创造性地将引用分析和共被引分析综合起来 Chen, C. (2006) CiteSpace II: Detecting and visualizing emerging trends and transient patterns in scientific literature. Journal of the American Society for Information Sci