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1.4 使用CiteSpace Project home：选填一个空文件夹 Data directory：选填数据夹 1.4 使用CiteSpace * 年段内引文数 阈值调谐数 年段内聚类点 年段内连线数 选择聚类词来源 选择聚类词型 选择聚类点类型 阈值调谐，调整聚类节点与研究等关系连线 剪切连线 1、寻径 2、最小生成树 3、修剪切片网 4、修剪合并网 选择可视图显示形式 选择导入数据年代 选择数据切分年代 1.5 选择可视化网络 * Author Co-Citation Analysis (ACA)共被引作者分析 Document Co-Citation Analysis (DCA)共被引文献分析 Journal Co-Citation Analysis (JCA)共被引来源刊分析 Co-Authors合著者 Co-Terms共现词 1.6 微调设置 * nodes项由3位阈值控制产生，其余的由线性内插值来决定 1.7 交互操作 年代色标 图谱大小调谐 图谱背景色 寻找聚类 寻找最佳聚类 用标题词标记聚类 用主题词标记聚类 用摘要词标记聚类 类 保存图谱/图像 按词频显示聚类高引频文献 二.使用 Citespace 的一般步骤 确定一个研究领域 ，收集尽可能多的该领域的词汇。保证接下来的分析能覆盖该领域所有主要的组成部分。 数据收集及加载。从数据库上检索符合要求的数据，下载到本地，创建New Project。 根据词汇在文章标题 、文摘 、表述中出现的频率的增长率来确定哪些是前沿热点词汇。并提取研究前沿术语。 * 时间切片。用户确定总的时间段的范围和分割后每一个时间片的长度 。 阈值选择（选择合适的引文数量、共被引频次和共被引系数）。 选择算法精简和合并网络。 展示。生成标准的聚类视图和时间序列视图。 * 可视化检测。Citespace让用户可以通过几种方法与这个可视化系统进行交互。用户可以根据运算法则通过控制各种参数来控制可视化属性和标签的展示 。 确认关键点。确定的关键点的意义可以通过询问该领域的专家来确认。这些专家可以是处于关键点的文章的作者， 或者是文章中引用过关键点处的文章的作者 。 * 三.实例操作(1) * 实例操作(2) 我们特别建议你亲自动手、同你的朋友、同事一起来亲手绘制一张你自己领域的科学知识图谱。你或许会格外喜欢图谱生成的过程、你也许对解读生成的图谱所含意蕴更充满乐趣。你将高兴地看到这些图谱会如何改变你看世界的方式。 —— 陈超美 Chaomei Chen * * * * 文献信息分析 （Citespace信息可视化软件应用） 研究生信息素养教育 一、科学知识图谱基本方法 1.1 引文分析理论与方法 利用各种数学及统计学的方法和比较、归纳、抽象、概括等逻辑方法，对科学期刊、论文、著者等各种分析对象的引用与被引用现象进行分析，揭示其数量特征和内在规律的一种文献计量分析方法。 ——邱均平《文献计量学》 1.2 共被引分析理论与方法 文献共被引分析是计量文献之间关系的一种方法。即2篇文献共同被1篇文献引用，这2篇文献就构成共引关系。共被引频率定义为这2篇文献一起被引用频次。 ——马沙科娃、斯莫尔（苏联、美国科学记录学家） 1、从分析被引文献类型、语种入手，来研究科学文献体系的特征结构及分布、利用等规律。 2、从分析被引文献网络及其变化，来研究学科间关系、联系特征、发展变化现状、发展趋势。 1.3 多元统计分析方法 对若干相关的随机变量观测值的分析，包括：因子分析、多维尺度分析和聚类分析。这些方法将在关系矩阵上运算。如某领域文献群组的共被引矩阵。 ——埃格赫《信息计量学导论》 1.4 词频分析方法 是计量学中传统方法。在文献中，不同词汇的使用与出现频率是有一定规律的。按词频高低进行统计以供分析。 ——齐普夫《齐普夫第一定律》 在任何文章中，词的出现频率都服从一规律：文章中每个词出现词频次统计后按照高频次词在前、低频次词在后的递减顺序排列，并用自然数给这些词标上等级序号，形成f·r=C定量形式（f=频次r=序号C=常数）。 1.5 社会网络分析方法 将社会结构