citespace 知网

### CiteSpace与知网使用的综合指南

#### 知网数据准备
对于来自知网的数据，在利用CiteSpace进行分析前需注意特定的预处理需求。由于知网原始导出文件格式并不直接适用于CiteSpace，因此需要将其转换成类似于Web of Science (WOS) 的格式[^2]。

#### 安装环境配置
为了顺利运行CiteSpace工具，确保计算机上已预先安装Java Runtime Environment(JRE)，这是启动该应用程序所必需的基础组件之一。

#### 文件命名规则
当从Web of Science获取文献记录并计划用于CiteSpace时，应将下载得到的文件命名为以`download`作为开头的名字以便于程序正确读取解析这些资料。

#### 导入流程说明
针对知网来源的信息引入至CiteSpace内执行进一步的研究工作之前，应当先完成必要的字段映射调整过程。这通常涉及到修改CSV或TXT文档中的列标题名称来匹配预期输入模式的要求。值得注意的是，尽管理论上支持此类操作，但由于两者间存在差异性，故而实际应用过程中可能会遇到兼容性挑战，尤其是在尝试实施共同引用网络构建方面更为明显。

#### 引用关系探索
通过适当设置参数选项，如时间跨度筛选、节点类型选取等，能够有效揭示目标领域内的学术交流脉络和发展趋势。借助内置算法实现关键词共现图谱绘制等功能，则有助于直观呈现热点话题及其演变路径[^3]。

#### 结果可视化表达
最终产出物往往是以交互式的图表形式展现出来，便于读者快速把握整体概况的同时也能深入探究局部细节特征。例如，可以生成作者合作地图、机构影响力分布图等多种类型的视觉化作品[^4]。

import pandas as pd
from citeparser import parse_citation

def preprocess_cnki_data(file_path):
    df = pd.read_csv(file_path, encoding='gbk')
    
    # 假设CNKI导出文件包含'Author', 'Title', 'Source', 'Year'
    processed_df = df.rename(columns={
        "Author": "AU",
        "Title": "TI",
        "Source": "SO",
        "Year": "PY"
    })
    
    return processed_df.to_string(index=False)

cnki_file = './example_from_CNKI.csv'
print(preprocess_cnki_data(cnki_file))