vosviewer作者共现

根据引用\[1\]中的信息，VOSviewer可以进行作者共现分析，其中可以选择作者和机构进行分析。根据引用\[2\]中的信息，根据文献量和共现结果，可以设置一个阈值来确定共现关系的强度。根据引用\[3\]中的信息，VOSviewer还提供了一个thesaurus文件，可以用来合并同义词和删除指定词语。因此，使用VOSviewer进行作者共现分析时，可以根据需要选择作者和机构进行分析，并根据文献量和共现结果设置阈值来确定共现关系的强度，同时还可以使用thesaurus文件来合并同义词和删除指定词语。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [VOSviewer：高频关键字段共现网络制作入门教程（以PubMed数据为例）](https://blog.csdn.net/weixin_47183072/article/details/124552054)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题

vosviewer作者

根据引用\[2\]中提到的VOSviewer的官方说明书，VOSviewer的作者是Nees Jan van Eck和Ludo Waltman。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [VOSviewer：高频关键字段共现网络制作入门教程（以PubMed数据为例）](https://blog.csdn.net/weixin_47183072/article/details/124552054)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [VOSviewer软件研究热点分析](https://blog.csdn.net/pptde/article/details/107052885)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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vosviewer关键词聚类分析

VOSviewer是一种用于可视化科学文献的工具，它可以帮助研究人员进行关键词聚类分析。关键词聚类分析是一种将文献中的关键词按照相关性进行分组的方法，以便更好地理解和分析文献领域的研究热点和趋势。

VOSviewer使用共现分析方法来确定关键词之间的相关性。在共现分析中，如果两个关键词在同一篇文献中出现，则认为它们之间存在一种关联。通过对大量文献进行共现分析，VOSviewer可以生成一个关键词网络图，其中关键词之间的连接表示它们之间的相关性。

在VOSviewer中，关键词聚类分析可以帮助我们发现文献中的研究主题和研究领域之间的关系。通过将相关的关键词聚集在一起形成簇，我们可以更清晰地看到不同研究领域之间的联系和发展趋势。

除了关键词聚类分析，VOSviewer还提供了其他功能，如共现图、地图和时间演化等，这些功能可以帮助研究人员更全面地了解文献领域的研究动态。