vosviewer图谱解读

VOSviewer是一种用于可视化科学文献计量学数据的软件，它可以生成各种类型的科学文献计量学图表，如作者合作网络、关键词共现网络、机构合作网络、文献共被引、期刊共被引等知识图谱。在使用VOSviewer生成这些图谱时，需要选择计算方法，包括Full counting和Fractional counting。Full counting是指在计算合作关系时，将每个作者或机构的权重都视为1，而Fractional counting则是将每个作者或机构的权重视为其在合作关系中所占的比例。除此之外，VOSviewer还有许多相关指标，如Occurrence、Total link strength、Links、Documents等，这些指标可以帮助我们更好地理解和解读知识图谱。

相关问题

vosviewer图谱

### VOSviewer 图谱可视化使用教程

#### 数据准备
为了利用VOSviewer进行有效的图谱可视化，需先准备好合适的数据源。当前版本支持直接分析来自WOS核心合集、Scopus以及PubMed这三个主要学术数据库中的英文资料[^1]。

对于希望处理中文文献的情况，则可以通过特定工具或方法将其转化为兼容的格式（如TSV文件），进而导入至软件内完成初步解析工作；不过需要注意的是，在此过程中可能会遇到字符编码等问题影响最终效果的质量。

#### 创建可视化项目
启动应用程序之后，用户可以选择新建一个空白工程来着手构建自己的知识网络模型。此时应指定之前已经整理好的输入文档作为基础素材，并按照提示逐步设定各项参数选项直至确认无误为止[^2]。

#### 构建共现矩阵
接下来便是计算关键词之间相互关联程度的关键环节——即建立所谓的“共词矩阵”。这一步骤旨在衡量不同术语共同出现在同一篇论文里的频次高低情况，从而为进一步绘制图形奠定坚实依据。具体操作可通过菜单栏找到相应功能入口并执行即可[^3]。

#### 绘制地图与调整布局
当上述准备工作完成后便能够正式进入绘图阶段了。通过选取合适的算法类型（例如k-means聚类法）以及其他辅助设置项（比如节点大小代表因素的选择等），可以得到一张直观反映各要素间关系的地图雏形。此外还允许手动微调位置分布以达到更佳视觉呈现目的。

#### 解读结果图表
最后也是最为重要的部分就是如何解读所生成的结果图像啦！一般而言，颜色深浅可用于区分群组类别差异；而连线粗细则暗示着联系紧密与否的程度变化趋势。当然除了这些基本特征之外还有很多细节之处值得深入挖掘探讨哦！

import pandas as pd
from vos_viewer import create_map

# 假设我们有一个CSV文件名为'example_data.csv'
data = pd.read_csv('example_data.csv')

# 调用函数创建地图对象
map_result = create_map(data)

# 显示结果
print(map_result)