citespace分析趋势

### 使用 CiteSpace 进行文献趋势分析

#### 安装与配置
为了使用 CiteSpace 软件进行文献趋势分析，首先需要确保已正确安装 Java 环境以及最新版本的 CiteSpace 软件[^1]。

#### 数据准备
在启动具体的操作之前，准备好用于分析的数据集至关重要。通常可以从多个数据库获取这些数据，比如 Web of Science 或中文社会科学引文索引 (CSSCI)，后者可以通过新版系统入口中的高级检索功能来获得更精确的结果[^2]。

#### 启动 CiteSpace 和导入数据
打开 CiteSpace 应用程序后，在主界面选择 `File` -> `Import Files...` 来加载先前下载好的文件。对于来自 CSSCI 的记录，建议保存为纯文本格式 (.txt) 文件以便于处理。

#### 设置参数并运行分析
完成数据导入之后，点击界面上方工具栏里的 “Data Preparation” 按钮进入预处理页面。这里可以根据需求调整各种选项，例如时间跨度、节点类型等设置。特别地，当关注的是某个领域内的发展趋势时，“Time Slicing” 功能非常有用，它允许按年份或其他自定义的时间间隔分割数据集合，从而更好地观察随时间变化的趋势模式。

#### 解读可视化结果
经过上述步骤处理后的输出将以图形化的方式展示出来，其中最常见的一种形式就是网络图。在这个图表里，各个节点代表不同的概念或作者群组，而连接线则表示它们之间的关联程度。随着时间推移形成的路径可以揭示特定主题的发展轨迹及其与其他分支的关系演变情况。

# Python 示例代码片段仅作示意用途，并不适用于实际执行
import networkx as nx
G = nx.Graph()
edges = [("A", "B"), ("B", "C")]
for edge in edges:
    G.add_edge(*edge)
nx.draw(G, with_labels=True)