citespace关键词链接

### CiteSpace 中关键词链接功能详解

#### 关键词链接的作用
在CiteSpace中，关键词链接用于展示不同研究主题之间的关联性。通过构建网络图谱，可以直观地看到各个关键词之间如何相互连接和发展演变[^1]。

#### 数据准备
为了使用关键词链接功能，需先准备好数据集。通常这些数据来源于支持的数据库如Web of Science, Scopus等。确保导入的数据文件格式正确无误，以便后续处理能够顺利进行。

#### 启动关键词链接分析
启动软件并加载所需文献记录之后，在界面左侧菜单栏找到“Extracting Keywords”选项卡。这里可以选择自动提取或手动输入感兴趣的主题词作为节点参与计算。对于初次使用者来说，默认设置下的自动化流程已经足够满足大多数需求。

#### 参数调整与优化
- **Top N**: 控制显示最频繁出现前N个术语的数量；
- **Pruning**: 剪枝策略有助于去除不重要的边以简化图形结构；

完成上述配置后点击运行按钮即可得到初步的结果视图。

#### 结果解读
生成的地图上每个圆圈代表一个独特的关键词，而连线则表示两个概念间存在共现关系。线条粗细反映了这种联系强度大小——越宽说明共同提及次数越多。颜色渐变可用于区分不同的时间段或者聚类群组，帮助观察者快速定位热点领域及其发展脉络。

# Python代码仅作示意用途，并非实际操作指南
import networkx as nx
G = nx.Graph()
edges = [('data', 'mining'), ('machine', 'learning')]
G.add_edges_from(edges)
nx.draw(G, with_labels=True)