vosviewer中如何按照时间段进行关键词分析

要按照时间段进行关键词分析，可以按照以下步骤操作：

1. 打开VOSviewer，导入需要分析的文献数据集。

2. 在“Data Source”选项卡中，选择“Term occurrences”作为数据类型，然后将时间字段选中并拖动到“Timespan”区域中。

3. 在“Analysis”选项卡中，选择“Clustering”并设置相应的参数，然后单击“Start”按钮运行聚类分析。

4. 在聚类结果中，选择一个时间段，然后右键单击该时间段并选择“Create submap”选项，创建一个子图。

5. 在子图中，单击“Analysis”选项卡中的“Terms”按钮，选择“Occurrences per time period”选项，设置相应的参数，然后单击“Start”按钮运行关键词分析。

6. 在关键词分析结果中，可以查看每个时间段内出现频率最高的关键词，以及这些关键词在不同时间段之间的变化趋势。

需要注意的是，VOSviewer中的时间段可以是任意长度，因此要根据具体的研究需要选择适当的时间段长度。此外，关键词分析的结果也需要结合具体的研究背景进行解读。

相关问题

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。

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### 使用 VOSviewer 进行 Web of Science 数据的关键词聚类分析

#### 准备工作
为了使用 VOSviewer 对 Web of Science 的数据进行关键词聚类分析，需先从 Web of Science 下载所需的数据。选择【Web of Science核心合集】并设定特定的主题（例如：“artificial intelligence” 和 “python”）、时间范围（如最近五年），完成这些设置后点击【检索】以获取相关文献记录[^3]。

#### 导入数据到 VOSviewer
下载完成后，保存文件为纯文本格式 (.txt)，该文件可以直接被 VOSviewer 所读取。启动 VOSviewer 后，在主界面中选择“Create (construct a map)”选项卡下的“Thesaurus-based mapping”，接着按照提示导入之前准备好的 .txt 文件作为输入源[^1]。

#### 构建同义词表
对于更精确的结果展示，可以构建一个自定义的同义词表(thesarus file) 来处理可能存在的重复项或者不同形式表达相同概念的情况。此功能位于软件附带的手册第4.3章节中有详细介绍；它支持合并相似条目比如作者姓名、机构名称或是关键词的不同版本表示法[^2]。

#### 关键词共现网络创建
当一切就绪之后，转至“Mapping type”的下拉菜单里挑选“Co-occurrence network”。这里可以选择绘制基于文章标题加摘要中的术语(Terms from titles and abstracts) 或者仅限于关键词(Keywords only)之间的关联关系图谱。调整参数直至满意为止，这一步骤决定了最终呈现出来的集群效果。

#### 可视化与解释结果
最后，利用VOSviewer提供的多种可视化方式——包括但不限于传统的节点链接图(Node-link diagram)、密度分布(Density view)以及覆盖层视图(Overlay view)—来探索生成的地图。通过观察各个簇群的位置及其相互间的连接强度，能够深入了解所选领域内的热点话题和发展趋势。

# 示例 Python 代码用于自动化部分流程（非必需）
import os
from vos_viewer import create_map, load_thesaurus_file

def prepare_vos_data(input_path, output_dir):
    # 加载同义词表
    thesaurus = load_thesaurus_file('path/to/your/thesaurus.txt')
    
    # 创建映射
    result = create_map(
        input_file=input_path,
        output_directory=output_dir,
        mapping_type='co_occurrence',
        source='web_of_science',
        terms_from_titles_and_abstracts=True,
        use_thesaurus=thesaurus
    )
    
    return result