CiteSpace中文版指南：一站式科研数据分析教程

CiteSpace是一款强大的文本分析统计工具，特别适用于学术写作中的数据挖掘和可视化。它在中国学术界广泛使用，尤其在处理中文CNKI（中国知网）和CSSCI（中国社会科学引文索引）等数据库的数据时，提供了丰富的科学计量功能。本文档详细介绍了CiteSpace的使用方法，包括软件获取、基础术语、主要功能演示、数据分析实践以及特定领域的应用示例。 首先，用户可以通过个人主页（<http://blog.sciencenet.cn/u/jerrycueb>）访问到CiteSpace中文版的使用指南，作者李杰对此进行了详尽的阐述。文档强调了在引用时应遵循的标准格式，如参考文献需包含作者、出版日期和链接等信息。此外，指南还涵盖了软件的安装过程，以及关键术语的解释，例如经典文献、实例文献、合作网络分析、主题共现分析、共被引分析、文献耦合分析和期刊Overlay分析等。 在实际操作部分，文档着重展示了如何分析中文CNKI数据，包括数据转换、检索、导出和处理步骤。对于CSSCI数据，指导读者如何登录、检索、下载、导出并转换数据，还通过案例分析来加深理解。此外，作者还以恐怖主义研究为例，详细讲解了文献共被引分析的过程，包括软件运行、可视化结果解读、网络聚类和调整，以及分析原理和结果展示。 地理可视化功能是CiteSpace的另一个亮点，通过该功能，用户可以将文献的地理位置信息融入网络分析，这对于理解全球科研趋势和区域影响力具有重要意义。文档还介绍了Derwent专利数据分析，包括数据库登录、检索、数据转换和深入的专利网络分析，以及时间维度下的网络分析。 CiteSpace使用说明文档为用户提供了一个全面的指南，无论是在处理大量学术文献，还是进行跨学科的网络分析，都能有效提升研究效率和深度。通过学习和掌握这个工具，用户能够更好地理解和利用科学数据，推动学术研究的发展。