CiteSpace术语解析：科学知识图谱构建工具与方法

CiteSpace是一个强大的科研可视化工具，用于分析科学文献中的引用模式和知识结构。它涉及到一系列专业术语，这些术语对于理解科学知识图谱的构建和分析至关重要。 首先，"Thresholds" 是CiteSpace选择性纳入模型和可视化过程的标准，任何指标必须超过预设阈值才能被考虑。这个阈值设定有助于筛选出最具影响力或研究热点的文献，从而聚焦于核心研究领域。 "Time slicing"是一种时间划分策略，将研究时段划分为多个小窗口，便于对不同时间段内的科研动态进行精细分析，揭示趋势和变化规律。这在追踪学科发展脉络或者比较不同时间点的研究热点时尤其有用。 "Betweenness centrality" 是衡量网络中节点影响力的指标，它表示一个节点作为最短路径中转的概率。在科学知识图谱中，高betweenness centrality的节点通常代表该领域的关键概念或人物，它们连接着其他节点，反映了知识流动的关键路径。 "Burst terms" 或者"爆发性术语"指的是文献中频繁出现且短期内急剧增长的单个或多词短语。这些术语反映了科研热点的快速形成和发展，可用于识别新兴研究领域或趋势。 "Citation" 是指一篇文献引用另一篇文献的行为，这是评估学术影响力和相关性的重要依据。CiteSpace通过分析文献之间的引用关系，揭示了知识的传播路径和影响力网络。 讲座中提到的科学知识图谱主要研究方法包括共引分析（如期刊共引分析JCA、作者共引分析ACA、文献共引分析DCA）、共词分析（关键词共词分析和主题词共词分析）、多元统计分析（如因子分析和多维尺度分析）、以及社会网络分析等。这些方法旨在挖掘文献中的深层次关联和模式。 数据来源主要来自权威数据库，如《科学引文索引》（SCI）、《社会科学引文索引》（SSCI）、德温特创新索引（Derwent Innovations Index）和国际会议文献数据（CPCI-S）。分析的基础数据单元包括作者、标题、关键词、摘要、引文及作者地址，这些信息构成了构建图谱的基础。 应用软件方面，讲座推荐了BibExcel，这是一个由Olle Persson开发的免费在线软件，专门用于进行引用分析和共引分析。共引分析和共词分析软件是科学知识图谱构建中不可或缺的工具。 CiteSpace通过整合多种分析方法和数据，帮助科研人员理解和探索科学知识的组织结构、发展趋势和知识转移过程，是科学研究中强大的可视化和分析平台。