CiteSpace中文教程：数据可视化与分析实践

"CiteSpace中文指导（带标签）" CiteSpace是一款强大的数据可视化软件，专用于科学研究领域的文献分析和知识图谱构建。本指南详细介绍了CiteSpace的使用方法，包括其主要科学计量功能、中文数据源的处理以及特定案例分析。作者李杰提供了丰富的实践操作步骤，帮助用户理解并掌握这款工具。 0.1 软件的获取 CiteSpace的获取通常通过官方网站或其他开源平台完成，用户可以免费下载。安装后，用户将能体验到其强大的文献挖掘和分析能力。 0.2 重要术语 - 文献耦合：衡量两篇文献之间相似程度的一种方法，常用于分析研究主题的关联性。 - 共被引分析：分析哪些文献被同时引用，揭示了学术领域内重要参考文献的相互关系。 - 共现分析：分析文献中特定主题、关键词或分类的共同出现，反映这些元素之间的关联性。 - Overlay分析：在同一图表上叠加不同时间段的数据，以观察随时间变化的模式和趋势。 - 地理可视化：利用地理信息将数据映射到地图上，揭示地理位置与研究热点的关系。 1.1 CiteSpace的经典文献和实例文献 本部分提供了经典案例，帮助用户了解CiteSpace在实际应用中的效果。 1.2 主要功能总述 CiteSpace的主要功能包括文献检索、数据导入、网络构建、聚类分析、时间切片分析等。 1.3 合作网络分析 通过分析作者间的合作关系，揭示学术界的协作网络结构。 1.4-1.7 主要介绍共现分析、共被引分析、文献耦合分析以及期刊Overlay分析，这些都是CiteSpace的核心分析方法。 2.1-3.7 针对中文数据源CNKI和CSSCI，详细讲解了数据获取、下载、导出、转换和分析的全过程，适合对中国学术数据感兴趣的用户。 4.1-4.5 以恐怖主义研究为例，演示了共被引分析的完整流程，包括软件运行、结果解读、网络调整和聚类分析，帮助用户理解分析结果的含义。 5.1-5.6 展示了CiteSpace的地理可视化功能，用户可以基于地理信息分析数据，并与其他工具结合进一步处理KML文件。 6.1-6.4 介绍了如何使用CiteSpace处理Derwent专利数据库中的数据，展示了专利分析的应用场景。 7.1-7.5 对Overlay分析的详细步骤进行了阐述，强调了时间维度在网络分析中的重要性。 8 结合其他章节，本指南涵盖了CiteSpace的各个方面，是学习和使用CiteSpace进行学术研究和知识发现的宝贵资源。对于希望深入理解和应用CiteSpace的用户来说，此中文版指南提供了一条清晰的学习路径。