citespace的下载安装以及论文写作的帮助

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来历：知乎



citespace首要利用于文献综述与归纳总结，是美国德雷塞尔大学计较机与情报学研讨所教授陈超美教授编写获得。由于近期正操纵CiteSpace写论文，以下对其安装下载及论文写作的心得分享，望赐正：
下载安装
今朝citespace已经更新到CiteSpace-6.1.6.msi版本，现在不需要下载java设置情况。
网页搜索“citespace”进入官网，点击Download， 会自动下载最新版本。
这里需要留意的是，有些电脑鄙人载完成后，在安装法式时能够没法安装，会提醒“ verified that you have access to that directory”，这是由于360阻止了下载，是以只需要点击360小图标的右键，退出即可。(假如没有出现此题目，可疏忽。)
安装成功后，点击下载目录里的citespace利用法式，弹出全黑页面，期待几秒后就会出现关于citespace的首页了。大概它会在桌面自动天生快速进口，点击也是一样的。翻开的图示以下，点击Agree便可以起头可视化分析了。


论文写作：
1，主题肯定
首先方法会citespace主如果处理什么样的题目，这对于主题题目简直定和研讨偏向的整体把握非常重要：
①，综述类论文写作，借助citespace做定量分析等
②，梳理某个研讨范畴研讨代表人物和焦点团体
③，梳理xxx学术研讨成长史、常识根本、未来趋向
④，辅佐学位论文综述撰写、课题申报的学术史和成长头绪梳理
⑤，学术研讨范畴热门扫描(帮助停止选题)、文献梳理
若何选题：
选题＝研讨主题+研讨题目
①，研讨范围巨细适宜，研讨文献数目适宜(范围太大，文献太多，未便于分析)            一般要求文献在400篇以上，3000篇以下。
②，国内外对照分析，增加新常识，消除新常识的陌生感。(国外代入国内；对照分析)
③，期刊的重点选题指南扫描研讨主题以下，以情报学为例，以下供给选题，均是重点研讨偏向，随意一个都很具有参考代价。


2，数据预备
翻开知网官方，进入高级检索，输入主题，时候范围不要设备太短；
手动挑选，不要报纸、广告、会议、图书等学术性不高以及相关性不高的论文；
留意知网每次只可以检索500篇，是以假如论文数大于500要多停止几次挑选；
将所选论文导出，选Refworks格式，下载好后对文档重命名为download_xxx.txt形式，由于citespace只能识别以downloadkait开首的文档；
新建一个文档为CNKI，在里面建input , output , data , project四个文件夹，把已下载的download文档复制到input里面；
然后数据转换，转换成CiteSpace可以运转的数据；
翻开citespace，点击Data，然后export进入数据转换页面，点击挑选CNKI，在Input Directory和Output Directory目录点击Browse挑选之前预备好的input和output文件，再点击CNKI Format Conversion就转换成功了，以后这个页面可以间接叉掉；


将CNKI文件中output的数据复制到data里面。回到citespace根本页面，点击new，新建项目；


输入题目，再点击Browse，依次导入CNKI中响应的project和data文件。由因而知网的数据，所以下面挑选CSSCI，最初点击save，项目新建完成，便可以起头可视化和论文写作了。


3，论文总结
一般此类论文由题目、摘要、关键词、引言、研讨方式和数据预备、数据成果分析（作者[作者共现图谱]、机构[机构共现图谱]、关键词[关键词共现图谱]）、热门/焦点聚类分析（关键词的进一步分析[关键词聚类分析、突现词分析]）、成长趋向分析[时空图谱]
题目：题目通常为凡是是“研讨主题+研讨热门+成长头绪/趋向”；大概是“研讨主题+常识图谱”等。
摘要：对主题的描写，全文的综述。
引言：一个综述，一般只要一两段。说明为什么要选这个主题，以及研讨这个主题的方式用的是什么（如文献分析法、定量分析法），为什么要用这个方式（狠狠夸用这个方式以及Citespace分析的益处和感化）。
研讨方式和数据预备：为什么挑选这个软件（讲授一下CiteSpace的根基状态、优点以及现状）；再说是在什么地方获得的数据（知网、万方、WOS）、若何获得的具体步调以及数据成果，具体参考上文。
科研职员分析（作者）：作者共现图谱+表，表包括序号、作者名、文献数目、肇端年份，这些可以将数据复制到Excel上自己渐渐调格式。对作者的分析主如果比力发文较多的作者，能否构成范畴焦点人物，作者之间能否存在联系，联系若何，总结出成果，分析缘由，提出留意事项，处理办法。
研讨机构分析：机构共现图谱+表，表包括序号、机构名、频次、中介中心度。比力该范畴相关研讨机构及合作情况，总结出特点或成果，分析能否有什么影响这类状态，提出相关办法（怎样做）。
关键词分析：此类偶然辰零丁作为一个目录，偶然辰连系热门停止分析。零丁分析时用图+表形式，对频次停止特点总结、分析缘由、提出倡议。
热门分析：对关键词聚类，分析热门主题。在停止可视化后，点击菜单栏中的All in One（图标1）图表，挑选K值，就会获得关键词聚类图。点击TimeLine（图标2）就会获得时候线图，由于新版的citespace我没有找到Timezone怎样翻开（貌似不能开？）现在不做赘述。在点击contral panel的Burstness（图标3）对参数停止调剂获得关键词突现图。经过对这些图的描写，总结成长热门有哪些，特点是什么，有什么感化，缘由，以及倡议。
成长趋向：同上。（关于热门和趋向过于平常，由于我也不太明白，是以不做误人子弟之事，请谨慎食用）



4，一些参数值：
citespace聚类，片区的图#1-n，数字越小，聚类中包括关键词越多，每个聚类十多个慎密相关的词组成的，具体是那些词可以经过导出的报告获得具体信息。
Modularity:聚类模块值（Q值），一般Q>0.3意味着聚类结构明显
Silhouette:S值：聚类均匀表面值，一般以为S>0.5聚类就是公道的，S>0.7聚类使人佩服。每个聚类都是共现收集合的关键词（排序）
中介中心度（centrality）: 越大意味着越重要。假如中介中心度为0，点Nodes——Compute Nodes Centrality便可以了。如图：


结点和链接数：数据运转后首页可以间接看到结点数和毗连数（Nodes、Links），方便分析节点整体个数，及其联系。


菜单栏中的LSI、LLR、MI为CiteSpace供给的三种分歧算法，用于在施引文献的分歧位置提取聚类标签。经过LLR和MI算法提取的研讨术语，夸大的是研讨特点，在现实研讨进程中，用户可以在可视化收集合利用LLR算法提取的标签来显现聚类命名，在论文的聚类诠释中连系分歧方式获得的成果对研讨停止解读。
colormap参数：1，结点通明度  2，标签通明度  3，毗连通明度  4，聚类地区通明度  5，聚类词通明度


标签（Labels）中的参数：上面是调理聚类词（关键词）的，threshold 关键词几多；Font Size关键词巨细；结点巨细。下面的框是调理作者和机构的，threshold 结点几多；Font Size结点词巨细；结点巨细


5，常见的一些图谱
聚类标签：鼠标停在肆意标签上，单击右键。挑选List Citing Papers to the Cluster，会在聚类词前面出现具体信息。



成果以下：


频次散布图：Clusters——Summary table I Whitelists
获得的成果前面显现了几种算法，与菜单栏的几类算法对应。



成果以下：


时候线图：控制面板 Layout——Timeline


关键词突现图：控制面板——Burstness，点窜倒数第三第二个参数，获得关键词突现图。


再叨叨两句：用citespace写论文，最重要的就是在这些参数和图谱中总结出特点大概纪律，而且连系国家政策等分析缘由，大概给出自己的倡议。固然，在写论文图中我发现最好的方式就是找一篇好的基于Citespace的论文，参照着写，并非原封不动照搬，而是按照自己的了解，为自己的论文撰写供给思绪。
此外，预祝论文撰写成功~投稿成功！
（以上是为总结，仅供参考，若有题目，希望赐正）




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