CiteSpace的核心功能是产生一个独特的共被引网络和一些自动生成的相关分析结果,由多个文献共被引网络组成。
每个文献共被引网络对应一年或几年。
最终显示的网络不是网络之间的简单叠加,而是满足一些条件。
解读这种递进知识领域分析的要点包括:网络整体结构、网络聚类、聚类之间的关系、关键节点(转折点)和路径。
解读时可以从直观显示开始,然后参考各种指标。
1、结构
是否可以看到自然聚类(可以直观判断的组合没有聚类算法),观察可以通过算法获得多少聚类,是否包含一些重要的节点,比如转折点。
(Pivotnode,在CiteSpace中,有紫色外圈的节点,是一个中介中心性很强的节点)、
标志点(Landmarknode,比如每个节点的大小代表它的总被引次数,节点越大,总被引次数越高)和高度集中的点。
(Hubnode,枢纽节点,具有很高的度中心性)。
2、时间
每个自然聚类是否有主导色(出现时间相对集中),是否有明显的热点(节点年轮中是否有红色年轮,
即被引频率是否已经或仍在快速增加),被引时间分布可以通过每个年轮的颜色来判断。
时间线显示每个聚类按时间顺序排列,相邻聚类往往对应相关主题(聚类之间共引)。
从时间(颜色)(从冷色到暖色)也可以看到聚类之间的知识流向。
3、内容
由几种不同算法选择的最具代表性的名词短语(被引时涉及的主题、摘要、关键字)和各种聚类的影响。
4、指标
每一个类别是否有足够的相似性(Silhouette值是否足够大,太小就没有明确的主题),整个类别是否有足够的节点。
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1-课件教案-第1讲CiteSpace与科学知识图谱.pdf
1-课件教案-第2讲Citespace文献数据采集和处理.pdf
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1-课件教案-第4讲CiteSpace初级操作与入门.pdf
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4-案例应用-案例5 cSSCl.pdf
4-案例应用-案例6 CNKl.pdf
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