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CiteSpace关键字共现图表涵义详尽导出

发布时间:2022-01-19 15:46:36人气:61

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责任编辑以CiteSpace应用软件做的关键字共现预测为例,展开关键字共现图表涵义详尽导出。

关键字是一则学术研究论文的核心概括,对学术研究论文关键字展开预测可对文章主轴窥探一二。

而一则学术研究论文给出的几个关键字一定存在着某种关连,而这种关连能用共现的频度来表示。一般认为,词语对在同一则历史文献中再次出现的次数越多,则代表者这两个主轴的亲密关系越密切。

共词预测法借助历史文献集中词语对或术语词组共同再次出现的情形,来确定该历史文献集是代表者学科专业中各主轴间的亲密关系。

统计一组历史文献的主轴词两两间在同一则历史文献再次出现的频率,便可形成一个由这些词对关连所组成的共词互联网。

如下图所示,此图由CiteSpace生成的关键字共现互联网。

【手机点选放大看】

CiteSpace做的图表并不是用的原共现行列式,而是在原行列式的基础上透过COSINE,PMI,DICE和JACCARD技术标准后的行列式,然后借助它们展开互联网建模,至于具体采用哪种技术标准,这里就要发挥人的主观能动性啦,即反复比较,观看图表找出最符合实际情形的技术标准方法。

所以,其本质上你在做图表前早已对该应用领域有所介绍了,否则你并不知道那个图更好!

那反过来说,既然你对该研究应用领域早已有介绍了,为什么还要再做图表呢?

个人认为你的图表除了能发学术研究论文外,还能借助建模的方式让那些不介绍本应用领域的人能够花费最少的天数精力入门本应用领域。

废话多了,看图吧!

首先,他们能透过左上角的参数看到互联网的结点说、特征值和互联网密度。

其中结点数是图中的关键字特征值,特征值是关键字间的联络人数。只要关键字在同一则历史文献中再次出现过,两者间就会有一条联络人。【PS.当然与你设置的每个天数切片提取的关键字特征值有亲密关系。】

图中圆盘大小代表者的是关键字频度,频度越大,圆盘越大。并不是服务中心性大小。

能透过右侧的表格展开验证。

科学数据频度为34,服务中心性为0.27,

院校分馆频度为28,服务中心性为0.28

科学数据的圆盘明显大于院校分馆。

轮廓代表者关键字间的联络,轮廓颜色与图中上方年数相对应,用于标志每一年有哪些主要关键字。

右侧列表除了关键字频度和服务中心性外还有关键字初次再次出现年数,这个天数非常重要,它会在夏令天数图和天数线图密切相关。夏令天数图怎么理解早已详尽讲过,看早先链接,其余图表未来传授。

从这个图中他们能以获取什么信息呢?

还是回到了共词预测的原理上:共词预测法借助历史文献集中词语对或术语词组共同再次出现的情形,来确定该历史文献集是代表者学科专业中各主轴间的亲密关系。

他们目的是为了获得学科专业中各主轴间的亲密关系,而主轴采用关键字表示的,其本质是关键字间的联络,所以又返回去了,他们其本质就获得了关键字间的联络。联络密切的关键字会相对形成无数个小的团体,进而他们能将这个小团体中的关键字展开概括归纳,归纳出无数个主轴,然后对主轴展开详尽论述。其实其本质是控制点预测啦!只是过程是育苗的而已!

当然CiteSpace应用软件自身也具有控制点的机能,下节课再讲。

提醒一下:当你育苗早已能很容易的展开概括后,就不需要再借助CiteSpace控制点机能啦。

该机能是在你看不清,看不懂共现图表的时候用的。

上图为老版本做的图,下图为新版本做的图,喜欢哪个自己抉择。

拓展

共现预测的方法论基础是社会学的邻近地区联络自然法则和知识结构及映射原则。

社会学的邻近地区联络自然法则是指曾经在一起感受过的对象往往在想象中也联络在一起,以致于想到它们中的某一个的时候,其他的对象也会以曾经同时再次出现时的顺序想到。

他们常说的关键字共现、译者共现、政府机构共现、北欧国家共现、学术研究论文共现、期刊共现都是共现预测的一种。

其中

译者共现又分成译者密切合作互联网预测、译者共被引预测【译者同被引】

政府机构共现又分成政府机构密切合作互联网预测

北欧国家共现又分成北欧国家密切合作互联网预测

学术研究论文共现又分成历史文献共被引预测【历史文献同被引】、历史文献耦合

一句话,正如他们在专业课程中所讲的一样,上述所有的预测其本质上是共现预测,未来将慢慢道来。

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