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  • bicomb 文献分析软件

    2020-04-17 19:03:16
    bitcomb文献分析软件、资料分析,适用于文献期刊分析,关键字提取。作为文本挖掘的基础工具,BICOMB 可对国际上权威的生物医学文献数据库 PubMed、引文数据库 ScienceCitationIndex(SCI)、中国知网(CNKI)和万方...
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  • 如何使用CiteSpace进行中文的文献分析(I):CNKI部分
  • 如何使用CiteSpace进行中文的文献分析(II):CSSCI部分
  • #资源达人分享计划#
  • 本文介绍了CNKI自带的文献可视化分析工具,演示了该工具的使用流程。

    引言

    面对海量的文献(数据),若不采取适当的阅读与分析策略,不可避免会陷入海量数据而无法自拔。基于此,本文将用CNKI自带的文献分析工具快速获得一些可用的情报与信息,并在文中演绎可用信息的获取过程。本文主要面向科研新手,对未曾使用该工具的科研老手,使用此教程亦可在中文文献库中获得一些有益的信息,文中数据有效性截止到2021.8.4

    分析流程

    所介绍的文献分析工具有两个方向进行分析,在导出与分析处可选择。一个方向对应宏观层面,对检索到的所有文献进行分析,另一个方向对应微观层面,对选择的文献进行分析。

    1、在宏观方向进行分析

    步骤演示

    在这里插入图片描述

    数据来源

    文献总数:13075 篇; 检索条件: ( 主题%=xls(‘PMSM’) or 题名%=xls(‘PMSM’) or title=‘PMSM’ or v_subject=‘PMSM’ );检索范围:总库。

    可获取的信息

    在这里插入图片描述
    可获得每年发文量、主要主题分布、文献来源分布、中国作者分布、机构分布等关键信息。

    从主题分布可获知现有的研究点分布状况,文献来源可获知PMSM主题在不同期刊的发文量,中国作者分布、机构分布等信息则可帮助我们快速锁定高产学者、高产科研单位。

    2、 在微观方向分析

    步骤演示

    在这里插入图片描述

    数据来源

    主题按PMSM检索,按被引量选择了前300 篇进行分析,不幸的是,超出了可分析数据范围,因此结果仅展示了前200篇文献的分析结果。

    可获取的信息

    在这里插入图片描述

    这个分析中最有意思的是关系网络里的文献互引数据,这个数据揭示了中文核心文献所在,并把200篇文献分了组,小组内对文献的共引关系与共被引关系做了简要的分析。关于共引文献定义共被引文献定义的定义,参考百度百科.


    动图演示锁定优质文献过程

    在这里插入图片描述
    动图演示了锁定优质文献的过程,图中圆圈越大表明被引次数越高.

    结论

    在中文文献领域,通过此工具,可以快速确定可信度高的研究主题、有说服力的优质文献,锁定优质作者与高产科研机构等信息,可以加速科研入门过程。

    展开全文
  • CiteSpace文献分析案例讲解

    千次阅读 2021-06-24 16:25:21
    一、准备工作 1、在前面我们已经从CNKI上导出了txt文件,那么... data文件夹里面放要分析的txt文件。在这里,如果你能够确保直接从CNKI导出的txt里面没有重复文献记录,那么你可以直接把txt文件放入data文件夹里面。如

    目录

    一、引言

    二、准备工作

    三、正式开始

    一、引言

    使用CiteSpace能够解决这些问题:

    1. 在某个研究领域中,哪些主题占据着主流地位?
    2. 不同的研究领域之间是如何相互关联的?
    3. 在某个研究领域的发展历程中,哪些文献起着关键作用?
    4. 某个研究领域中的知识基础和研究前沿是什么?研究前沿是如何演变的?

    二、准备工作

    1、在前面我们已经从CNKI上导出了txt文件,那么现在我们首先建立一个文件夹,在这个文件夹里创建四个文件夹data , input , output , project文件夹。

    • input文件夹里面放从CNKI上导出的原始txt文件;
    • ouput文件夹里面放经过CiteSpace自动删选(去掉重复文献记录)后的txt文件;
    • data文件夹里面放要分析的txt文件。在这里,如果你能够确保直接从CNKI导出的txt里面没有重复文献记录,那么你可以直接把txt文件放入data文件夹里面。如果你不能确保,那么你就建立input和output文件夹,然后将output文件夹的txt文件复制到data里面。
    • project文件夹里面放CiteSpace的分析结果。

    2、将从CNKI上导出的txt文件放在input文件夹里面。

    3、为了避免txt文件里面有重复的文献记录,我们在CiteSpace软件里面单击Data,选择import

    4、选择CNKI,并选择刚刚所建立的Input 文件夹和output文件夹所在位置。

    5、单击【CNKI Fomat Conversion (2.0)】按钮进行删选,就可以在output文件夹里面自动生成筛选后的txt文件。

    6、将output里面的txt文件复制到data文件里面,备用。


    三、正式开始

    1、创建一个项目,单击【New】按钮

    2、在Title里面输入英文名称,在Project Home里面选择刚刚建立的project文件夹所在位置,在Data Directory里面选择刚刚建立的data文件夹所在位置,其他的不用更改,直接单机【save】

    3、设置条件,如下图所示(此处选择关键字共现分析)

    4、单机【GO】按钮,运行分析

    5、单击弹框中的【Visualize】,显示可视化分析结果

    6、出现了黑色背景下的动图,如果长时间没有变成白色静止图,可手动单机【停止】按钮

    7、可调整大小,通过调节图中三个位置可以很好地将图显示在你的视野之中

    8、途中的节点默认使用的是十字架标识,可以单击【Nodes】→【Nodes Shape】将其更改为圆圈、矩形、三角形均可,我在这里将其更改为圆圈。

    9、根据你自己的需要进行调节,具体说明如下

    10、调节好后可呈现出如图所示的效果

    备注点:在关键字共现谱图中,节点大小反应关键词出现的频次,节点越大,频次越大;节点之间的连线表示共现关系(即他们共同出现在一篇文章过),连线的粗细表示共现强度,连线的颜色对应节点第一次共线的时间(在上方有一条色带,每种颜色代表不同的时间)。

    11、然后进行聚类分析,首先点击【Nodes】→【Comput Node Centrality】,使Centrality那一列的数据运算出结果

    备注点:Centrality表示中介中心性,是测量节点在网络中重要性的指标之一,中介中心性高的节点是连接两个不同领域的关键枢纽,用紫色圈对该类文献进行重点标注,带有紫色圈节点的中介中心性不小于0.1。有两类节点可能具有较高的中介中心性:与其他节点高度相连的枢纽节点和位于不同聚类之间的节点。

    12、点击聚类分析K,如图所示

    13、选择聚类关键字显示数量,如图所示

    14、把图调整至好看

    备注点:在关键词聚类分析图谱中,把相近的同一主题的关键词都归在了一个类别里面,聚类出的序号越小,说明它的关键词成员越多。聚类是图体现聚类间的结构特征,聚类的区块颜色表示该聚类中共词关系第一次发生的年份。

    15、如果想要显示有时间的聚类图,可以如图所示操作,得到以下图

    16、关键字突变

    展开全文
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