关键词共现分析在信息检索中的应用



知网的六大隐藏功能是什么？

知网，作为学术界的合作伙伴，从本科到留学，几乎无法与之分离。它不仅帮助我们进行中国学术领域的对比分析，更是我们研究的必备工具。然而，大多数人对知网的使用仅限于关键词检索。那么，如何更充分地利用知网的资源呢？本文将介绍知网的六大隐藏功能，帮助大家更高效地进行学术研究。

首先，是知识元检索功能。只需在首页点击搜索框左侧，选择「知识元」并输入关键词，即可获取研究趋势。这些趋势包括学术关注度、媒体关注度、学术传播度和用户关注度。通过图表，你可以直观地看到相关文献的发文量趋势、报纸文献趋势、被引量趋势和下载量趋势。点击图表上的任意节点，可以查看相关文献热点、学科分布和研究进展。同时，还可以添加多个关键词进行比较分析。

其次，是指数分析功能。通过搜索关键词，如「数字经济」，你可以获取关于该主题的左右关键词分布情况。点击关键词旁边的图标，可以查看共现矩阵分析和年度交叉分析，从而了解研究主题的变化趋势，为选题提供参考。

可视化分析功能同样值得关注。选择关键词「数字经济」后，可以进入导出与分析页面，点击「可视化分析」选项。通过总体发表趋势分析和研究层次分布图，你可以了解该主题的研究动态和发展趋势。例如，从2016年开始，数字经济的研究趋势明显上升，大多数研究集中在政策领域。通过这些图表，你可以发现热门领域的冷门点，为你的研究增添价值。

句子检索功能可以帮助你快速找到研究领域中的核心概念。通过首页的高级搜索功能，输入两个检索词并选择「同一句」或「同一段」，可以找到包含这两个词的句子。同时，你还可以设置发表时间和更新时间范围，以便找到较早的文献和最新文献。

核心期刊论文检索功能则帮助你筛选高质量的学术论文。在首页点击高级搜索，选择学术期刊，并选择核心期刊检索，结果将显示核心期刊论文。点击期刊名称，可以查看期刊封面、影响因子等信息。此外，你可以浏览刊期、栏目，并通过下载原版目录获取期刊封面。

最后，期刊导航功能可以帮助你查找本专业学科的权威期刊。在首页点击出版物检索，选择学科导航、卓越期刊导航等选项，你可以快速找到相关领域的高质量期刊。

这六大功能，通过不同的视角和方法，帮助你更深入地了解研究领域、发现热点、筛选高质量文献、把握研究趋势，从而提升学术研究的效率和质量。希望本文的介绍能帮助大家更好地利用知网资源，开展学术研究。

citespace怎么设置中文

citespace设置为中文的过程，可以按照以下步骤进行。首先，打开电脑，搜索“citespace”并登录。登录后，进入citespace主页面，利用“搜索框”进行资料搜索，点击“检索”按钮。在检索结果中，可以根据“日期”、“引用次数”或“相关性”等排序方式来选择文档。接下来，点击“排序方式”下的“显示”按钮，查看选定文档的详细信息。然后，点击“保存方式”，选择将文档保存为其他文件格式。最后，选择“发送文件”，点击“记录内容”下的“文件格式”，点击“发送”按钮，即可完成设置。

在使用citespace进行文献管理时，设置中文界面可以提高工作效率。具体来说，步骤包括：登录citespace，使用搜索框进行文献搜索，选择合适的排序方式，查看文档详情，保存文件格式，发送文件。整个过程简洁明了，方便用户快速上手。

citespace是一款功能强大的文献管理软件，支持多种语言环境。通过上述步骤，用户可以将citespace界面调整为中文，从而更好地适应中文环境，提高使用体验。需要注意的是，设置过程中需确保网络环境稳定，以免影响操作效果。此外，选择合适的排序方式有助于快速找到所需的文献资料。

在实际使用中，用户可以根据个人需求调整citespace的各项设置，如语言环境、文档格式等。这不仅提升了工作效率，也增强了软件的灵活性和适应性。通过上述步骤，用户可以轻松将citespace设置为中文，享受更便捷的文献管理体验。

值得注意的是，citespace还提供了多种高级功能，如关键词提取、共现分析等，这些功能对于科研人员来说非常有用。通过设置中文界面，用户可以更方便地利用这些功能进行学术研究。在使用过程中，如有任何疑问，建议查阅citespace的帮助文档或联系技术支持获取帮助。

总之，citespace设置为中文的方法简单易行，通过上述步骤，用户可以轻松完成设置，享受更加便捷的文献管理体验。希望本文的介绍能对大家有所帮助。

文献可视化神器—VOSviewer (2)

使用VOSviewer分析中文文献，可以快速了解学术领域内的专家关联与研究热点。以下步骤教您如何进行中文文献可视化分析：

第一步：数据收集。通过中国知网，按期刊检索，如《数据分析与知识发现》。勾选文献列表上方的方框，不断翻页勾选文献，选择500条进行导出。

第二步：转换数据格式。利用Endnote将知网导出的文本文件转换为Endnote格式，再将其导入Endnote，筛选并全选具有作者信息的文献，导出为RIS格式。

第三步：进行可视化分析。在VOSviewer中创建地图，导入RIS文件进行分析。为分析作者关系，降低阈值，设置作者文献数量最低值为2。分析关键词共现时，选择共现分析，适当降低最小关键词共现数量。

通过这些步骤，您将能直观地分析中文文献的作者关系与研究热点，了解学术领域内的专家关联与趋势。

NLP关键词提取：TFIDF、TextRank

关键词提取是文本处理中的重要任务，旨在从给定文本中自动抽取有意义的词语或词组。常见的两种关键词提取方法是TF-IDF和TextRank。这两种方法各有特点，适用于不同的场景和业务需求。

TF-IDF（term frequency-inverse document frequency）是一种用于信息检索和数据挖掘的加权技术。它结合了词频（TF）和逆文本频率指数（IDF）。词频指的是词语在文档中出现的次数，逆文本频率指数则衡量词语在整个文档集合中的重要性。在实际应用中，词频通常会通过除以文档总词数进行归一化处理，以避免长文档中高频率词语的偏斜。逆文本频率指数通过计算文档集合中包含该词语的文档数的倒数，再取对数，来体现词语在文档集中的独特性。这样，一个词语在一篇文章中出现次数越多，在所有文档中出现次数越少，则该词语越能够代表该文章。

TextRank算法基于PageRank原理，但以词为节点，以共现关系建立节点之间的链接。其思想是，一个词语的重要性与其在文档中与其他词语的共现关系有关。通过构建无向图，每个词语成为一个节点，节点之间的边表示词语间的共现关系。TextRank通过迭代计算每个词语的得分，得分越高，表示该词语越重要。迭代过程采用阻尼系数，以确保得分的稳定收敛。

在实现上，jieba分词库提供了对TF-IDF和TextRank算法的实现。对于TF-IDF，库内部已经计算了大量词语的idf值，可以直接用于计算当前语句或文档的关键词。对于TextRank，库实现了一个针对当前文档或语句的关键词提取函数，通过计算无向图中各节点的得分来获取topK个关键词。

在实际应用中，TF-IDF和TextRank各有优势和局限。TF-IDF对于已有语料库的文本提取效果较好，新文本的关键词提取效果则依赖于已有的语料。TextRank则在无需相关语料的情况下，直接对单个文本进行关键词提取。对于较长文本，TextRank可以直接使用；对于较短文本，尤其是句子，可能需要通过语料数据计算词语的重要程度以获得更好的关键词提取效果。

总的来说，TF-IDF和TextRank是两种有效且易于实现的关键词提取方法。在具体业务场景中，需要根据语料情况和文本长度灵活选择和应用这两种方法。无论是使用现成的库接口还是自己实现，关键在于结合实际需求和语料进行优化。jieba分词库提供的实现，借助预先计算的idf值，对于27万个词语的覆盖范围，已经可以提供较为满意的关键词提取效果。

CiteSpace南核CSSCI数据分析手把手教程

CSSCI（Chinese Social Sciences Citation Index）是由南京大学创建的中文社会科学引文数据库，主要用于中文人文社会科学领域论文的收录与引用情况检索。CSSCI数据库从全国2700多种学术期刊中精选出学术性强、编辑规范的期刊作为来源期刊，覆盖了包括法学、管理学、经济学、历史学、政治学等在内的25大类500多种学术期刊。CSSCI数据库已开发20年度数据，收录来源文献150余万篇，引文文献1000余万篇。利用CSSCI数据库，可以检索所有CSSCI来源刊的收录和被引情况。CSSCI数据获取流程包括通过机构的IP地址实现资源访问权限认证或通过个人账号登录认证。在获取数据后，需通过CiteSpace软件对数据进行格式转换，转换后的数据才能用于分析。CSSCI数据分析流程包括数据选择、数据转换、项目新建、参数设置、数据合作网络分析、共现网络分析、共被引网络分析等多个步骤。通过CSSCI数据，可以深入分析学术领域的研究趋势、合作网络、关键词共现、共被引网络等信息，为学术研究提供有力支持。

用 Python 从单个文本中提取关键字的四种超棒的方法

在Python中从单个文本中提取关键字的四种超棒的方法如下：

Yake：

简介：Yake是一种无需训练的轻量级关键词提取工具，基于统计文本特征来识别关键信息。特点：通过大写处理、词位置、词频、上下文关系和词在句子中的频率等五个特征为每个关键词分配得分。允许定制参数，如检索的关键词数量和是否使用停用词列表。

Rake：

简介：Rake专注于提取关键短语，通过分割文档、去除停用词和分析单词共现来识别关键内容。特点：使用公式将单词的度除以词频，得出每个候选短语的得分，前三分之一的短语被选为关键词。

TextRank：

简介：TextRank基于PageRank算法，通过单词共现构建图，对关键字进行排序。特点：考虑单词在窗口内的共现关系，对文档进行无监督处理，提取出关键信息。

KeyBERT：

简介：KeyBERT利用SBERT模型生成文档嵌入，并通过余弦相似度找出与文档最相似的关键短语。特点：强调句子级别的相似性，可以生成文档的关键描述。

以上四种方法各具特色，可以根据实际需求选择适合的工具来提取文档中的关键信息。

CiteSpace入门教程

在科研探索中，如何从海量文献中筛选出关键信息，洞察学科动态，是研究者常常面临的挑战。CiteSpace作为一款强大的文献计量学工具，以可视化的方式呈现科学知识图谱，有助于梳理历史轨迹和预测未来趋势。它通过分析引文关系，揭示出知识的流动和研究热点。

CiteSpace，中文名“引文空间”，起源于科学计量学和数据可视化领域，通过可视化图形展示科学知识的结构。正如刘则渊教授所说，它以图形揭示研究成果，直观且高效。近年来，使用CiteSpace进行研究的论文数量不断上升，据统计，2017年相关论文有388篇，到2018年预计会增加至423篇。

面对众多同类研究，如何在其中脱颖而出？关键在于熟练掌握CiteSpace的原理，理解其操作背后的含义。这包括对软件应用的深入理解，以便明确研究需求，以及对同行研究的深入理解，以取精华，避免误区。

首先，学会CiteSpace的下载与界面使用，从WoS或CNKI获取文献数据，如通过关键词“学习成果评价”在WoS上检索，选择相关文献并转化为CiteSpace可识别的格式。CiteSpace的强大功能包括共被引分析、共词分析等，挖掘出文献间的关联和主题发展。

共被引分析揭示文献之间的共同引用关系，如文献pb1和pb4在三篇论文中的共被引次数，反映出它们在研究中的关联程度。共词分析则关注关键词的频繁出现，反映研究热点。此外，CiteSpace还提供突现分析和聚类分析，帮助发现研究主题的兴起和变化。

CiteSpace挖掘的内容包括知识基础、学科结构和研究前沿。知识基础通过共被引网络展示，学科结构通过关键词共现网络，研究前沿则通过burst detection功能。理解这些功能，可以帮助研究者更好地定位关键文献，把握学科动态，并洞察未来研究方向。

工具①文献综述——Citespace

工具①文献综述——Citespace

CiteSpace是一款由陈超美教授开发的免费Java应用程序，基于"共现聚类"思想，从科学文献的信息单元（如参考文献、关键词、主题词、学科、领域分类、作者、机构、国家、期刊等）提取数据，根据信息单元之间的联系类型和强度重构网络结构（如关键词共现、作者合作、文献共被引等），通过测度、统计分析（聚类、突现词检测等）和可视化，揭示特定学科和领域知识结构的隐含模式和规律。

科学知识的不断增长与更新是人类的宝贵财富，新发现能扩展和深化我们的知识，淘汰旧有知识。无论是科研工作者、学者还是关心科学影响的朋友，都面临着了解和掌握知识领域脉络、现状与发展趋势的核心问题。传统研究和培养模式中，研究人员需不断寻找相关文献建立对学术领域的系统认识。然而，学术文献的检索过程高度抽象，需要大量分析、演绎和归纳。文献的涌现性与多样性对科研人员构成了挑战，他们需要从众说纷纭的文献中理出头绪。

系统性学术综述的依赖并非总能如愿以偿。新兴领域可能缺乏系统综述，高歌猛进的领域里，现有综述很快过时，即使有足够的综述，也可能忽略特定研究兴趣。在这种情况下，科研人员需自己动手制作针对特定问题的系统综述。

CiteSpace设计旨在为学者和任何对科学知识前沿发展感兴趣的人员提供工具，利用学术领域专家学者在论文中对学术文献的选择作为鉴别学术文献潜力的基础。通过学术文献引文分析，我们能从学者的阐述、论证以及学术同仁对其优劣的描述和评判中学习，并综合归纳来自不同学派和视角的学术鉴定，减少系统综述中不可避免的个人偏见。

托马斯·库恩的"科学革命的结构"为CiteSpace提供了哲学基础，库恩认为科学的推进建立在科学革命的往复过程中，新旧科学范式的交替和兴衰在学术文献中留下印记。CiteSpace通过监测新论文可能对知识系统产生的反应，探测其潜力，基于引文所体现的信息，不仅能帮助我们更了解过去，还有可能对未来有更明确的期待。

CiteSpace作为可视化分析工具，旨在帮助科研人员追踪学术领域发展动态，解放人们从一些费时费力的负担中，专注于更关键的分析问题、抽象思维和创造性思维。网络的模块化提供对其整体结构的全局性量度，局部结构的变化可能引起全局改变或不改变，从而提供有价值的信息，揭示新发现和新想法对信念和行为的影响。

CiteSpace为致力于积极追踪学术领域发展动态的人们提供工具，通过计算机算法和交互式可视化，帮助科研人员更好地理解学术文献之间的联系，识别潜在的研究方向和新颖的想法，预测学术领域的未来趋势。