科学网

 找回密码
  注册

tag 标签: CITESPACE

相关帖子

版块 作者 回复/查看 最后发表

没有相关内容

相关日志

如何在Mac上设置CiteSpace 2.2.R12
热度 1 ChaomeiChen 2011-8-20 04:00
1. 下载dist.zip文件到你的用户名下,绝对路径为 /Users/chaomeichen注意下面几处的‘chaomeichen'应换成你自己的用户名 2. 就地解压dist.zip后,应该看到新文件夹:/Users/chaomeichen/dist 3. 修改launch.jnlp文件第2行中codebase的设置. 我用的是Tex-Edit Plus,其他文字编辑软件也都应该可以。 ... codebase=" file://localhost/User/chaomeichen/dist/ " href.... 4. 存launch.jnlp到原处(/Users/chaomeichen/dist/launch.jnlp) 5. 启动:双击launch.jnlp 或从terminal的命令行: javaws launch.jnlp
个人分类: CiteSpace使用指南|23223 次阅读|1 个评论
CiteSpace 3.0 R1
热度 9 ChaomeiChen 2011-7-28 08:02
新版本3.0 R1从今天起可以从CiteSpace的主页下载。 修复了2.2.R12中的一个问题(节点名称大小按比例显示部分)。 现在的2.2.R11的WebStart于2011年7月底停止启动。如果你需要继续使用这一版本,最简单地办法是把你计算机的时钟拨回到2011年7月31日之前。用完以后在把钟调回正常时间。 新版本不在由WebStart启动。你需要下载一个dist.zip的压缩文件(大约26MB).主页上有英文提示。这里简单说一下步骤。 1。先在你C盘的根目录下建立一个目录:CiteSpaceII。 2。下载dist.zip到CiteSpaceII.就地解压缩。 3。核对一下,如果看到: C:/CiteSpaceII/dist/launch.jnlp 就对了。双击这个launch.jnlp即可。 如果熟悉jnlp,可自行修改其中的codebase. 主要的新功能: 图谱显示窗口的菜单中的综合报告功能(Synthesizing),其中包括“一气呵成”(Batch Mode)和“聚类浏览”(Cluster Explorer). “一气呵成”能一气生成聚类,标识,统计,列表。如有事先存储的截图,也会自动包括在文件中。 “聚类浏览”可用来查看各个聚类的施引和被引文献以及最有代表性的语句 (基于中心性或PageRank)。 新功能尚无更详细的使用说明,大家试着用。有什么问题,经验,建议请在这儿交流。我有时间再给些详细点儿的例子。 更新的功能: Google地球(CiteSpaceGeospatial),相应于Web of Science v.5最近的格式变化做了调整。 其它改动参见CiteSpaceHelpWhat's New.
个人分类: CiteSpace使用指南|28865 次阅读|33 个评论
如何增强CiteSpace处理数据的多少和快慢
热度 2 ChaomeiChen 2011-6-15 23:23
CiteSpace处理数据的多少和快慢可以通过对Java虚拟机内存参数的设置来增强。 CiteSpace首页提供的WebStart适用于1GB可用内存。如果你同时打开多个应用程序,你的可用内存量自然会减少。 下面的几个链接可适用于你的计算机本身内存的不同设置。 如果你的机器上没有要求的内存,你或者扩展你的内存,或者使用相应的链接。 512MB 1.5GB 2GB 3GB 4GB 原文见CiteSpace用户 指南 .
个人分类: CiteSpace使用指南|25522 次阅读|16 个评论
如何用CiteSpace分析专利概况
热度 2 ChaomeiChen 2011-4-15 19:45
如何用CiteSpace分析专利概况
输入数据要求:Derwent专利数据格式。 第一步:格式转换:CiteSpace:Data〉Import/Export〉Derwent* 第二步:建立一个新Project。 第三步:选择节点类型,如Category。 下图根据Google在1999-2009年之间申请的专利中的主要分类聚类。标签取自专利标题中的名词短语。专利最多的类别分别关于query(聚类#10)和removing phrase distortion (聚类#32)。
个人分类: CiteSpace使用指南|20423 次阅读|1 个评论
关于CSSCI 的数据转换问题 (更新)
热度 26 ChaomeiChen 2011-3-30 04:08
用CiteSpace分析CSSCI数据需要一些编码和格式上的转换。 CSSCI 数据下载格式为 ANSI 编码,英文系统识别不了。刘盛博做了一个格式转换程序可将 CSSCI 数据格式转换为可由 CiteSpace 处理的格式。 由于最近CSSCI数据库格式的改变,原有CSSCI数据转换需要做相应改动。 转换新格式的程序 转换 旧格式的 程序 简要使用说明如下,如有问题请联系 liushengbo1121@gmail.com 刘盛博。 1 系统环境: Windows 系统,安装最新 JDK 2 CSSCIREC 程序运行 运行界面会显示如何下载数据和保存数据。主要步骤如下: 1) 从 CSSCI 数据库下载所要处理的数据,保存为文本文档格式,把下载完的数据都保存在一个文件夹下面。 2) 将下载到的数据重新打开保存,将 ANSI 编码另存为 UTF-8 编码格式,然后直接在 CSSCI 转换器中 input 输入数据所在文件夹所在路径, output 输入一个空文件夹名(提前新建一个空文件夹),转换后的数据将保存在这个空文件夹内。 3 CiteSpace 设置: CiteSpace 处理中文数据前,需要设置 CiteSpace 支持中文编码。在 CiteSpace 界面中 Preferences-Chinese Encoding 中设置。
个人分类: CiteSpace使用指南|43505 次阅读|43 个评论
如何用CiteSpace生成合作网络的Google地球地图
热度 5 ChaomeiChen 2011-3-10 22:48
如何用CiteSpace生成合作网络的Google地球地图
CiteSpace可以用来自动生成合作网络地理分布地图。输入数据要求和CiteSpace对数据文档的要求一样。 生成的地图显示作者和合作作者间的关系,可按年份显示具体某年的情况。以Google Earth作为界面显示。 详见所附PDF文件。 CiteSpace2GoogleEarth.pdf 合作网络地理分布
个人分类: CiteSpace使用指南|24511 次阅读|6 个评论
如何解决“Could not create the Java virtual machine”的问题
ChaomeiChen 2010-12-24 13:34
CiteSpace现在通过WebStart启动时,为Java虚拟机(JVM)请求最多为1GB的内存。如果你计算机上的内存满足不了这一要求,就会遇到“CouldnotcreatetheJavavirtualmachine”的问题,也就不能启动CiteSpace. 有两个解决办法: 1. 扩展内存 2. 根据你现有内存的大小选用下列对应的启动 0.5GB: http://cluster.ischool.drexel.edu/~cchen/citespace/current/citespace512mb.jnlp 1.5GB: http://cluster.ischool.drexel.edu/~cchen/citespace/current/citespace1.5gb.jnlp 2.0GB: http://cluster.ischool.drexel.edu/~cchen/citespace/current/citespace2gb.jnlp 3.0GB: http://cluster.ischool.drexel.edu/~cchen/citespace/current/citespace3gb.jnlp 4.0GB: http://cluster.ischool.drexel.edu/~cchen/citespace/current/citespace4gb.jnlp
个人分类: CiteSpace使用指南|56189 次阅读|2 个评论
如何在CiteSpace中控制节点的取舍
热度 3 ChaomeiChen 2010-12-18 01:20
CiteSpace提供了几种方式来控制最终生成的网络将由哪些节点构成: Top N Top N% Threshold Interpolation Select Citers 第一种办法最简单,最适于初学阶段,所以目前版本将其放在首位。其余几种办法逐渐变得复杂,最好等熟悉系统之后再考虑。下面简要介绍一下各个方法的细节。 Top N:系统设定N=30,意为在每个time slice中提取N个被引次数最高的文献。N越大生成的网络将相对更全面一些。 Top N%: 将每个time slice中的被引文献按被引次数排序后,保留最高的N%作为节点。 Threshold Interpolation:设定三个time slices的值,其余time slices的值由线性插值赋值。三组需要设置的slices为第一个,中间一个,和最后一个slice。每组中的三个值分别为c,cc,和ccv。c为最低被引次数。只有满足这个条件的文献才能参加下面的运算。cc为本slice内的共被引次数。ccv为规范化以后的共被引次数(0~100)。 Select Citers:与以上方法不同的是这个方法先选施引文献,然后需再用方法1-3之一。先Check TC Distribution然后填写Use TC Filter 后面的两个数字:最低和最高TC值(Time Cited),选定User TC Filter前的选项。按Continue,再设定方法1,2,或3。 节点总数在Progress Reports中给出。节点总数越大需要内存越多。下回将介绍如何选择网络的连接密度。
个人分类: CiteSpace使用指南|39188 次阅读|8 个评论
CiteSpace的前身-三维虚拟现实中演示引文逐年增长的过程
热度 2 ChaomeiChen 2010-12-10 10:26
文章标题可能比较绕口。看了下面的video大概都会明白什么意思了。欢迎建议更贴切的中文表达。 CiteSpace的前身叫StarWalker - 当时确实还没有看过《星球大战》,不然不会叫个这么个名字(太接近sky walker了)。 CiteSpace现在用的是二维图像。十多年前的StarWalker则用的是三维虚拟现实模型来展示引文网络如何从无到有年复一年地增长。十几年的学科文献发展史可以浓缩到十几秒钟,而且还可以随意让历史重演若干遍。 StarWalker用二维空间展示文献共被引网络,用第三维展示引文,用时间变化增加新的共引连线和新的引文增长。 StarWalker:每个小球代表一篇参考文献。半透明的是当时还没发表的,不透明的是已经发表的,上面的小圆柱的有无和高矮代表有无被其他论文引用过。高矮如随时间增长则说明一直被别的论文引用。小球之间如有共引关系,第一次共引出现之前为半透明,之后变为不透明。时间的变化也用由冷到暖的颜色变化表达,这点与现在的CiteSpace一样。 StarWalker力求忠实地展现引文数据所包含的信息,我原来以为这样就可以直接重现库恩所说的科学革命了。但是问题比我想象的更复杂,科学革命即使真的是一夜之间天翻地覆,在引文世界中的反映也常常是藕断丝连,拖泥带水。所以,便有了CiteSpace。 Video: http://www.pages.drexel.edu/~cc345/video/citation_land_full.avi 详细内容可参见下面文献: Chen, C. (1999) Information Visualisation and Virtual Environments . Springer, London, 1999. Chen, C. and Kuljis, J. (2003) The rising landscape: A visual exploration of superstring revolutions in physics. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 54 (5), 435-446. Chen, C. and Morris, S. (2003) Visualizing evolving networks: Minimum spanning trees versus Pathfinder networks. Proceedings of IEEE Symposium on Information Visualization, (Seattle, Washington, 2003), IEEE Computer Society Press, 67-74.
个人分类: CiteSpace使用指南|9732 次阅读|4 个评论
[转载]citespace初学者案例
smilesun 2010-12-8 16:51
转自陈超美老师的博客 初学者案例 本例读者对象:从来没有用过CiteSpace的初学者。 数据用的是CiteSpace本身附带的Terrorism的数据。本例主要侧重于主要几个步骤和功能。 目标是用最少的几步做出第一个跨时间的文献共被引网络。 参数选取,解读,和其他用法将在今后的案例中给出。 PDF文件大约3MB。 如有问题,建议等,可在此留言。 案例1 原文地址: http://www.sciencenet.cn/m/user_content.aspx?id=391534
个人分类: 科学研究|6028 次阅读|0 个评论
初学者案例
热度 8 ChaomeiChen 2010-12-8 13:01
本例读者对象:从来没有用过CiteSpace的初学者。 数据用的是CiteSpace本身附带的Terrorism的数据。本例主要侧重于主要几个步骤和功能。 目标是用最少的几步做出第一个跨时间的文献共被引网络。 参数选取,解读,和其他用法将在今后的案例中给出。 PDF文件大约3MB。 如有问题,建议等,可在此留言。 案例1
个人分类: CiteSpace使用指南|31491 次阅读|29 个评论
写在学习CiteSpace之前
热度 1 ophthalyang 2010-11-30 16:36
开始接触学习Citespace是在一年前 对Citespace出色的图形模式感到感慨 在开始使用文献管理软件endnote、quosa延伸到Refviz的分析,再到histcite的基于引文的分析,都很直观,一定程度上节约了寻找的时间 接触到citespace后,一切感觉才是完善 CiteSpace 简介: 由美国德雷赛尔大学信息科学与技术学院的陈超美开发 网址 http://cluster.cis.drexel.edu/~cchen/citespace/ 下载WebStart免费使用(目前版本为2.2 R9)(java 程序) 不过在学习Citespace的过程中也有很大的困惑 最为困难的是 ISI Web of Science 就没有权限登陆上去 工作之余,也需要抽出时间来研究这些软件 寻找可能的途径登陆WOK 目前还在热心学习Citespace中 。。。 待续
个人分类: 专科专业|7858 次阅读|2 个评论
Citespace II
qiuqiucj 2010-11-16 20:20
1、Citespace II中研究前沿或研究热点来自citing,即下载下来的文献题录自身信息,如对期刊A1986年以来3000余篇文章和会议录进行分析,无论节点是国家、机构还是参考文献,共现分析中用的是各种节点共现矩阵,但聚类后各类名称(参考文献之对应研究前言或热点)都来源于3000篇文章的题名、摘要、或检索词等。 2、Threshold 很重要,往往会影响结果的代表性,TOP N或 ()%是基于节点数量上的筛选,而Cited counts, Co-citationcounts or Co-citation efficients则基于cited reference,还有一种通过TC将被引次数在某范围内文章挑选出来分析,各种筛选方法分析结果往往大相径庭。 3、软件有一点小局限,即不能同时分析多个变量,如机构和国家,如果将两个节点同时选中,由于阈值无法分别设定,最终导致无法分析,数据清理功能也不足。 以上只代表我个人观点,希望前辈给予批评指正。
个人分类: 未分类|1100 次阅读|1 个评论
崔雷的忧虑
ChaomeiChen 2010-11-7 23:25
崔雷关于广泛使用CiteSpace中的忧虑入木三分。 CiteSpace和任何工具一样, 选择时最关键的考虑应该是它是否能解决你目前所面临的问题。创造性思维中,一块砖头的作用不仅仅取决于一个人的想象力,还取决于在各种可能情况下具体需求。CiteSpace的设计和实现中最关键的目的是寻找知识发展中的转折点。CiteSpace中几乎所有的功能都是为了这一最终目的。换句话讲,所有核心功能都是围绕着这一目的,没有必要把夜视镜和火锅炉子都嵌入同一个系统。在崔雷的比喻中CiteSpace的功能更接近于夜视镜,但火锅炉子的比方很精辟,点出了忧虑的实质所在。 我要借此机会强调另一个可能尚未引起大部分人所注意的问题。如果大家有机会仔细读一下CiteSpace的三篇核心论文(2004 PNAS,2006 JASIST,和2010 JASIST - 详见CiteSpace主页),就会发现除了从图谱自身的结构特性文献内容等方面加以解读之外,每个案例分析都包括了与第三方的核实,比较,和综合: PNAS(2004):逐项比较弦论著名专家关于弦论发展中所经历的两次革命的论著。 JASIST(2006):对位于CiteSpace所确定的各个转折点上学科专家的进一步采访,核实。 JASIST(2010):以新方法再次分析其他同行所使用过的数据,比较各自的分析结果。 所以,不仅先要弄清楚是选用夜视镜还是火锅炉子的问题,得出初步结果之后,不要急于下结论,最好考察和参考一下其他途径所提供的信息。 这也引出更长远的问题:尽管有些时候我们做出的图谱只是满足我们自己的好奇心,但是最有价值的图谱不光是为了我们自己,而是这些图谱是否能成为各个学科的科学家,研究者,分析人员,学生等等手中的一个新型工具。事际上,CiteSpace最初的目的是为了弥补传统文献综述所不尽人意的地方,比如周期长,学科覆盖片面,和与自身课题的针对性往往较弱等等。 至于缺乏完整的使用指南,主要是由于CiteSpace仍在经常改动,还有时间。。。
个人分类: CiteSpace使用指南|11107 次阅读|1 个评论
关于文献工具使用的一点忧虑
zilu85 2010-11-7 09:57
总有人向我请教citeSpace的用法,所以有些本来不想说的话,不得不说。和大家一样,觉得这是个很好的文献分析工具,尤其是可视化方面做的非常好,所以一接触到这个软件的时候,也满心欢喜地研究了一番,写了几篇如何使用的体会,写这些博文,一是为了和大家交流,也是为了记下来给自己看;另外一个原因,就是发现这个软件一直缺乏一个系统想尽的说明书,作者所发表的文章几乎都是介绍其内部算法的,比如什么是前沿啊,基础啊,之类的,所以觉得有必要把使用这个软件的基本步骤梳理一下。 但是,现在看来,有关知识图谱的研究论文已经呈现了铺天盖地的趋势,有同学给我留言就是我要用Citespace写文章,请您指导我如何使用。 这么说吧,比如你要了解未知的世界,如远方一片被浓雾笼罩着的森林,你会用望远镜,也可能用夜视镜,或者卫星图,或者通过Google的地图,总之,你要借助一个工具。不同的工具会给你呈现出不同的视觉图像,比如是俯瞰还是平视,比如是红外线的,为什么?因为这些工具的工作原理不同。所以,在使用一个文献研究的工具之前,你要弄清楚,这个工具是如何定义前沿,如何定义知识基础,它计算突发词的方法你是否接受?这些还都是在讨论中的问题,你可以在一边使用中一边体会和判断,但是不应该毫无保留地全盘接受这个工具内部所蕴含的算法。换言之,你要记住,你如果使用Citespace分析某个领域,就意味着你已经接受认可了陈超美老师所提出的关于前沿、基础等等的观点,并愿意将用这些观点所看到的世界景象传播出去。 这就是软件发明者一再发表论文解释其原理而非软件具体使用步骤的原因吧。 有的工具,如微波炉,仅仅是一个加热功能,出来的是半成品,虽然也附带给你一些菜谱,但是具体如何用你自己创造,你做什么菜都可以。 但是,有的工具,集成化的程度高,已经把发明者的一些思想固化在里面了,这无可厚非。 只是作为使用者你要想清楚,如果你要吃火锅就用从厨房里拿火锅炉子,不要用错了。如果全中国文献计量的研究者都用一种方式展示某个学科主题的研究历史、现状或结构,那就和全国人民都认为美国人民都生活在水深火热之中是一样的。
个人分类: 休闲|5544 次阅读|3 个评论
如何解读CiteSpace产生的图谱
热度 6 ChaomeiChen 2010-11-2 07:19
CiteSpace的核心功能是产生由多个文献共被引网络组合而成的一种独特的共被引网络,以及自动生成的一些相关分析结果。每个文献共被引网络对应于一个历时一年或几年的时间段。最终显示的网络不是各个网络之间的简单叠加,而是要满足一些条件(详见2004年PNAS的论文)。解读这样的网络(我称为递进式知识领域分析)的要点包括:网络整体结构,网络聚类,各聚类之间的关联,关键节点(转折点)和路径。解读时可从直观显示入手,然后再参照各项指标。 结构:是否能看到自然聚类(未经聚类算法而能直观判定的组合),是否包括转折点(有紫色外圈的节点),通过算法能得到几个聚类?每个节点大小代表它的总被引次数。大圈则总被引高。 时间:每个自然聚类是否有主导颜色(出现时间相对集中),是否有明显的热点(节点年轮中出现红色年轮,即被引频率是否曾经或仍在急速增加)?通过各个年轮的色彩可判断被引时间分布。时间线显示将每一聚类按时间顺序排列,相邻聚类常常对应相关主题(聚类间共引)。聚类之间的知识流向也可从时间(色彩)上看到(由冷色到暖色)。 内容:每个聚类的影响(被引时涉及的主题,摘要,和关键词)和几种不同算法所选出的最有代表性的名词短语? 指标:每个聚类是否具有足够的相似性(silhouette值是否足够大,太小则无明确主题可言),整个聚类是否有足够节点(太少则很可能全都出自同一篇文献的参考文献,因而缺乏普遍意义)? Tips:每个节点上,右键弹出的选择中,有一项是通过DOI连接到原文出版社提供的网页。可用CiteSpace的图谱作为一个直接浏览相关文献的界面。
个人分类: CiteSpace使用指南|75608 次阅读|14 个评论
如何选取CiteSpace中的各项参数
热度 3 ChaomeiChen 2010-10-31 11:01
CiteSpace提供了多项参数选择,初学者难免有时不知从何下手。这里介绍一些要点以供参考。 CiteSpace的功能类似一架照相机,只是它拍摄的对象是科学文献而不是自然景色。设置CiteSpace的各项参数大致相当于取景,调焦,对光圈。不过这些过程在如今的相机中基本都已完全透明。所以,参数设置对CiteSpace所产生的图谱有直接影响。最初使用时,最简单的办法是先采用系统的预定参数;熟悉之后,再按下面提供的要点调整参数。 那么什么样的CiteSpace图谱才算好图谱呢?CiteSpace的设计实际上是有针对性的。能满足CiteSpace设计要求的图谱才视为好图谱。CiteSpace要展现的是一个领域的知识发展的历史和现状。这是CiteSpace的取景范围。由于深受库恩《科学革命的结构》的影响,对CiteSpace来说,焦点自然是在范式(paradigm)和范式转移(paradigm shift)。近年来大家倾向于这种认识:范式是一种更为广泛的现象,可以在各个层次上出现。换句话说,并非50年一遇或100年一遇。所以CiteSpace竭尽全力所要甄别,显示,突出的就是在广义的范式转移中起关键作用的转折点。与广义范式相对应的是科学文献中自然呈现的聚类。转折点便是联结不同聚类的桥梁。如果CiteSpace生成的图谱能清晰的显示出这些要素,这种图谱便属上乘之作。关于解读CiteSpace图谱的要点,来日再写。 有了这个目标以后,图谱如能显示俩三个或更多的自然网络聚类,而且各聚类之间有少量的联系,便为最佳。这样的图谱很容易带来有趣的和有意义的发现。相反,如果图谱中所有节点都纠缠在一起,则很难理出头绪。如果碰到这种情况,检查下面几种原因:数据范围是否过窄,门槛设置是否过高(threshold),曝光时间是否过短(time slice)。另外,可用CiteSpace中的链接剔除功能(pruning)来剔除一些次要的链接以突出核心结构。 成像以后,CiteSpace可提供进一步的指标。比如,modularity大约在0.4~0.8时的图谱通常会符合或接近上述要求。另外,如果可能从每年或每个时间段中选取数量大致相当的数据,会比每年都使用同样的门槛要更有效(相对于上述目标而言)。
个人分类: CiteSpace使用指南|51548 次阅读|9 个评论
citespace应用中的疑惑
lakeebird 2010-10-8 21:25
刚看到一篇应用CITESPACE进行可视化分析应用的论文,《学科领域信息可视化分析以纳米生物技术领域为例》,文中在以国家为节点进行分析时,提到图谱中不同大小圆环表示频次( freq) ,不同颜色表示不同的年份,最外层的紫色圈表示中心性( centrality) 。在纳米生物技术领域方面,美国的节点圆圈远大于其他国家,说明美国在纳米生物技术领域中的合著者频次最高( freq = 104)。 可是我在做一个主题分析时,同样以国家为节点,分析出的结果中,图谱中不同大小圆环同样表示频次( freq) ,但是这个频次并不是与其他国家的合著者频次,而是一个比发表的论文数量稍微小一点的值,具体是指什么,我至今还未想明白,请高手指点。 还有就是在选节点时,如果不选cited reference,只选国家或key或co-author等,软件是否只对检索出的文献记录进行分析,而并未将这些文献记录的参考文献纳入其中进行分析?
个人分类: 煮酒论琴|4990 次阅读|0 个评论
解决运行citespace中java虚拟机无法启动的问题
热度 3 lovepuma 2010-7-26 23:25
一直以来用笔记本运行 citespace 就一直提示 could not creat the java virtual machine ,后来上网找一下,说是要改一下 JRE 的配置,但是一直没找到在哪里改。今天终于知道在哪里改 JRE 的配置了,原来是在 jnlp 文件中。用记事本打开,将 -Xmx 参数后面的 1024 改为 512 就好使了。 今天这件事情充分说明了量变和质变的关系,没白让我熬夜到现在,可以睡觉了!
12176 次阅读|3 个评论
3月24日中科大报告PPT(Citespace分析研究前沿)
热度 2 halcon 2010-3-23 09:35
明天就要去科大作报告了,昨天才将PPT做好。由于这学期课太多,耽误了很多读文献的时间,所以作ppt的时候发现自己对前沿太不敏感了,关于复杂网络自己所知道的大都是几年前的文献。另一方面,由于最近两年专心做个性化推荐的工作,所以对网络演化,动力学方面的进展的确落后了许多。不过还好对科学知识图谱分析软件比较关注,于是用Citespace分析了一下近些年世界上复杂网络的研究进展。分析数据时从web of science收集的近十年来以complex networks为主题的所有论文,以科学家合作,论文引用,作者被引等指标进行了分析,发现几个有趣的结论,罗列如下(具体的内容可以参考PPT中的图谱分析): 第一,近些年,尤其是近两年全世界复杂网络研究最活跃的地方在有五个国家:中国,美国,西班牙,德国,意大利。其中中国在近两年尤其活跃,无论是发表论文篇数还是论文被引用次数都非常高。在中国的研究小组中以中科大研究小组的成果最为丰富,以汪老师为例,全世界的复杂网络研究人员的合作网络中,汪老师的全局中心性排名第二(第一名是Newman),Changsong Zhou和周涛的排名也在中心性排名中非常靠前。 第二,从工作受关注的角度看,进入2009年后复杂网络的大部分研究工作关注与game,community和spreading的研究。中国这方面的研究人员中比较受关注的有吴枝喜,王文旭等。 第三,目前比较受关注的human dynamic则没有在最终结果中展现出来,说明这方面的研究工作并没有形成普遍性的关注,还处在发展成长过程中。 最后,我用Citespace分析了个性化推荐的研究进展。发现国际上从2007年以后就基本是瑞士弗里堡小组的天下了,几个重要的工作都出自这个小组。这个在ppt中也有展示。 由于自己对Citespace软件用的不是很熟悉,对图谱中展示不出来的当前研究热点等我非常关心的问题还没有找到答案。不过发现这个软件的功能的确强大,认真学习学习对研究工作的确大有帮助。 说一句题外话,我们有一个自然科学基金项目就是研究科学知识图谱分析的,不同于Citespace只关注于论文引用。我们希望从科学家合作,keyword演化等角度识别引文中非学术性的虚假引用,达到提高分析准确性的目的。这个工作刚刚开展,正在寻找合作伙伴,有兴趣的老师,同学可以一同参与。 report at USTC
个人分类: 未分类|11447 次阅读|13 个评论

Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )

GMT+8, 2024-4-28 01:00

Powered by ScienceNet.cn

Copyright © 2007- 中国科学报社

返回顶部