发布网友 发布时间:2022-04-23 23:46
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热心网友 时间:2023-10-17 16:22
需要付费。
若要进行文本的内容分析,需要在运行主窗口中term sources 面板上选择term包含的范围,有四个数据来源可供选择,title,abstract,descriptors,identifiers,如果选择题目或者摘要,还需要在term selection中选择noun phrases选项,此选项的功能是将题目和摘要中的名词短语抽取出来,进而可对这些名词短语进行特征词共现分析。
实际上在多少情况下并不需要对图谱进行修剪,只有在得到的图谱过于庞大和混乱时才使用。时区内修剪和整个网络修剪,建议使用后者。
提供了三种可视化视图聚类试图,时区视图和时间线视图。聚类视图侧重于不同研究领域的知识结构,时区视图更注重于描绘各研究主题随时间的演变趋势和相互影响,时间线视图更便于看出某个研究主题研究基础的时间跨度,时间线视图要用在citedrefernce分析。
citespace自动聚类的实现是依据谱聚类算法,谱聚类本身就是基于图论的一种算法,因此它对共引网络这种基于链接关系而不是节点属性的聚类具有天然的优势。
传统的聚类算法,如K均值算法,EM算法等都是建立在凸球形的样本空间上,但样本空间不为凸时,算法会陷入局部最优。谱聚类算法正是为了弥补上述算法的这一缺陷而产生的。0.3认为是可信服的,0.5认为聚类是合理的。
citespace可以将可视化图谱中的节点和连线存储为.net文件,从而可以利用Pajek或UCINET进行知识网络的绘制。
刘胜博做了一个格式转换程序,对CSSCI原引文数据做了如下处理删除所有包含http的网络引文信息,删除所有为表明作者的引文信息。
引文中未表明年份的替换为2020,引文中未标明期刊的替换为N,引文中出现在标题中的替换为,引文中出现在作者名中的,替换为引文中书籍的刊名用N代替。