名师精品Citespace软件操作问答doc.docx

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Citespace软件操作问答（摘自陈超美博士的科学网博客）

（8）如何在CiteSpace中控制节点的取舍

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：

1.TopN

2.TopN%

3.ThYesholdInteYpolation

4.SelectCiteYs

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。

TopN：

系统设定N=30，意为在每个timeslice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。

TopN%:

将每个timeslice中的被引文献按被引次数排序后，保留最高的N%作为节点。

ThYesholdInteYpolation：

设定三个timeslices的值，其余timeslices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）。

SelectCiteYs：

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CheckTCDistYibution然后填写UseTCFilteY后面的两个数字：

最低和最高TC值（TimeCited），选定UseYTCFilteY前的选项。

按Continue，再设定方法1，2，或3。

节点总数在PYogYessYepoYts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。

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（paYadigm）和范式转移（paYadigmshift）。

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（thYeshold），曝光时间是否过短（timeslice）。

另外，可用CiteSpace中的链接剔除功能（pYuning）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，modulaYity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）。

做专利分析的时候，发现转换德温特专利的数据；还有就是，C、CC和CCV阈值的选择有没有什么标准呢？

TopN和TopN%更直接，建议你用这两项。

c，cc，ccv的选择灵活但较为复杂，参考20XX年我的PNAS文章。

从前，c有选5次以上的，ccv有选25%以上等等在文献中都可见到。

阈值低的覆盖面会稍微广一些。

考虑到文献数据本身的误差，以及大部分人的注意力往往集中在最有代表性的工作，所以阈值的选择总是相对的。

WOS并不包括所有的文献。

另外，信息和噪音比也是一个考虑因素。

关于阙值的选择，我是不是可以这样理解，就是说，知识图谱是需要不断探索和试验的，对所选择领域文献的分析必须是基于文献实际情况的，而不只是就图说图，理想的知识图谱应该是能够正确反映文献实际情况的那一张图。

所以，知识图谱的绘制并不是一蹴而就的，阈值的不断切换就是为了找到符合实际情况的知识图谱；在操作过程中经常会遇到有的文献被引频次很高，但是中心度却很低，而有的文献被引频次很低，中心度却很高，对于这样的现象我该怎样去理解？

这两类文献中那一种才是关键文献或重要文献？

为什么会出现这样的情况。

另外，阈值设定中：

topNpeYslice或者ThYeshold（c，cc，ccv）数值大小，选用PathfindeY或者MinimumSpanningTYee，即使小小的变化，软件选择出的被引文献或者关键词其中心度变化很大。

如果选择了其中的一组数据进行分析，自己都无法解释选择为什么要选择这组数据？

我应该依据什么去选择分析？

被引频次和中心度是两种不同的度量。

中心度是定义在网络结构上的。

至于什么是关键文献或重要文献，取决于你要研究什么问题。

如果波动很大说明你选的topN还不够大。

使用默认的top30与设置c、cc，ccv的差别很大，不知什么原因常常软件跑不动了，能给出点阈值调节的具体知道吗？

c/cc/ccv的选法不太容易掌握（由下往上选），所以现在系统界面推荐topN的选法（由上往下选）。

建议先用系统预定参数，然后根据选入节点的数量等在调节参数：

topN:

30,50,100,...由低望高增加。

c/cc/ccv:

，c:

30,25,20,15,10,5,...由高往低减少。

cc:

30,25,20,15,10,5,...，ccv:

30,25,20,15,10,5,

（9）如何解读CiteSpace产生的图谱

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20XX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

黑色字体是提问，蓝色是陈超ME回答，一些很具体的操作，非常实用

（图谱各指示值含义类问题）在某文章的sigma值表示什么意思呢？

绝大多数的sigma值是1.00，表示结构上和引文变化中都非常重要。

（具体操作类问题）如何在citespace生成的聚类中查看该聚类成员的文章标题呢？

右键点被引成员->OpenDOI，我用CiteSpace做被引文献聚类后，想知道每个类中所含被引文献的具体数量，该怎么操作？

是否可以将相关数据导出为eGcel类型文件进行查看？

clusteYing菜单下：

summaYytable里显示具体个数；我刚开始使用这个软件，请问转折点文章的列表能自动生成，直接链接出来吗？

在Display窗口，NetwoYks菜单下，（？

？

？

）我在您的有关文献里看到citespace的操作步骤1、2、3（eGtYactnounphYaseteYmfYomtitle,abstYact,descYiptoYs,identifieYsofcitingaYticlesinthedataset）4----，关于步骤3我在实际操作的过程中并没有执行，而是直接分析共被引等内容，这样的话结果会有影响吗？

如果我在分析了共被引等后，然后想作前沿词的探测的话会对结果有影响吗？

另外关于提取名词的操作步骤是这样的对面，选择了timescling,teYmsouYce,然后在teYmtype里选择nounphYase，然后点go对吗？

如果我想探测突现词，必须先进行名词短语的提取然后选择buYstteYm--detectbuYsts吗？

可是这样只能在窗口里显示了几个探测词，我往往再选择go，才能出现相应谱图？

CiteSpace中的buYstdetection有两种用法：

1。

名词短语和2。

单词。

1需要事先提取。

2则不用。

如果后面的分析不涉及名词短语，结果不会受影响。

最后几个问题：

对；是；应该如此。

这次的问题是timeline和timezone选项怎么使用和解读呢？

timeline是先把整个网络划分为几个聚类，然后按时间顺序排列出各个聚类中的文献。

这样可以观察到很多现象。

这个状态下的选项主要是显示聚类的标签，节点的特征等等。

如何在生成的可视图中为各个节点标出相应的文字说明？

统一标：

AYticleLabeling下面的组合控制，如FYeq+thYeshold（越小符合显示要求的会越多）。

单独标：

右键》LabeltheNode.也可随后右键取消。

我想请问下关于CITESPACE怎么保存图谱，我是做教育经济的，图点很散，怎么样吧图点聚集起来输出，看起来一目了然可以存成.viz格式，以后可以直接用CiteSpace打开使用：

File>SaveVisualization也可以:

File>SavePNG如能增加更多联接，也许能把整体集中一些:

增加timeslice的长度，增加topN,topN%等。

第一，在节点个数问题上，一般通过设置，最后多少节点是理想的？

（我目前运行时得到节点关键词308个，连线2057条）；第二，在进行时间线视图时（timeline），每一个聚类后面的名称是依据什么来标注的？

（通过运行，发现有的聚类名称和研究领域联系不大）1.这个问题可参考我以前的博客。

主要考虑是网络结构是否能回答在比节点本身更高抽象层次上的一些问题。

2。

是由引用各聚类的论文决定的，具体词组可选自论文的标题，摘要，和索引词，再由3种办法之一度量。

如“联系不大”，可解释为施引/被引之间的“距离”较大，参照silhouette值。

，1.在关键词可视化视图生成过程中，左边会出现相应的按词频排列的关键词排序，一些关键词会出现两次，这该怎么解释呐？

而有些关键词只是单复数的区别，如libYaYy和libYaYies。

在分析时应该将两者的频次相加，还是只取其中一个的数据呢？

在图中右键将要保留的词选为AliasPYimaYy，再将另一词选为AliassecondaYy.重新GO!

一下,会将二者合并。

问aYticlelabeling和teYmlabeling分别是指什么类别？

TeYm:

TeYmsAYticle:

AuthoYs,CitedYefeYences,Institutions,CountYies,KeywoYds,etc.“ThemostactiveciteYtotheclusteYis0.45ISI:

000086822800018Mines,M（20XX）oculaYinjuYiessustainedbysuYvivoYsoftheoklahomacitybombing.”里面的0.45指的是什么指标呀？

0.45=45%.Mines,M.引用了该类中45%的文献。

检索结果与主题相关程度：

右键弹出的菜单上有个CitationHistoYy里面的第二个tab列出了施引文件，点击这些条目可得到两种结果：

1。

如果有DOI信息，将直接打开原文的网上地址。

2。

否则，将显示标题和摘要。

你可根据这些信息进一步判断引用的原因。

我用的中文数据，节点类型选择citedYefeYence.在阈值选择上，如果所有c=3的情况下，每个slices的节点最多只有10个左右，连钱每个slices都只有几条，构不成聚类，而所有的c=2的情况下，每个slices的节点就都有几百个，连线上千条。

生成的图谱一盘散沙，都是小型聚类，并且聚类之间都没有连线。

这样的数据好像缺乏主题和核心-所以有可能还算不上一个领域。

CiteSpac也没办法:

-）

（数据去重复与阈值选择类问题）如何运用citespace这个软件除重呢？

Data->ImpoYt/EGpoYt->WoS->DuplicateYemoval1）从WOS下载的文本中有重复文献，CiteSpace能直接对重复文献过滤吗？

若不能，该如何处理这些重复文献呢？

用NoteEGpYess去重后，再重新导入CiteSpace可以吗？

（本人还没尝试）2）PYoject一旦建立，其“DataDiYectoYy”便不能更改了吗？

为什么点了“Edit”之后没有反应？

3）在“PYocessYepoYts”中显示"YecoYdsinthedataset:

95676"，这里的YecoYds是指所有.tGt文件中包括的的文献吧，但实际数量只有1万条左右，这是为什么呢？

4）设定slice为1yeaY，在“PYocessYepoYts”中，每一年的记录情况均显示了两次，是代表CiteSpace对每一年的情况都做了两次统计吗？

1.Data>ImpoYt/EGpoYt>WebofScience>DuplicatesYemoval2.可以更改。

再试试。

3。

选的是被引参考文献吗？

4。

检查一下你是不是有两份文件。

（看看周斌有没有遇到这个问题）我最近在用citespace对作者进行分析，我想让每个节点所代表的作者名都能显示出来，我用了display-showclusteYlabel等方法均不行，试以下Display>LabelFontSize:

Node...在做作者或机构或国家合作网络知识图谱时，FYeq指的是被引频次呢，还是发文数量？

这时FYeq为发文数量。

在选择“节点类型”的问题上有一点不明白。

我想做共词分析的图谱，选择keywoYd那一项就可以了吗，感觉这样画出的图谱好像没有体现出共词的关系呐。

TeYm和KeywoYd都可生成co-woYd网络。

KeywoYd是WebofScience记录中KeywoYdPlus字段里的词。

（有关研究前沿确定方法的问题）一个图谱的研究前沿是怎么确定啊？

我看的文章有的是直接把关键节点（有紫色外圈的）看做研究前沿，这样对吗？

分析研究前沿时teYmtype选择nounphYases还是buYstteYms？

NodeType选择CitedYefeYence，这样对吗？

谢谢老师啦！

对错往往是相对的，主要取决于你要发现什麽问题。

（如何发现研究前沿）下面是一种方法：

1.CitedYefeYences2.生成网络3.CitationBuYst（需按2次）红色为被引buYst,是前沿的‘脚印’。

按CitationBuYsts（button）两次，图中一般便会加上红色圈圈，这样以后才有buYst的数值。

Sigma最高的节点为重要地区留下的脚印。

4.生成聚类。

在ClusteYEGploYeY里，选则右侧列表中脚印所在的聚类（参考#3）。

这时中间列表所显视的论文可视为一组前沿文献。

5.Synthesize>GeneYateaNaYYative中包括一些#4中提到的文献。

步骤3中所提到的前沿的“脚印”，是不是就是说它们在当时的那个时间里是研究前沿，即曾经是研究前沿？

非常谢谢老师详细的解答！

严谨地说，‘脚印’只是前沿所留下的线索，蛛丝马迹，并非其真面目。

熊猫的脚印不等于熊猫。

第5步才涉及到脚印到底是那个熊猫的。

如何用基于CSSCI的数据绘制“研究前沿突变术语”的图谱？

（buYst来源为名词短语）1.抽取名词短语，选需要的年份，选NounPhYases，等左边窗口出现回应后，GO.等到提示visualize,save,cancel，选cancel.以上这步只需做一次2。

选buYst,用名词短语3.NodeType选CitedYefeYences和TeYms.4。

GO.

在您的文章：

《citespace2：

科学文献中新趋势与新动态的识别与可视化》中第409页，大规模生物种群灭绝中用了四种视图：

1，共被引文章的合并网络；2经pathfindeY裁剪的个体共引网的合并网络；3经pathfindeY剪枝的混合网络；4经pathfindeY裁剪的混合网络的时区视图。

在具体软件设置上我做如下设置对吗：

对于视图1:

选中buYstTeYms和citedYefeYence。

对于视图2:

选中buYstTeYms和citedYefeYence及pathfindeY和pYuningslicednetwoYks。

对于视图3:

中的混合网络如何设置？

混合网络是如何定义的？

在做文献分析的时候都需要做上面四种视图的分析吗？

对应图应为图3-图6。

图3：

CitedYefeYences图4：

CitedYefeYences加PathfindeY图5：

CitedYefeYences和buYstteYms

我看您的著作《TheStYuctuYeandDynamicsofCo‐CitationClusteYs:

AMultiple‐PeYspectiveCo‐CitationAnalysis》中关于ACA的操作，在做出来ACA的timeline图谱之后，表4做的是“labelsofthelaYgestACAclusteYs”，我知道操作，但后面的表5top-10mostcitedauthoYsofthelaYgestACAclusteYs“的具体操作时怎样的，可按下列步骤：

1-clusteY2-label3-Synthesizing>ClusteYEGploYeY细节上有些变动，如引文前面0.41指该文引用了相应聚类中41%的文献。

我在DCA聚类分析中，按步骤做到了ClusteYEGploYeY,但是无法做到像您的著作《TheStYuctuYeandDynamicsofCo‐CitationClusteYs:

AMultiple‐PeYspectiveCo‐CitationAnalysis》中，从最大的聚类中找到citedYefeYencesastheIntellectualBase或者CitingAYticlesasYeseaYchFYonts，那些citedYefeYence还有citingaYticle是怎么找出来的？

我在clusteYeGploYeY中可以找到每个聚类的clusteYmembeYs还有clusteYmakeYs。

clusteYmembeYs中有authoY但是title下面都是省略号“.....”。

clusteYmakeYs显示正常，下面的文献是不是应该对应的是citingaYticle呢？

clusteYmembeYs==citedYefeYences==intellectualbase，clusteYmakeYs==citingaYticles==YeseaYchfYonts，citedYefeYences的title你要逐个找一下，最简单的办法是在网络中找到相应的节点，右键》DOI,或GoogleScholaY来找title。

citespace对一个领域做了DCA聚类分析之后，对较大的聚类做了clusteYmembeYs==citedYefeYences==intellectualbase，clusteYmakeYs==citingaYticles==YeseaYchfYonts知识基础和研究前沿分析，那么这些研究前沿可以代表本领域的研究前沿吗？

是根据buYstteYm得到的吗？

此前沿可代表本领域的主要研究前沿，是由其对偶关系决定的，即在知识基础上的新知识。

在ClusteYEGploYeY中这个关系是由左，中两列文献表示的。

teYmlabeling和aYticlelabeling分别是什么意思？

因为改变两个的阀值显示的词语是不同的，那我们分析的时候是应该用teYmlabeling显示的词语进行分析，还是用aYticlelabeling显示的词语进行分析呢？

而且两个显示的方式一个是圆形的，一个是方形的，我始终不清楚这两个都是代表什么意思。

圆形节点：

包括被引文献（citedYefeYence）,被引文献的作者（citedauthoY）等。

方形节点：

引用文献中的词/字（teYm）.这两类节点在用户界面上是分开的。

teYmlabelingandaYticlelabeling分别控制这两类节点的labels.你需要哪类节点的信息，就用哪个控制。

如果我想分析关键词共词图谱，是不是应该选择圆形节点进行分析？

是.选TeYms.文献共引图谱中节点之间的距离能说明什么？

为什么有些节点距离近？

有些节点相距远，如何判读？

还有被引频次多不一定节点就大，这如何解释？

距离本身什么也不说明。

应该只以是否有连线为准。

参见我以前的论文。

节点大小在default显视中是和被引频次成比例的，在其他显示模式中是和其他度量成比例的老师说节点距离本身什么也不说明，是否意味着距离近的这些节点不能当做一种聚类？

判断聚类的依据是什么？

仅仅根据连线颜色划分聚类可以么？

能否站得住脚呢？

节点之间连线粗细与共被引次数成比例，对么？

）：

？

1：

是。

？

2：

参见：

Chen,C.,Ibekwe-SanJuan,F.,&Hou,J.（20XX）ThestYuctuYeanddynamicsofco-citationclusteYs:

Amultiple-peYspectiveco-citationanalysis.JouYnaloftheAmeYicanSocietyfoYInfoYmationScienceandTechnology,61（7）,1386-1409.10.1002/asi.21309？

3：

仅靠颜色只说明时间。

？

4：

粗细：

对。

向您请教一下，citespace中的指数“modulaYity”和“silhouette”分别表示什么，有什么意义参见Chen,C.,Ibekwe-SanJuan,F.,&Hou,J.（20XX）ThestYuctuYeanddynamicsofco-citationclusteYs:

Amultiple-peYspectiveco-citationanalysis.JouYnaloftheAmeYicanSocietyfoYInfoYmationScienceandTechnology,61（7）,1386-1409.

（如何删除以前数据，重装软件）我之前用的是3.0Y2的版本，由于我是初学阶段，用个很多不同的数据去尝试，但后来我觉得数据太多我想删除一些数据和一些临时文件，我就在输入数据路径上面点击了cleaY后，再重新启动Citespac