分享一下CiteSpace的分析原理

　　分享一下CiteSpace的分析原理。我们在进行写作时总不免要引用一些文献，而CiteSpace的作用就是分析该文章被引用。本期艾思科蓝小编给大家分享一下CiteSpace的分析原理。

　　1、共被引分析

　　是指两篇文献共同出现在第三篇施引文献的参考文献目录中，则这两篇文献形成共被引关系。通过对一个引文网络进行文献共被引关系挖掘的过程，就可以认为是文献共被引分析的过程

　　2、共词分析

　　在进行共词分析之前，首先需要先了解词频分析。词频是指所分析的文档中词语出现的次数。词频分析就是在文献信息中提取能够表达文献核心内容的关键词和主题词频次高地分布，来研究该领域发展动向和研究热点的方法。在词频分析的基础上，对词频网络进行的更高层次的分析称为共词分析。共词分析的基本原理是对一组词两两统计它们在同一组文献中出现的次数，通过这种共现次数来测度他们之间的亲疏关系，它需要满足以下几个方面的假设。

　　共词分析的假设前提： - 作者都是很认真的选择他们的技术术语的; - 当在同一篇文章中使用不同的术语时，就意味着这些不同的术语之间的关系并不是微不足道，它们一定是被作者认可和认同的; - 如果有足够多的作者对同一种关系认可，那么可以认为这种关系在他们所关注的科学领域中具有一定意义; - 当针对关键词时，经过专业学习的学者，在其论文中标引出来的关键词时能够反映文章的内容的，是值得信赖的指标。在作者标引关键词时，通常也会受到其他学者成果的影响而在论文中使用相同或类似的关键词标引自己的论文。

　　3、突现分析

　　CiteSpace提供Burst detection的功能来探测在某一时段引用量有较大变化的情况。用以发现某一个主题词、关键词衰落或者兴起的情况

　　4、聚类分析

　　聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程，以分析对象的相似性为基础。聚类分析有许多不同的算法，CiteSpace提供的算法有3个，3个算法的名称分别是：LSI浅语义索引、LLR对数极大似然率、互信息。对不同的数据，3种算法表现一样，可在实践中多做实践。

　　本期艾思科蓝学术网分享的内容就到这里啦，如需了解更多相关资讯，请点击关注我们吧。我们将会持续定期分享学术相关的知识，学术路上，艾思科蓝一直陪伴您。

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