CiteSpace科技文本挖掘及可視化

CiteSpace科技文本挖掘及可視化

CiteSpace指南系列

目前CiteSpace作為進行科技文本計量和可視化的基本工具，在國內外應用廣泛[1]。無論是圖書情報學領域本身，還是其他學科領域的研究，藉助CiteSpace進行的研究成果越來越受到關注和認可。2017年6月，谷歌學術新公布了自2006年以來的各個領域的經典論文，在圖書館與信息科學領域CiteSpace II的這篇英文論文被引1660次排名第二[2]，在本書作者陳超美教授所發表論文中被引排名第一。

圖0. 1谷歌學術圖書館與信息科學分類中的經典論文，CiteSpace II的論文排名第二

過去兩年我們以CiteSpace 3.8和CiteSpace 3.9為例對軟體進行了系統的說明，2016-2017年在北京舉辦了4屆「CiteSpace科技文本挖掘及知識發現」講習班（包含一次「CSSS科學計量暑期學校」和一次「科學知識前沿圖譜與實踐研討會」），2017年6月，我們專門在高等教育出版社錄製了關於CiteSpace與科學知識圖譜的慕課。開辦了「科學知識圖譜學習社區」微信公眾號和多個QQ群，分享和解答了大量用戶在CiteSpace和知識圖譜方面的問題。在幫助國內外用戶學習CiteSpace進行科學研究的過程中，一定程度上也促使了我們進一步優化和改進軟體。自CiteSpace進入4.0以後，新增加了多項功能。

這些新的功能主要有：

（1）數據更新

增加了對Web of Science資料庫子庫的俄文RSCI、韓文KJD以及中文 CSCD數據的分析功能。在CiteSpace的案例數據集中，補充了WoS格式的Scientometrics, CiteSpace Landmarks和Sciencemapping數據，並以Science mapping為案例撰寫了綜述論文[3]。補充了Scopus、CSCD、CNKI、CSSCI格式的案例數據。

（2）功能參數區

將軟體使用的最小解析度修改為1024×768。在功能參數區中，增加SVA結構變異分析功能。新增加了基於g指數，Usage180和Usage 2013的節點提取方法。使用公式e for Top N=對依據Top N進行節點提取的方法進行優化。

（3）可視化界面

在可視化界面中，增加了只顯示最大子網路或顯示前k個最大子網路的功能；增加了View快捷標籤，用於對圖形進行可視化調節；將聚類標籤的提取方法由TF*IDF修改為LSI；在可視化界面增加顯示所有演算法標籤功能。

第二版的書稿主要針對以上更新的內容進行了說明，並對第一版中的案例圖進行了完善。需要特別說明的是，考慮到目前應用CiteSpace的論文已經達到了千餘篇，本書也沒有必要使用案例進行說明，因此第二版中刪除了原第一版中的第八章案例分析。第二版的另一個變化就是，考慮到小提示穿插在正文中影響用戶學習指南的連貫性，因此在第二版中統一將小提示放在了每一講的末尾。我們期待經過更新的指南，能為廣大科學計量和知識可視化的用戶提供更大的幫助。

無論第一版還是第二版，這裡要特別感謝隗合佳女士、薛曉紅編輯，感謝她們在出版過程幫助和大量的校對工作，提出很多有價值的意見和建議。最後還要感謝李京哲編輯、劉光陽博士、李彬彬博士等知識圖譜愛好者，感謝他們共同協助維護了科學知識圖譜社區。

期待新版能使更多的讀者受益。

著者

2017年7月

注釋：

[1] Ping, Q., He, J., & Chen, C. How manyways to use CiteSpace? A study of user interactive events over 14months. Journal of the Association for Information Science andTechnology, 2017, 68(5):1234-1256.

[2]這並沒有包括這篇論文的中文版的345次被引。

[3] Chen, Chaomei. Science Mapping: A SystematicReview of the Literature. Journal of Data and Information Science, 2017. 2(2),1–39.

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