基于Python的CNKI查收查引研究科学计量分析可视化.pdf

本文是关于使用Python语言进行中国知网（CNKI）查收查引研究文献的科学计量分析与可视化的研究。研究内容包括数据资源的获取、开发环境的选择、科学计量学研究方法的应用以及查收查引服务的研究现状。 一、数据资源的获取 数据资源的获取是进行科学计量分析的第一步。本文通过CNKI数据库的高级检索功能，以“查收查引”为主题词或关键词进行搜索，导出了相关的题录数据。由于数据量的限制，部分检索工作使用办公软件和文献管理软件（如Word、Excel、EndNote、NoteExpress）完成，但主要的数据分析工作是利用Python实现的。Python从CNKI提供的Refworks格式题录信息中提取了9个字段，包括论文的标题、作者、来源、发表时间等关键信息，以供建立分析的基础数据集。 二、开发环境的选择 在进行开发之前，选择了64bit Anaconda for Windows的Python 2.7作为开发环境。Anaconda是一个集成软件包管理器，集成了超过1500个Python/R数据计算相关包，极大地减少了第三方包的安装时间。Python和R都是开放源代码的通用编程语言，具有简单的学习曲线、面向对象的特性和庞大的标准库支持。为了高效开发代码，集成了Spyder作为Python语言的集成开发环境，方便了代码编写和调试。 三、研究方法 研究方法主要采用了科学计量学中的出版物统计、著者统计、词频分析等方法。年度发文量分析是其中一种方法，该方法分析了2003年至2018年间发表的相关文献数量，以了解查收查引研究领域的发展趋势。此外，Python脚本语言的运用，使得复杂的科学计量分析工作能够通过编写少量代码来完成，并且以直观的图形方式呈现结果。 四、查收查引服务研究现状 查收查引服务是图书馆提供的一种重要信息服务，它涉及到论文收录引用的检索分析、检录报告的出具等。科研人员在科研课题申报、基金资助、成果鉴定、奖励申请、职称评定等方面都需要提供论文检索报告。本文中提到了与SCI、SSCI、CPCI-S、ISTP、CPCI-SSH、ISSHP、EI Village等相关的文献数据库和索引，以及相关的文献服务和替代用词。 本文强调了在提升查收查引服务质量和服务效率方面，国内图书馆所做的积极探索和实践，以及网络化、信息化和数字化的实现路径。通过研究和分析，确定了开发查收查引软件的方案，旨在为图书馆用户提供更好的服务。