citespace关键词聚类分析解读
时间: 2025-01-10 18:33:59 AIGC 浏览: 581
### 解读CiteSpace关键词聚类分析结果
#### 关键词聚类图谱概述
在CiteSpace中,通过关键词聚类分析能够直观展示研究领域内不同主题之间的关系和发展趋势。聚类图谱中的节点代表特定的研究热点或主题,而连接这些节点的边则表示它们之间存在的关联程度[^1]。
#### 节点属性解释
每个节点的颜色通常反映了该主题所属的时间区间;大小取决于其在网络结构里的重要性——即被引用频次越高,则显示得越大。此外,在某些版本中还可以看到标签(Label),这是由算法自动分配给各个集群的名字,有助于快速理解各群组所围绕的核心概念是什么[^2]。
#### 边线意义说明
当两个及以上不同的关键词频繁共同出现在同一篇文章当中时就会形成一条连线。线条粗细表明这种共现现象发生的频率高低:越粗意味着两者联系更为紧密。值得注意的是,如果两条或多条路径交汇于一点,则暗示着此处可能是整个网络的关键枢纽位置所在之处。
#### 时间维度考量
除了静态观察外,动态视角同样重要。随着时间推移,新的研究方向会逐渐浮现并与其他既有分支建立联系。因此,关注不同时期形成的聚类变化可以帮助识别新兴议题以及传统话题间的相互作用模式[^3]。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 假设数据集已准备好
for cluster in clusters:
xs = [node.x for node in cluster.nodes]
ys = [node.y for node in cluster.nodes]
zs = [node.z for node in cluster.nodes]
ax.scatter(xs, ys, zs)
plt.show()
```
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