citespace关键词中文
时间: 2025-02-11 13:00:17 AIGC 浏览: 88
### CiteSpace 中文关键词提取与分析
#### 数据准备
为了在CiteSpace中进行中文关键词的提取和分析,首先需要准备好数据文件。通常这些文件来源于Web of Science (WOS),CNKI(中国知网),或其他数据库。对于中文文献而言,最常用的是来自CNKI的数据[^1]。
#### 文件导入
当获取了合适的CSV或TXT格式的原始数据之后,在启动CiteSpace软件后通过`File -> Import Database Files into a New Project`来加载数据集。确保选择了正确的编码方式以支持中文字符显示正常[^3]。
#### 参数设置
进入操作区后,时间切片区用于设定所要分析的时间范围;而文本处理区一般维持默认参数不变即可满足大多数需求。如果希望调整某些特定选项,则可以根据具体情况进行微调。
#### 关键词识别
针对中文文献中的关键词提取,可以通过选择不同的节点类型(Node Types)来进行定制化配置。例如,利用“Term”模式下的高级过滤器(Advanced Filter), 用户能够自定义规则从而更精准地捕捉到感兴趣的主题术语[^2]。
#### 可视化展示
完成上述步骤并运行程序后,将会得到一系列可视化图表,其中包括但不限于共现网络图(Co-occurrence Network Map)、聚类(Cluster Analysis)以及趋势(Trend Analysis)。 这些图形可以帮助直观理解各个时期内重要的研究方向及其演变过程。
```python
# Python代码仅作为示例,并非实际应用于CiteSpace的操作
import pandas as pd
def preprocess_data(file_path):
df = pd.read_csv(file_path, encoding='utf-8')
# 假设这里有一些预处理逻辑...
return df
dataframe = preprocess_data('path_to_chinese_literature.csv')
print(dataframe.head())
```
阅读全文
相关推荐



















