人工智能关键词共现知识图谱citespace
时间: 2025-06-15 19:40:08 AIGC 浏览: 51
### 如何使用CiteSpace生成人工智能领域关键词共现的知识图谱
#### 软件准备与数据获取
为了构建人工智能领域的关键词共现知识图谱,需先下载并安装CiteSpace软件[^1]。随后,从Web of Science (WOS) 或其他学术数据库中检索与“Artificial Intelligence”相关的文献记录,并导出为CiteSpace支持的标准格式文件(通常是.txt或.bib)。这些数据将成为后续分析的基础。
#### 数据导入设置
启动CiteSpace后,在初始界面选择`Data Sources and Parameters`选项卡下的`Load Data from File...`按钮加载之前准备好的文献数据集。接着设定时间跨度(Time Slicing),这一步骤决定了最终可视化的时间维度粒度;对于新兴技术如AI而言,建议采用较短时间段(比如每年一次切片)[^2]。
#### 参数配置与节点选取
进入参数调整阶段时,重点在于定义哪些类型的节点参与绘图以及它们之间的连接方式。针对本案例中的需求——即展示关键词间的相互关系,则应将Node Types设为Keywords Only模式。同时启用Pathfinder算法优化网络结构复杂度,并通过Map Equation方法计算模块化程度来评估社区划分质量。
#### 图形解读与结果讨论
完成上述操作之后运行程序即可获得一张直观展现人工智能研究热点及其演变趋势的地图。地图上每一个圆圈代表一个特定时期内的高频次出现过的术语或者概念;而连线则表示不同词语之间存在一定程度上的关联性。颜色区分可以用来标识不同的年份区间或者是聚类后的子域分类情况。
```python
# 示例Python脚本用于自动化处理部分流程前的数据筛选工作
import pandas as pd
def filter_keywords(dataframe, min_occurrence=5):
"""过滤掉低于指定频率阈值的关键字"""
filtered_df = dataframe[dataframe['occurrences'] >= min_occurrence]
return filtered_df
if __name__ == "__main__":
df = pd.read_csv('ai_publications.csv')
result = filter_keywords(df)
print(result.head())
```
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