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citespace 的基本术语与下载安装

The following article is from 科学技术图谱 Author 张超


  • citespace 的基本术语与下载安装

    • R语言分析技术

    • 扩增子专题

    • 基于phyloseq的微生物群落分析

    • 代谢组专题

    • 当科研遇见python

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    • 什么是citespace

    • cite space的基本术语

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什么是citespace

CiteSpace:2004年陈超美教授使用Java语言开发了CiteSpace信息可视化软件。CiteSpace软件的主要灵感来自库恩(ThomasKukn,1962)的科学结构的演进,主要的 观 点 认 为 “ 科 学 研 究 的 重 点 随 着 时 间 变 化 ,有些时候速度缓慢(incrementally)有些时候会比较剧烈(drastically)”,科学发展是可以通过其足迹来从已经发表的文献中提取的。 

引文空间是一款着眼于分析科学分析中蕴含的潜在知识,是在科学计量学、数据可视化背景下逐渐发展起来的一款引文可视化分析软件。由于是通过可视化的手段来呈现科学知识的结构、规律和分布情况,因此也将通过此类方法分析得到的可视化图形称为“科学知识图谱”。

我们在这里提供不同版本的citespace软件包供大家下载: 微信后台输入:citespace 得到

cite space的基本术语

Betweenness centrality:中介中心性是测度节点在网络中重要性的一个指标 (此外还有度中心性、接近中心性等)。CiteSpace中使用此指标来发现和衡 量文献的重要性,并用紫色圈对该类文献(或作者、期刊以及机构等)进行 重点进行标注。

Burst 检测:突发主题(或文献、作者以及期刊引证信息等)。在 CiteSpace中使用Kleinberg, J(2002)年提出的算法进行检测。

Citation tree-rings:引文年环–代表着某篇文章的引文历史。引文年 轮的颜色代表相应的引文时间,一个年轮厚度和与相应时间分区内 引文数量成正比。

阈值,在数据处理中CiteSpace会按照用户设定的阈值提取出各个时间切片满足 的文献,并最后合并到网络中 

cite space的下载安装

安装cite space只需要三部(这里仅指windows系统的安装教程)

第一步登录cite space的下载页面,具体网址如下

http://cluster.ischool.drexel.edu/~cchen/citespace/download/ 

在安装citespace之前,建议首先在Download Java JRE的链接中下载符合自己电脑位数的Java程序。可以直接右击桌面“我的电脑”图标,点击属性查看即可。

第二步选择自己想下载的版本点击Download Citespace/ 7z,此时会提示保存下载的.7z文件。 

第三部解压下载的压缩文件,新版本的citespace对之前的程序进行了打包处理,因此现在的软件解压后仅仅包含4个文件,citespace不需要进一步安装,解压后直接运行即可,cite space就安装好了。 

结束语

接下来会分几个章节分别介绍cite space的数据采集和预处理、界面功能介绍、科学合作分析、主题领域共现分析、共被引分析,以及一些使用过程中我所遇到的一些问题。

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历史目录

R语言分析技术

  1. 《扩增子16s核心OTU挑选-基于otu_table的UpSet和韦恩图》

  2. 《分类堆叠柱状图顺序排列及其添加合适条块标签》

  3. 《R语言绘制带有显著性字母标记的柱状图》

  4. 《使用R实现批量方差分析(aov)和多重比较(LSD)》

  5. Rstudio切换挂载R版本及本地安装一些包

  6. 玩转R包

扩增子专题

  1. 《16s分析之Qiime数据整理+基础多样性分析》

  2. 《16s分析之差异展示(热图)》

  3. 迅速提高序列拼接效率,得到后续分析友好型输入,依托qiime

  4. https://mp.weixin.qq.com/s/6zuB9JKYvDtlomtAlxSmGw》

  5. 16s分析之网络分析一(MENA)

  6. 16s分析之进化树+差异分析(一)

  7. 16s分析之进化树+差异分析(二)

  8. Qiime2学习笔记之Qiime2网站示例学习笔记

  9. PCA原理解读

  10. PCA实战

  11. 16s分析之LEfSe分析

基于phyloseq的微生物群落分析

  1. 开年工作第一天phyloseq介绍

  2. phyloseq入门

代谢组专题

  1. 非靶向代谢组学数据分析连载(第零篇引子)

  2. 非靶向代谢组学分析连载(第一篇:缺失数据处理、归一化、标准化)

当科研遇见python

科学知识图谱

杂谈

  1. 我的生物信息之路



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