基于CiteSpace的文献计量分析方法研究
近年来，文献计量分析在学术领域越来越受欢迎，其应用范围
也越来越广。

文献计量分析是一种以利用文献统计分析为基础的
数据分析方法，可以用于处理各种类型的文本数据。

而基于CiteSpace的文献计量分析方法，更是为学者们提供了一个优良的
平台，用于深入挖掘、分析文献信息，并为相关学科的研究提供
支持和指导。

CiteSpace是一种基于知识图谱的文献计量分析软件。

其基本研
究方法是构建一个文献知识图谱，使用网络分析和文本挖掘技术
分析文献之间的关系，从而形成研究主题、研究主题的热度趋势、研究者之间的合作关系等方面的分析结果。

通过这种分析方法，
可以更加全面地了解某一研究领域的研究现状和趋势，帮助学者
发现新的研究领域和方向，提高研究的可靠性和科学性。

CiteSpace软件的优点在于其能够详细地展现出文章之间的引用、被引用关系，提供了一种切实可行的分析文章之间的联系与关联
的方法，可以为学者提供更加全面、直观的研究分析框架。

CiteSpace软件还能够自动生成关键词、高频词、共词等关键信息，并利用字频、文本词频、语义频率等方法进行分析，可以便捷地
提取重要的信息，使得研究人员能够对研究领域的关键技术、关
键信息有更深入的理解。

因此，CiteSpace软件的广泛应用，为学
者们提供了一种强有力的工具，能够增强研究者的视野和洞察力，帮助他们更好地把握最前沿的研究动态。

为了更好地解释CiteSpace软件如何用于文献计量分析，我们
以高分子领域的文献计量分析为例。

在这个实例中，我们利用CiteSpace软件，对高分子领域的文献进行分析，以期能够帮助读
者更好地理解CiteSpace软件在文献计量分析中的应用。

首先，我们通过CiteSpace软件对高分子领域的文献进行搜索。

我们选择了Web of Science数据库作为搜索引擎，并设置搜索条件为：“高分子”领域的“文献计量”分析，时间范围为2000年至2020年。

我们从中抽取了300篇文献，并把这些文献输入到CiteSpace
软件中进行分析。

图1是在CiteSpace软件中构建的高分子领域的文献知识图谱，该图谱由700个节点（文章）和1963条边（引文关系）组成。

在
这张图谱中，每个节点代表一篇文献，每条边代表一篇文献之间
的引用关系。

通过对图谱的分析，我们可以看出高分子领域的文
献知识网络十分复杂，研究者们需要理清关系，寻找研究的方向。

（图1）
在CiteSpace软件中，我们可以利用各种方法来对文献进行分析，产生更加详尽的分析结果。

例如，我们可以使用CiteSpace软
件自带的视图分析模式，通过对高分子领域的文献进行分层布局，
以便于更好地理解文献之间的联系和关系。

图2是以Descriptive Words视图作为分析模型来分析高分子领域的文献。

从图中可以
看出，高分子领域的关键词多是与高分子合成、高分子分子、功
能性高分子、高分子结构设计等方面有关。

另外，图中有一些紫
色的节点，这些节点表示被引用高频的文献，其中有些文献是高
度相关的。

（图2）
不仅如此，CiteSpace软件还可以利用共词分析、热度分析等方法对数据进行处理。

下图是通过Keywords Co-occurrence视图来进行共词分析的结果。

从图中可以清晰地看出高分子领域的文献中，与低聚物、合成、共聚、辐射、传导、聚合等相关的关键词在文
献中出现的次数较多，可以看出这些关键词在高分子领域研究中
具有重要的地位。

（图3）
此外，我们还可以通过不同的颜色表示出不同的研究方向，从
而深度剖析研究领域的热点问题。

下图是通过热力图分析高分子
领域的研究热度，可以清晰地看出高分子领域的研究热点主要集
中在高分子材料的制备及其特性研究、生物高分子材料的合成、
应用及其细胞毒性等方面，可以为学者们提供科研方向的借鉴。

（图4）
总之，CiteSpace软件是一种非常有用的文献计量分析工具，有
助于学者更加深入地研究某一领域的研究现状和未来趋势，进而
为相关学科的发展提供支持和指导。

在基于CiteSpace的文献计量
分析中，通过构建文献知识图谱、利用网络分析和文本挖掘技术、分析文献之间的关系、提取重要信息等方法，可以全面、详尽地
了解某一研究领域的研究现状和趋势，帮助学者发现新的研究领
域和方向，提高研究的可靠性和科学性。

相信在未来的研究中，
该方法将得到更多的应用和推广。