Citespace、vosviewer:揭秘最火热的学术文献绘图神器!

目录

[专题一 文献计量学方法与应用简介](#专题一 文献计量学方法与应用简介)

[专题二 主题确定、检索与数据采集](#专题二 主题确定、检索与数据采集)

[专题三 VOSviewer可视化绘图精讲](#专题三 VOSviewer可视化绘图精讲)

[专题四 Citespace可视化绘图精讲](#专题四 Citespace可视化绘图精讲)

[专题五 R语言文献计量学绘图分析](#专题五 R语言文献计量学绘图分析)

[专题六 论文写作](#专题六 论文写作)

[专题七 论文投稿](#专题七 论文投稿)


文献计量学是指用数学和统计学的方法,定量地分析一切知识载体的交叉科学。它是集数学、统计学、文献学为一体,注重量化的综合性知识体系。特别是,信息可视化技术手段和方法的运用,可直观的展示主题的研究发展历程、研究现状、研究热点和发展态势。Citespace和vosviewer是使用最广泛的文献信息可视化软件工具,在理工、经管、法学、教育、农学、文史、医学、艺术等学科中普遍应用,发文量逐年显著上升。

本教程将采用理论与实践相结合,通过文献计量学讲解、高效选题、数据库检索数据下载、软件使用等八个专题详细讲解,让学员系统全面的掌握文献计量学的基本理论和知识;熟练掌握Citespace和vosviewer及R语言文献可视化分析技术;最终实现从主题确定、数据分析绘图、文章框架与写作,全流程掌握一篇文献信息可视化分析报告(论文)的思路逻辑与技术方法。

专题一 文献计量学方法与应用简介

1.文献计量学方法基本介绍

2.与其他综述方法区别联系

3.各学科领域应用趋势近况

4.主流分析软件优缺点对比

专题二 主题确定、检索与数据采集

1.热点主题高效选择方法

2.目标主题可行性预判

3.CNKI数据库检索式构建

4.CNKI数据导出方法与注意事项

5.WOS数据库检索式构建

6.WOS数据导出与注意事项

专题三 VOSviewer可视化绘图精讲

1.Vosviewer界面与主要概念简介

2.WOS与CNKI数据导入

3.共被引网络图绘制与解读关键

4.叠加网络图绘制与解读关键

5.密度图绘制与解读关键

6.关键词合并方法与注意事项

7.VOSviewer与Pajek耦合展示

专题四 Citespace可视化绘图精讲

1.CiteSpace版面与主要概念介绍

2.WOS与CNKI数据导入、清洗方法

3.学科分布图绘制参数选择与解读

4.共现网络图绘制参数选择与解读

5.聚类图绘制参数选择与解读

6.突现图绘制参数选择与解读

7.时间线图绘制参数选择与解读

专题五 R语言文献计量学绘图分析

1.R包安装调用、数据加载与过滤

2.发文趋势及引用分析与解读

3.文献来源分析与解读

4.合作网络分析与解读

5.文献分析与解读

6.关键词分析与解读

7.国家出版密度及合作分析与解读

专题六 论文写作

1.典型结构模式剖析

2.软件搭配组合技巧

3.图表搭配组图策略

4.定向文献参考套路

5.模块化写作思路

专题七 论文投稿

1.期刊选择方法

2.投稿前准备工作

3.投稿过程注意事项

4.文献计量学常见审稿意见

5.拒搞后再投如何提高命中率

原文阅读:最新基于Citespace、vosviewer、R语言的文献计量学可视化分析技术及全流程文献可视化SCI论文高效写作方法

推荐:

如何学习R-Meta分析与【文献计量分析、贝叶斯、机器学习等】多技术融合?https://blog.csdn.net/cyd20161117/article/details/130988077?spm=1001.2014.3001.5502

相关推荐
suuijbd2 小时前
面试随想录4:吉贝克后端
经验分享
狮子座的男孩4 小时前
js基础:06、函数(创建函数、参数、返回值、return、立即执行函数、对象(函数))和枚举对象的属性
开发语言·前端·javascript·经验分享·函数·枚举对象·立即执行函数
围巾哥萧尘5 小时前
AI IDE 编辑器产品销售策略:从功能宣讲到赋能用户盈利的范式转变[特殊字符]
经验分享
bmcyzs5 小时前
【展厅多媒体】展厅小知识:VR体感游戏推动展厅数字化转型
经验分享·科技·游戏·人机交互·软件构建·vr·设计规范
likeshop开源商城5 小时前
Dify、FastGPT、BuildingAI 与 RAGFlow 深度体验记录
经验分享
骁的小小站9 小时前
Verilator 和 GTKwave联合仿真
开发语言·c++·经验分享·笔记·学习·fpga开发
腾讯云qcloud075518 小时前
腾讯位置商业授权数据可视化 JS API
信息可视化
Highcharts.js18 小时前
选择合适的组合:如何打造数据可视化的“黄金组合”
javascript·信息可视化·highcharts·交互式图表开发
赵谨言19 小时前
基于Python楼王争霸劳动竞赛数据处理分析
大数据·开发语言·经验分享·python
洛白白19 小时前
Word文档中打勾和打叉的三种方法
经验分享·学习·word·生活·学习方法