了得網計算機/網絡_科學知識圖譜：工具、方法與應用

編輯推薦

1.結合主流的工具，繫統介紹科學知識圖譜在智慧圖書館領域的應用

2.詳細講解BICOMB、SATI、CiteSpace、HistCite、SPSS、UCINET等常用工具在科學知識圖譜中的應用方法

3.為廣大科研工作者提供實用的參考建議，有效輔助科研工作。

內容簡介

本書旨在講述科學知識圖譜中常用的工具及其應用。本書首先介紹知識圖譜基礎知識，智慧圖書館領域中文獻題錄數據的采集和預處理操作，然後介紹文獻計量分析工具CiteSpace、VOSviewer、HistCite、Bibliometrix與SATI的應用，統計分析工具SPSS和社會網絡分析工具UCINET的應用，最後闡述LDA（Latent Dirichlet Allocation，隱狄利克雷分配）主題模型的應用。

本書適合科研人員、科研管理者和科學知識圖譜愛好者閱讀。

作者簡介

王大阜，中國礦業大學圖書館工程師，從事校園網數據中心和信息化的建設與運維工作十餘年，在運維、軟件開發以及網絡安全管理等方面具有豐富的實踐經驗，並從事過“網頁開發”“C#程序設計”兩門課程的教學工作。研究方向包括科學知識圖譜、機器學習及網絡安全，已發表論文數篇，主持一項江蘇省高校哲學社會科學研究項目，參與研究一項江蘇省高校哲學社會科學研究項目，參與研究一項國家社會科學基金項目。

目錄

第 1章科學知識圖譜概述1

目錄

第 1章科學知識圖譜概述1

1.1 知識圖譜的概念1

1.1.1 科學知識圖譜2

1.1.2 語義知識圖譜3

1.2 科學知識圖譜的研究方法6

1.3 科學知識圖譜的研究意義7

1.3.1 學科分析研究7

1.3.2 科研合作網絡分析8

1.3.3 學科建設評估9

1.4 科學知識圖譜的繪制與解讀流程10

1.5 科學知識圖譜工具11

1.6 本章小結12

第 2章數據采集與預處理13

2.1 數據庫簡介13

2.1.1 三大數據庫13

2.1.2 OA數據庫14

2.1.3 其他數據庫15

2.2 數據采集15

2.2.1 CNKI數據采集16

2.2.2 CSSCI數據采集20

2.2.3 WOS數據采集22

2.3 數據預處理24

2.3.1 WOS題錄格式說明25

2.3.2 數據預處理前期準備27

2.3.3 數據預處理操作28

2.3.4 數據轉換存在的問題30

2.3.5 工具演示說明32

2.4 本章小結33

第3章文獻計量分析工具的應用34

3.1 文獻計量分析理論方法34

3.1.1 引文分析34

3.1.2 共詞分析37

3.2 CiteSpace38

3.2.1 CiteSpace簡介38

3.2.2 CiteSpace概念模型38

3.2.3 下載與運行CiteSpace39

3.2.4 設置參數41

3.2.5 新建項目與可視化45

3.2.6 共詞網絡可視化視圖47

3.2.7 科研合作網絡圖譜56

3.2.8 共被引網絡59

3.2.9 保存圖譜63

3.3 VOSviewer65

3.3.1 VOSviewer簡介65

3.3.2 下載與運行VOSviewer66

3.3.3 合並及刪除67

3.3.4 創建圖譜67

3.3.5 可視化視圖74

3.3.6 中文文獻可視化圖譜74

3.3.7 外文文獻可視化圖譜91

3.3.8 保存圖譜97

3.4 HistCite99

3.4.1 HistCite簡介99

3.4.2 下載與運行HistCite99

3.4.3 HistCite界面100

3.4.4 繪制引文時序圖102

3.5 Bibliometrix104

3.5.1 Bibliometrix簡介104

3.5.2 下載與運行Bibliometrix106

3.5.3 Bibliometrix的部分功能108

3.6 SATI112

3.6.1 SATI簡介112

3.6.2 SATI的部分功能115

3.7 本章小結117

第4章統計分析工具SPSS的應用119

4.1統計分析理論方法119

4.1.1 因子分析119

4.1.2 聚類分析120

4.1.3 多維尺度分析121

4.1.4 戰略坐標分析122

4.2 BICOMB123

4.2.1 BICOMB簡介123

4.2.2 下載與運行BICOMB123

4.2.3 使用BICOMB124

4.3 SPSS130

4.3.1 SPSS簡介130

4.3.2 SPSS距離分析的應用131

4.3.3 SPSS因子分析的應用134

4.3.4 SPSS聚類分析的應用140

4.3.5 SPSS多維尺度分析的應用144

4.3.6 戰略坐標分析的應用146

4.4 本章小結149

第5章社會網絡分析工具UCINET的應用150

5.1 社會網絡分析理論方法150

5.1.1 中心度151

5.1.2 凝聚子群155

5.1.3 網絡密度156

5.2 UCINET156

5.2.1 UCINET簡介156

5.2.2 數據輸入/輸出157

5.2.3 層次聚類158

5.2.4 中心度計算160

5.2.5 共詞網絡可視化圖譜161

5.2.6 國內合作網絡可視化圖譜164

5.2.7 保存圖譜169

5.3 本章小結170

第6章 LDA主題模型的應用171

6.1 NLP理論方法171

6.1.1 語料庫171

6.1.2 分詞172

6.1.3 特征工程173

6.1.4 文本表示方法173

6.1.5 LDA主題模型175

6.2 開源NLP工具包176

6.3 Python集成開發環境177

6.4 分詞處理179

6.4.1 分詞工具179

6.4.2 自定義詞典180

6.5 詞袋模型示例180

6.5.1 詞頻統計180

6.5.2 TF-IDF統計181

6.6 主題分析應用182

6.6.1 數據準備182

6.6.2 LDA主題模型的相關參數182

6.6.3 程序代碼183

6.6.4 主題輸出與可視化184

6.6.5 熱點主題解讀186

6.6.6 主題演化歷程187

6.7 本章小結189

附錄A 文獻計量分析的常用術語190

附錄B 基本科學指標191

附錄C 知網題錄數據格式轉換代碼192

附錄D CSSCI題錄數據格式轉換代碼194

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