CiteSpace数据集如何进行关键词共现分析？

Question

在使用CiteSpace进行关键词共现分析时，一个常见的技术问题是：**如何正确导入和预处理CiteSpace数据集以支持关键词共现网络的构建？** 用户常遇到诸如数据格式不兼容、字段识别错误、关键词未标准化（如同义词未合并）等问题，导致共现矩阵生成异常或可视化结果失真。此外，部分用户不清楚如何在CiteSpace中设置时间切片、阈值筛选与聚类参数，从而影响分析精度。掌握数据清洗、字段映射与参数配置是确保关键词共现分析有效性的关键步骤。

Answer 1

一、CiteSpace关键词共现分析的数据导入与预处理流程概述

CiteSpace是一款用于科学文献知识图谱可视化的工具，广泛应用于科研领域中的关键词共现分析。在使用CiteSpace进行关键词共现网络构建时，数据导入与预处理是影响最终可视化结果准确性的关键环节。

• 数据来源：Web of Science、Scopus、CNKI等数据库导出的文本文件。
• 核心挑战：字段识别错误、格式不兼容、关键词未标准化。
• 目标输出：生成结构清晰、语义一致的关键词共现矩阵与可视化网络。

二、数据导入与字段映射的技术要点

正确导入数据并进行字段映射是确保后续分析的基础：

1. 数据格式选择：推荐使用Tab分隔（TSV）或CSV格式，避免Excel格式导致编码问题。
2. 字段识别配置：
   • 在CiteSpace中进入“Data Importer”界面。
   • 手动匹配字段名如“DE”代表作者关键词，“ID”代表扩展关键词。
3. 多语言支持：中文数据需确认是否启用UTF-8编码。

字段标识符	含义	示例值
TI	Title	"A Study on Data Mining"
DE	Author Keywords	"Data Mining, Machine Learning"
ID	Keywords Plus	"Clustering, Visualization"

三、关键词标准化与清洗技术方案

为避免同义词干扰和提升共现分析准确性，必须对关键词进行标准化处理：

# 示例：Python脚本实现关键词标准化
import pandas as pd

synonyms = {
    "machine learning": ["ml", "ML", "mach. learn."],
    "data mining": ["datamining", "DM"]
}

def normalize_keywords(keyword):
    for key, values in synonyms.items():
        if keyword.lower() in values:
            return key
    return keyword.strip().lower()

df = pd.read_csv("keywords.csv")
df["normalized"] = df["keyword"].apply(normalize_keywords)
df.to_csv("normalized_keywords.csv", index=False)

graph TD A[原始关键词] --> B{是否包含同义词?} B -->|是| C[替换为标准术语] B -->|否| D[保留原词] C --> E[生成标准化关键词表] D --> E

四、时间切片、阈值筛选与聚类参数设置详解

为了提升分析精度，以下参数配置至关重要：

• 时间切片（Time Slicing）：
  • 根据研究跨度划分年份区间。
  • 建议采用滑动窗口策略以捕捉趋势变化。
• 节点阈值（Top N per Slice）：
  • 控制每时间段内保留的关键词数量。
  • 通常设为50~100，视数据量而定。
• 聚类算法（Clustering）：
  • 默认使用Modularity算法检测社区结构。
  • 可尝试Louvain或Leiden算法提高聚类质量。

合理配置上述参数有助于发现关键词演进路径与主题演化规律。