CiteSpace参数设置及聚类、时间线图、突现分析指南

CiteSpace  

专题三  参数设置与可视化结果

前言

1

    在任何知识图谱分析中，时间分区是关键，它定义了你所要分析的时间跨度和粒度。合理设置时间段有助于捕捉不同时间阶段的研究热点变化。

    Time Slicing：选择起始年和终止年，并设定时间间隔。例如，选择2000-2023年，时间间隔为1年。

图1  时间分区

建议：如果你想分析较长的时间趋势，适当加大时间间隔（如每2-5年为一个单位）。如果研究较短期热点，选择1年甚至更短的时间间隔。

2

    节点类型决定了在知识图谱中你想要分析的元素，如作者、机构、关键词、文献等。常用节点类型包括：

Author：分析学者合作网络。

Institution：分析机构合作网络。

Keyword：研究热点词汇。

Cited Reference：被引文献，可用于识别经典文献和基础理论。

    每种节点类型都适用于不同的研究目的，合理选择可以帮助聚焦你的研究。

图2  节点类型

建议：如果想研究某个领域的发展趋势和热点，选择关键词或文献节点。如果想了解学术合作网络，选择作者或机构节点。

3

    阈值设置决定了图谱中哪些节点和连线会被显示，是CiteSpace中影响图谱复杂度和精度的核心参数之一。Thresholds分为三类：Citations（引用次数）、Co-citations（共被引用次数）、Cosine Similarity（余弦相似度），通常根据你的数据量和研究目的进行调整。以下是常用的两个设置：

    1、Top N per slice：每个时间片段中选择前N个节点。例如，如果N=50，CiteSpace会从每个时间片段中选择引用最多的50篇文献进行分析。

    2、Pruning：简化图谱结构，用于控制网络的简化程度。如果你的网络图过于复杂，启用此选项可以简化图谱结构，使其更易解读。CiteSpace提供了几种剪枝方法，如Minimum Spanning Tree（最小生成树）和Pathfinder。

图3  阈值设置

建议：

    1、如果你的数据量较大，且你希望捕捉较多的研究细节，可以将Top N设置为100甚至更高。这将有助于展示较多的节点和连线。

    2、若希望图谱清晰简洁，可适当减少N值，比如N=20，减少节点数量，避免图谱过于密集。

    3、逐步调整：在分析过程中，可以先设置较低的Top N（如30），观察图谱效果后再逐步提高数值，找到信息量和图谱清晰度的最佳平衡点。

4

    聚类分析是CiteSpace中的核心功能之一，用于对文献进行分类，识别不同主题或学科群体。

    一、为了进行关键词聚类分析，首先需要生成图谱：通过设置了上述小硕介绍的几种参数设置，接下来就可以生成图谱，在主界面点击Go，生成共引或共现网络。若图谱过于复杂，可以通过Pruning功能减少冗余连线，优化图谱结构。生成图谱后，可以根据下图示例启动聚类分析。

图4  聚类分析（K-显示关键词聚类名称）

    其中Modularity Q & Silhouette：分别用于衡量聚类结构的质量和聚类结果的紧密性。Q值越高表示网络分离度越高，常用来评估聚类的有效性。Silhouette值越高表示聚类的紧密度越高，得分越接近1，表示聚类内的节点相似性越高，用于评估每个聚类的内部一致性。

    二、聚类标签显示：每个聚类会有一个标签（基于选定的命名方式生成），用于帮助识别聚类的主题，常见的命名方式有：LLR：基于文本内容提取的聚类标签，适合分析大规模文献。MI：基于共现词的互信息法为聚类命名。生成聚类结果后，系统会在图谱中为每个聚类自动分配不同的颜色，并显示聚类编号。

图5  聚类标签显示

    三、查看聚类结果：在完成聚类分析后，CiteSpace会根据算法自动为每个聚类分配编号和颜色。你可以通过不同的颜色和编号来查看各个聚类的详细信息，进一步分析这些聚类的研究内容和特征。

    四、进一步调试可视化结果：通过面板调节标注阈值、标签效果、字体大小、节点大小、颜色及透明度等信息使图谱更美观。这里小硕就不给大家展示了，面板中都有对应的信息，大家可以试着调节，从而达到自己所需要的样子。

图6  调节面板信息

    五、聚类高级设置：通对聚类线条颜色、宽度、轮廓，聚类标签显示与筛选等设置使得关键词聚类图谱效果更好。下图为其设置示例。

图7  聚类高级设置示例

5

    Timeline View 是CiteSpace的一项高级功能，用于展示不同研究主题或文献的时间演化过程。你可以通过调节节点大小、连接线的颜色来突出重点信息。

    1、Nodes：节点的大小表示文献的重要性（如引用次数）。

    2、Links：连接线的颜色代表时间线，通常从蓝色（早期）到红色（近期）渐变。

    具体操作：在关键词聚类分析得到的图谱基础上，点击面板中布局>Timeline>背景颜色选择背景白色>得到如下图的时间线图。

图8  时间线图步骤

    时间线视图将展示每个聚类随时间的发展情况，每个聚类在不同时间段的节点分布会以水平线排列显示。你可以通过调整一些参数来优化图形的可读性，使其更清晰。

    导出时间线视图：在顶部菜单中，点击File ，选择导出时间线图PNG等格式，选择保存路径，点击保存。

建议：

    1、使用时间线视图可以清晰展示研究的演化过程，适合用来展示热点主题如何在时间上展开和发展。

    2、在视图中调节节点的大小和颜色，能帮助你更直观地观察趋势变化。

6

    CiteSpace的突现检测功能用于识别某一领域中突然显著增长的关键词、文献或作者等，这些突现的节点可以反映出某个领域的热点、前沿趋势或新兴方向。通过对文献的时间序列分析，通过突现分析，研究者能够了解某个学术领域在特定时间内的动态变化，抓住前沿趋势。

    一、分析步骤

    点击面板中Burstness，设置参数（一般为默认值），点击Refresh即开始计算并显示每个节点的突现强度及时间段。下图为CNKI数据库进行得突现分析的示例：

图9  操作示例

    二、查看Burst检测结果

    CiteSpace完成Burst检测后，会在图谱中高亮显示突现节点，并在右侧的面板中列出突现强度及时间段。点击View，示例中有25个突现性节点，点击确定。

图10  检测结果（上图仅作为示例）

    可以看到所有检测到的突现节点，并显示其突现强度Strength和突现时间段（Begin-End ）。完成突现分析后，你可以将突现检测结果导出，方便后续使用或进一步分析。

    温馨提示：没有检测到突现词的常见原因及解决方法。

    1. 数据量不足

    增大数据集规模，确保你的数据量足够大，至少包含数百条甚至上千条引文记录。

    2. 时间切片设置不合理

    缩短时间切片，尝试将时间切片设为1年，这样可以捕捉到更精确的时间段变化。如果时间切片太大（例如5年、10年），一些突现词可能会被忽略。

    扩大时间范围，确保你选择的时间范围足够宽泛，能包含整个研究领域的变化趋势。例如，如果你研究的时间范围过短（如只选择了3-5年），突现词可能会较少。

    3. 节点类型选择不当

    如果你选择的节点类型不适合你的研究目的，可能会导致没有检测到任何突现词。例如，如果你关注的是关键词突现，而你选择的是“Cited References”（被引文献）作为节点类型，就不会检测到关键词突现。