大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜怎么做的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、如何需要用citespace軟件做文獻(xiàn)綜述分析？

• 2、百度百科圖譜是怎么做的？

• 3、關(guān)鍵詞推廣應(yīng)該怎么做？

• 4、vosviewer怎么看關(guān)鍵詞的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度

一、如何需要用citespace軟件做文獻(xiàn)綜述分析？

1、首先，確定你的研究目的是做一個領(lǐng)域的研究熱點和研究趨勢。如果是，那么恭喜你，選擇這款軟件是可以的。

2、然后，確定數(shù)據(jù)源。是知網(wǎng)的文獻(xiàn)還是WOS或其他數(shù)據(jù)庫，按照軟件要求的格式導(dǎo)出文獻(xiàn)數(shù)據(jù)。

3、最后，假如確定做關(guān)鍵詞詞頻分析、中介中心性分析、共現(xiàn)分析、聚類分析、時區(qū)圖譜分析和突現(xiàn)詞分析。

• 高頻關(guān)鍵詞可以概括論文的中心，呈現(xiàn)某研究領(lǐng)域的熱點。

• 中介中心性是測量節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中重要性的一個指標(biāo)，中介中心性愈大，代表這個關(guān)鍵詞愈重要。

• 共現(xiàn)分析是對一組詞兩兩統(tǒng)計它們在同一文獻(xiàn)中出現(xiàn)的頻次，通過頻次來看它們之間的親疏關(guān)系。

• 聚類分析中每個聚類都呈現(xiàn)出某研究主題的一個熱點領(lǐng)域。Burst Terms（突現(xiàn)詞）用于監(jiān)測一定時期內(nèi)頻次變動率較大的詞，來確定研究前沿和趨勢。

• 時區(qū)圖譜分析按照關(guān)鍵詞首次出現(xiàn)的時段，把關(guān)鍵詞作時區(qū)顯現(xiàn)，進(jìn)一步展現(xiàn)關(guān)鍵詞的時區(qū)演變。

二、百度百科圖譜是怎么做的？

您好，這是百度百科的影視圖譜。制作這種圖譜不難（也許吧），但是，您首先要加入百度百科【影視圖譜小組】。

--關(guān)于影視圖譜--

百度百科擁有近400000影視劇詞條，無論是玄幻莫測的武林風(fēng)云，甜美凄厲的愛情故事，還是矛盾重重的現(xiàn)實題材劇，劇中豐富多彩的角色令人目不暇接。

2021年12月，「百科影視圖譜」應(yīng)運而生。

圖譜著眼于復(fù)雜多維的實體鏈接，聚焦熱度較高的影視作品進(jìn)行人物關(guān)系梳理，形成框架類知識體系關(guān)系圖，讓各個角色不再像走馬燈式呈現(xiàn)。

影視劇關(guān)系復(fù)雜太燒腦？逐個檢索角色介紹太繁瑣？從現(xiàn)在起，可以來百科邊追劇邊領(lǐng)略角色間的風(fēng)云變幻，愛恨情仇啦！一張圖譜，一分鐘帶你走進(jìn)影視劇中的另一個世界~

--影視圖譜示例--

--關(guān)于圖譜小組--

百科影視圖譜小組致力于圖譜的生產(chǎn)，我們力求讓影視劇人物關(guān)系變得更加簡潔明了！

我們有獨立的生產(chǎn)制度、管理體系和獎勵系統(tǒng)，三頭六臂的官方可以滿足你任何合理的百科需求~

若想加入團(tuán)隊，您可以打開微信掃一掃，掃描圖譜下方二維碼，加入圖譜新人群。進(jìn)群之后會有統(tǒng)一官方培訓(xùn)讓你快快上手，還會有熱情的小伙伴和你一起探討和分享！

（若有問題可以問官方 du白晝 ）

三、關(guān)鍵詞推廣應(yīng)該怎么做？

找關(guān)鍵詞，主要有5種方式：搜索下拉詞，搜索結(jié)果詞，相關(guān)搜索，廣告投放詞，大數(shù)據(jù)工具挖掘。

下拉詞，就是我們在搜索的時候，會彈出來的推薦詞。在各大瀏覽器里面都會有下拉詞，這些下拉詞，可以直接截圖，然后通過微信識別字幕給把文字給保存下來。

搜索結(jié)果詞：當(dāng)我們輸入自己想要搜索的關(guān)鍵詞時，出來的搜索結(jié)果中，有包含自己搜索結(jié)果的標(biāo)題詞。這里我已經(jīng)打碼了，在搜索出來的時候，出來的所有標(biāo)題，你可以先把前三頁的復(fù)制出來提煉使用。

相關(guān)搜索：當(dāng)我們搜索關(guān)鍵詞的時候，拉到最底部，就會有相關(guān)鍵搜索。這里的相羝搜索，就是我們要找的相關(guān)搜索關(guān)鍵詞。

廣告投放詞：在搜索出來的結(jié)果中，來源顯示廣告兩個字的，這種就是廣告投放詞。因為有流量，所以別人才會去投這個廣告詞，所以這里純屬于截流。

大數(shù)據(jù)工具挖掘：這里的大數(shù)據(jù)工具挖掘，就可以直接挖掘各種類型的關(guān)鍵詞。比如長尾關(guān)鍵詞，流量關(guān)鍵詞，競價關(guān)鍵詞，疑問關(guān)鍵詞，關(guān)鍵詞需求圖譜等等。

四、vosviewer怎么看關(guān)鍵詞的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度

你好，用VOSviewer嘗試CNKI中文文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)（keyword co-occurence）分析時，你可能會踩到一個大坑。本文幫助你繞開這個坑，或是從坑里爬出來。

疑惑

在《如何用VOSviewer分析CNKI數(shù)據(jù)？》一文中，我們提到了如何用VOSviewer可視化分析CNKI文獻(xiàn)。

依照文中的步驟，我們從CNKI下載并導(dǎo)出《圖書情報知識》期刊2016年全年文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，通過Endnote作為中轉(zhuǎn)，最終導(dǎo)出了VOSviewer可以讀取的RIS文件。

我把這個幾經(jīng)輾轉(zhuǎn)得來的RIS文件存放到了這里，你可以直接下載使用。

利用該數(shù)據(jù)文件，我們用VOSviewer分析合作者(Co-authorship)，做出了這張圖。

有的讀者很興奮，立即打算用同樣的方法，做CNKI中文文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析(keyword co-occurence)。

很快，他們就遇到了問題。因為用樣例數(shù)據(jù)，雖然可以做出分析結(jié)果圖，卻是這個樣子的：

圖里面只有關(guān)鍵詞，沒有任何關(guān)鍵詞之間的連接。這叫什么共現(xiàn)分析？！

有讀者很沮喪地把這幅圖發(fā)給了我。問我這是否意味著，VOSviewer不能勝任中文文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析？

當(dāng)然不是。

VOSviewer做的是統(tǒng)計和可視化。對于它來說，中文和英文關(guān)鍵詞沒有本質(zhì)區(qū)別。只要來源數(shù)據(jù)處理得當(dāng)，分析的結(jié)果都應(yīng)該是正確的。

以上就是關(guān)于關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜怎么做相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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