1、最后，Citespace在聚类标签提取上提供了多种选项，其中LLR算法通常效果较好，但具体选择应根据实际数据和研究目标。图谱调整选项则允许用户优化美感，提高解读效果。
2、使用流程包括数据采集、处理、导入、功能选择、可视化生成图谱和标签提取等步骤。以文献共被引图谱分析为例，用户需在主界面点击“GO”开始，生成的图谱中，节点大小代表文献频率，连线粗细表示共引强度，颜色变化体现时间序列。
Citespace是一款可视化知识图谱生成工具。Citespace是一款为研究者提供可视化分析科学文献的软件工具。它能够处理海量的文献数据，如期刊论文、学术会议论文等，通过数据挖掘和信息可视化技术，揭示某一研究领域的知识结构、研究热点、发展趋势等。这一工具广泛应用于情报分析、数据挖掘、文本挖掘等领域。
CiteSpace 是在由Chaomei Chen， Drexel University开发类别 Miscellaneous Shareware 软件。是一款应用于科学文献中识别并显示科学发展新趋势和新动态的软件。利用Citespace寻找某一学科领域的研究进展和当前的研究前沿，及其对应的知识基础。
可以做生图。CiteSpace 又翻译为“引文空间”，是一款着眼于分析科学分析中蕴含的潜在知识，是在科学计量学、数据可视化背景下逐渐发展起来的引文可视化分析软件。由于是通过可视化的手段来呈现科学知识的结构、规律和分布情况，因此也将通过此类方法分析得到的可视化图形称为“科学知识图谱”。
也就是说我们得到的聚类标签其实早已经存在了网络中，只不过CiteSpace是通过算法将关系紧密的关键词进行聚类，然后会给每个关键词一个值，同一聚类中值最大的当选为该类别的代表，给它打上标签。
1、打开电脑，百度搜索“citespace”，如图所示，进行登录。进入“citespace”主页面，打开“搜索框”进行资料的搜索，点击“ 检索”。根据“日期”、“引用次数”“相关性”等排序方式进行文档的选择。打开“排序方式”，点击“显示”。
2、citespace怎么设置成中文？数据没导入成功，图谱使用了默认的demo，自然全是英文。 解决方法：由于题主是中文文献，所以首先把txt文件名改为“download_xxxxxxx”格式（xxxx为自定义内容），然后放入input文件夹中。
3、即可获得3次抽奖机会，100%中奖。 更多问题 可选中1个或多个下面的关键词，搜索相关资料。也可直接点“搜索资料”搜索整个问题。
4、我今天也出现了这个问题，后来我发现我要分析的是施引文献，而不是被引文献，可能是因为CNKI的数据没有开放全文，所以citespace无法分析被引用的文献。在Node Type里面把被引文献的分析按钮（cited reference、cited Author 和cited Journal）改成不勾选，就可以出来结果了。
5、导入数据（以中国知网为例）在CiteSpace中，导入数据的第一步是建立文件夹，右键点击鼠标新建四个文件夹分别为“input”，“output”，“data”和“project”。分别将这些文件夹命名为“input”，“output”，“data”和“project”，以便后续操作。
首先，citespace版本8及以后支持自定义聚类标签，通过cluster_labels.tsv文件实现。用户可以点击USR生成该文件，使用记事本编辑，替换原有标签。例如，将#4改为“民族建模”，#7改为“测试聚类标签1”，#10改为“测试聚类标签2”，然后重新加载USR，即可看到标签的变化。
打开citespace软件，点击下图圈中的图标，执行关键词聚类操作。完成这一步后，将进入聚类分析阶段。 聚类分析完成后，您会看到以#号开头的一些文字。这表示软件已经将关键词进行了初步的分组。这些分组结果为您的研究提供了方向和切入点。
定量分析，无论是文献研究还是网络分析，本质上都是通过数字排序寻找最优结果。CiteSpace聚类是其中一种形式，它通过关键词排序揭示研究热点或网络中的关键节点。在理解了这些原理后，你可以更有效地利用CiteSpace进行你的研究工作。
CNKI数据处理篇对于CNKI数据，首先要创建data、output、input和project四个文件夹，确保文件名规范。将下载的符合命名规则的论文数据放在input，通过软件进行非WOS数据转换，选择相应的标签。转换后，output文件夹中的文件数量不变，但会完成转换。
进行数据分析时，首先要新建CiteSpace项目，设置时间切片和网络类型，如作者合作网络、机构合作网络和关键词共现网络。通过可视化工具，你可以清晰地观察到研究热点和关系网络。操作步骤包括数据导入、参数设置、网络分析，并可能需要对数据进行聚类标记。
安装Citespace，确保先安装JRE，可通过链接下载并检测安装。 启动Citespace，可能需要耐心等待下载和安装过程。最后，是Citespace的使用操作： 选择非C盘的文件夹建立工程，导入下载的Refworks数据。 转换数据格式并导入CNKI_data，新建工程并选择节点类型如Author。
首先，熟悉Web Of Science和知网的检索方法，如输入主题、筛选高质量期刊和导出数据。对于Citespace，你需要下载并安装JRE，然后注册免费版本。在新建工程文件夹时，记得选择非C盘存储并下载分析数据，如选择“智力障碍”主题的论文。导入数据时，注意CNKI格式转换，确保数据正确无误。
对初步检索数据筛选出不太具有代表性的记录类型，如新闻稿、演讲记录、商业报道等，并进一步删除与主题不相关、记录不全、重复的数据，所得871条记录作为本文研究的原始数据文本，样本分布如图1所示。