文献计量可视化分析“水下机器人”领域现状、热点与趋势

基于CNKI数据库使用CiteSpace对2000—2021年水下机器人领域的文献进行研究,分析探讨国内水下机器人研究的现状、热点与趋势。发现:我国的水下机器人领域发文量逐年提高,该领域受到了广大学者的关注,研究热度不断增加;高被引文献基本为综述类文章,发文作者主要为万磊、李一平等学者,研究机构主要为中科院和哈尔滨工程大学;热点研究关键词为“神经网络”“运动控制”等,热点研究聚类主要为内部软件研究和仿真技术研究;滑膜控制、计算流体力学、路径规划很可能是未来的研究趋势。本文对水下机器人领域进行可视化系统性分析,展示了其在发文、关键词、热点和趋势方面的情况,为水下机器人方向研究学者提供了新的理论研究依据和视角,也为水下机器人的发展提供了一定借鉴和参考。     

智库研究及其发展趋势可视化分析

利用信息可视化工具CtieSpaceIII 对Web of Science中收录的2004～2014 年智库研究领域的SCI、SSCI 文献，分别从发文时 间、发文国家、研究机构、刊载期刊、高被引文献、研究热点和前沿等方面进行分析发现：从时间分布上，近十年智库研究分为两个 阶段，2004～2011 年为第一阶段，该阶段发文数量平稳增长，该领域研究处于稳定发展阶段，已有学者关注该研究领域。从2012 年 起为第二阶段，该阶段论文发表数量快速增长，智库研究已经成学科热点；美国、英国、加拿大、澳大利亚和德国一同构成智库研究 世界排名的前五名，日本发文量排名第六，中国发文量排名第九，中国智库研究已在世界占有一席之地，但研究成熟度还未及诸如 美国、英国等发达国家。在排名前十的智库研究机构中，大学研究机构占了七家，可见大学在智库研究中的份量及其重要性，业已 成为国外智库研究的先研机构。智库的研究热点可以概括为基础理论、角色定位和机构运行机制三个方面，世界各国都已认识到 智库对国家发展的重大推进作用，管理型智库和科技型智库建设成为各国关注的热点。     

基于VOSviewer的高中英语核心素养可视化分析

文章选取中国知网（CNKI）数据库从2017年1月1日到2022年12月31日的关于“高中英语核心素养”的相关文献,利用VOSviewer对该文献的年度发文量、作者及其研究机构、关键词等信息进行文献计量学和可视化分析。结果表明：关于“高中英语核心素养”累计发表期刊论文588篇,年度发文量呈逐年上升的趋势;该领域虽已形成一定的研究群体,但学者间缺乏紧密的团队合作关系,且研究机构类型较为单一;该领域共包含7个热点研究主题,主要集中于理论研究,缺少实证研究。未来研究学者应加强不同研究团队、不同机构等方面的多元合作,增加研究深度与广度。     

国内近十年版权保护研究的CiteSpace文本分析

采用CiteSpace软件分析国内近十年版权保护研究现状和热点，为版权保护研究进一步的理论和实践探索提供数据参考。通过检索中国知网（CNKI）中有关版权保护的期刊文献，借助CiteSpace6.1.R2软件对所纳入的文献进行可视化分析。最终共纳入文献1793篇。2017年发文量最高（256篇）；最大网络为钮心忻、黄勤龙等5人形成的合作关系网，发文量最多的作者是黄先蓉，共发表15篇；机构之间缺乏合作；研究热点主要集中在媒介融合、短视频原创、网络平台、VR出版业、区块链技术等方面。由此笔者认为，版权保护既是营造文化文艺作品的良好环境，也是激发广大作者创作和传播文化的重要途径，目前核心作者、机构之间缺乏合作交流，未来研究应在多作者、多中心合作的基础上，根据研究热点开展更高质量的研究。     

基于CiteSpace的扩散模型研究文献可视化分析

利用可视化软件，对我国近20年扩散模型发展研究进行分析，以期为相关研究提供参考。使用CiteSpace软件，对CNKI上检索出的所有扩散模型相关文献，通过发文时间、期刊分布、主要作者和关键词中“扩散模型”出现次数最多及聚类分析进行研究分析。该领域研究热点主要分布在扩散、技术创新、模型以及社交网络方面；文献发文量逐年增长且期刊分布较为分散，各机构间合作交流少，如在研究深度和机构间交流上有所突破，扩散模型研究将在很大程度上有所提高。     

区块链文献主题发现及演化研究

对区块链文献进行统计及可视化研究有助于发现区块链的研究热点、研究领域和演化趋势。在中国知网检索主题为“区块链”的核心期刊论文,获取文献1 216篇,对这些文献的发文量、发文机构、作者共现、重要文献引用情况等进行统计分析,了解区块链研究现状;利用CiteSpace进行可视化分析,从关键词、时区分布等展现区块链的研究热点和演化情况;从区块链思想、核心技术和应用领域等三个维度进行讨论。研究表明：区块链文献近年呈爆发趋势,涉及学科多样化;热点主题主要集中于智能合约、金融科技、数字货币、电子政务等领域;区块链应用已经延伸到多个学科和领域,成为下一代信息革命的主要支撑技术,促进了新兴技术的融合与发展。     

国内网格化管理研究现状、热点与趋势——基于CiteSpace知识图谱的可视化分析

作为解决基层社会治理问题的有效工具，网格化管理受到学界的广泛关注。为宏观展现该领域研究的知识结构，运用Cite Space软件对2005—2022年CSSCI来源期刊和北大核心期刊发表的452篇文献进行可视化分析，深入剖析其研究现状、热点及趋势。网格化管理议题的发文量总体呈波动上升趋势；整体研究力量较分散，尚未形成核心研究团队；学界的研究主要围绕网格化管理的科学内涵、网格化管理模式的比较研究以及网格化管理的价值判断等展开；研究前沿从网格技术过渡到社会基层治理，研究深度不断增加。未来应继续加强网格化管理理论研究并对各种研究方法进行有效整合，加强城乡比较视角下对农村网格化管理的研究，推进基层社会治理现代化发展。     

相似重复记录检测研究与发展动态的知识图谱分析

在大数据环境下,数据库中的记录数量呈指数上升,如何高效率地检测出相似重复记录是数据清洗的关键点和提高数据质量的首要任务。近十年国内外相似重复记录检测方法又涌现出相当多的高水平成果,迫切需要对新的文献加以归纳梳理。以2008—2019年的国内外相似重复记录检测相关文献为研究样本,结合社会网络和知识图谱对其发文量、核心机构、作者合作群、研究热点和研究趋势进行分析。分析发现,作者合作结构整体上较松散,相似重复记录各类检测方式的集成、应用领域的扩展和通用框架的研究成为热点,缺失数据值的处理、多数据源的识别、大数据量的分块处理成为相似重复记录领域的挑战。     

基于知识图谱的区块链技术及电力行业应用分析

利用可视化分析软件，对区块链技术及其在电力行业的研究现状、研究热点、发展趋势等进行客观全面的展示与分析，为区块链的研究提供指导与参考。以Web of Science核心合集为检索对象，纳入2000—2020年发表的与区块链技术研究相关的文献，应用文献计量与可视化软件CiteSpace对作者、机构、国家、关键词、被引文献等进行可视化分析。最终纳入4349篇符合要求的文章，2016年以后成井喷式增加，中国、美国、英国、澳大利亚等诸多国家均在建立全球技术合作网络，中国在该领域的学术研究较为活跃，已出现多位发文量位列前10的高产作者。目前，电力行业的应用尚处于早期，但关注度上升很快，合计引用次数前10的文章有3篇涉及区块链技术在能源领域的应用，研究热点包括区块链技术在电动汽车、微网、能源互联网及电力市场中的应用。区块链的研究仍处于新兴阶段，但极具潜力，全球合作网络处于初步形成阶段，中国在其中的影响力需进一步提高。     

我国智能优化算法的研究现状——基于CiteSpace的可视化分析

为了深入了解近二十年来，我国智能优化算法的研究现状，以中国知网核心期刊数据库为数据来源，以智能优化算法、优化算法、智能优化为关键词的3 682篇文献为研究样本，进行可视化知识图谱分析。结果表明：当前国内智能优化算法研究处于持续上升阶段，上海理工大学、中国科学院大学、河南师范大学等为主力研究机构。作者间合作与机构间合作均比较少，但已形成一些有代表性的研究合作群。研究热点和趋势包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、鲸鱼优化算法等优化算法；反向学习、代理模型、混沌搜索等优化策略；深度学习、压缩感知、图像分割等应用领域。     

大数据背景下我国电子数据取证研究现状及热点——基于CiteSpace的知识图谱可视化分析

为分析我国在大数据背景下的电子数据取证的研究情况，本文运用CiteSpace知识图谱软件对近二十年来中国知网数据库中的433篇文献进行可视化分析。通过发文年限、核心作者、发文机构以及关键词聚类分析来探究我国电子数据取证研究的现状和热点。     

基于文献指标与合著网络的《自动化学报》2011-2016年发表论文分析研究

本文以《自动化学报》2011-2016年发表的文献数据为依据,以定量与定性相结合的方式探索研究自动化学科领域研究动态.首先,从发文量、影响因子、被引情况、下载量等指标角度对该刊过去6年的发展情况进行统计分析;随后,通过对关键词、论文作者与发文机构的数据挖掘,获取并呈现自动化学科热点研究领域、核心科研人员与机构;最后,构建作者合著网络,并对核心子网络的指标属性进行深入解析,刻画科研人员及机构间的合作关系.研究结果可为自动化领域科技工作者及关注自动化学科发展的人士了解学科动态,加强学术交流,以及促进群体合作提供一定的参考.     

基于知识图谱的智群计算国内外研究可视化分析

以美国科学信息所的Web of Science核心合集数据库中收录的主题为Swarm Intelligence的文献为数据源,基于分析可视化软件CiteSpace和Tableau对所采集的数据进行信息计量、共引统计和聚类分析。绘制智群计算领域的发文数量时序图和作者、研究机构、研究方向、被引文献等多类知识图谱及其共词分析、聚类分析知识图谱,展示该领域的研究力量、研究方向和研究主流,并利用词频探测技术揭示该领域的研究热点、研究前沿及发展趋势。结果表明智群计算领域的研究处于持续上升期;以中国、美国和印度为核心的研究工作占据了主导位置;国内研究机构以中国科学院为首团结了数十家高校,但国际合作研究仍待加强;计算机科学和工程类方向是该领域的重要研究分支,仿生智群算法是当下的研究热点,人工蚁群算法的研究工作体现了研究前沿及发展趋势。     

基于知识图谱的深度学习研究现状及趋势计量可视化分析

基于中国知网数据库2005—2019年收录的以"深度学习"为关键词的CSSCI来源类别的405篇相关文献,笔者通过计量可视化分析软件,分别从发文量、关键词、期刊、作者、机构5个维度定量分析了国内深度学习的研究现状和发展趋势,希望为后续研究打下基础。     

基于文献计量法的国内堤防生态服务功能评价研究

为了解国内堤防生态服务功能评价研究热点及进展,通过检索中国知网、维普期刊服务平台、万方数据知识服务平台等数据库收录的相关文献,使用文献管理软件 Endnote X9对文献进行剔重处理,借助 VOSviewer 1.6.18 可视化功能进行文献计量分析,绘制关键词聚类、时序图谱,并结合国内堤防建设情况与发文量数据基于 Excel 软件进行灰色关联度分析。结果表明：1）堤防生态服务功能评价的主要方法为层次分析法;2）堤防生态服务功能评价的内容可划分为防洪安全、生态环境、生态景观及堤防管理;3）堤防生态服务功能评价领域的研究仍待完善。本研究从评价方法、内容方面对国内堤防生态服务功能评价领域进行客观分析,可为该领域未来发展趋势提供思路。     

基于知识图谱的国际协同计算领域可视化分析

通过CiteSpace对Web of Science的SCI数据库中收录的协同计算领域的2 297篇文献进行分析,具体对国际协同计算领域的发文量时间分布、研究力量及合作、研究方向、研究主流、发展演变过程、研究热点及前沿进行了分析。结果表明该领域的研究正处于上升期;国家、地区以美国、中国和欧洲为核心,其研究机构以美国和中国的机构为核心,虽然我国已经具备了一定的科研实力,但缺乏该领域的高产研究者,总体来看欧洲各国之间的合作最为密切;研究方向的构成以计算机科学为主;Foster I为该领域中最具影响力的主流研究者,该领域的主流期刊（文献）包括Lecture Notes in Computer Science、Commun ACM等,主流分支领域包括网格计算等9部分;发展演变过程为前期相关研究-分布式计算-网格计算-云计算,同时穿插协同过滤的发展路径;云计算、网格计算等关键词代表了当前该领域的热点,网格计算、云计算、分布式计算、网络服务、协同过滤等关键词则代表了当前该领域的前沿,且已经广泛渗透、融合到生物学、病理学、气候学、教育学、企业信息系统、社会网络、多媒体、文本分析、产学研等领域中,体现了协同计算这一领域具有较强的跨学科特点。     

国家自然科学基金自动化领域数据分析与研究热点变化

本文对国家自然科学基金1986~2017年自动化领域项目申请和资助数据进行了大量数据分析,统计和分析结果表明自动化领域自然科学基金成为研究者重要的研究资金来源,研究人员规模、研究成果数量、基金资助数据都在稳步提升,研究队伍正呈现年轻化趋势.通过数据挖掘30年来不同研究热点及其变化,笔者发现自动化领域基金资助的相关研究领域能紧跟国际国内研究前沿,热点领域中理论研究比重大于应用研究,近年来具有应用研究背景的项目资助比重逐年提高.本文可为广大自动化领域相关的研究者提供选题等方面的借鉴和参考.     

浅析领域知识对大数据发展的影响

大数据正在成为当今社会的热门话题,除了IT领域对它的不断探索外,大数据也在持续影响着经济、社会的进程。各行各业对大数据的炒作愈演愈烈,应该认真思考大数据研究与应用过程中面临的诸多问题。知识领域对于一项新技术来说尤为重要,若不清楚各行各业的知识领域,则新技术在不同领域中的发展及应用将会面临很多阻碍[1]。分析了大数据研究与应用的几个环节,指出了大数据处理涉及到的数据采集、数据管理、数据分析、数据建模和数据应用等过程,其中领域知识是沟通大数据处理的核心环节。由于大数据应用的关键是数据分析,数据分析的基础是领域知识,因此大数据处理必须通过领域知识才能前后贯通。     

计算机软件在大数据分析中的应用

在当今的信息化时代中，计算机软件技术所发挥的作用至关重要。尤其是在大数据分析中，计算机软件技术更是具有非常显著的应用优势。将计算机软件技术合理应用到大数据分析过程中，特别是在电子数据取证大数据分析领域，可在虚拟计算机技术、云储存计算技术以及信息安全技术等方面发挥出良好的应用作用。为进一步提升大数据分析中的计算机软件技术应用效果，本文特对此项技术的具体应用进行分析。文章首先对大数据和计算机软件技术进行了概述，然后分析了以大数据为基础的主要计算机软件技术，之后分析了取证大数据分析过程中的计算机软件技术应用策略，从而促进计算机软件技术与大数据时代之间的协调发展。     

基于数据挖掘的网络新闻分析与系统设计

随着新媒体技术的发展，媒介环境中的信息量迅速增多，并伴随着大数据技术和人工智能技术的不断迭代。运用数据分析技术能够实现在大量的信息中总结并分析出热点新闻问题，对于社会科学研究者来说，其所提供的关键线索非常有意义。设计采用Python语言，充分运用requests、数据挖掘、数据分析等技术，根据微博热搜来分析当前热点领域信息内容，挖掘其内在价值，将媒介融合进一步深化，为社会科学研究者提供有效线索。