電腦軟件推薦： VOSviewer文獻分析工具 v1.6.18版 vivo手機助手 v2.6.2優(yōu)化版 騰訊游戲平臺 v1.1 升級版 小智桌面 v3.1.7.18 正式版發(fā)布

VOSviewer是一款強大的文獻分析工具，旨在幫助用戶高效地進行科學文獻的探索與分析。通過該軟件，用戶可以對文獻進行聚類分析和引用研究，深入了解特定領(lǐng)域的動態(tài)。VOSviewer不僅支持可視化操作，還能幫助用戶更加清晰地理解和分析文獻數(shù)據(jù)。若你對文獻研究感興趣，可以立即前往本站并體驗這款工具。

VOSviewer文獻分析工具的功能

可視化分析：該功能允許用戶以圖形化方式呈現(xiàn)和理解復(fù)雜的文獻數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，例如引用網(wǎng)絡(luò)等。

網(wǎng)絡(luò)分析：它幫助研究人員分析節(jié)點之間的關(guān)系、網(wǎng)絡(luò)中心性等，進而理解復(fù)雜系統(tǒng)的構(gòu)成和動態(tài)。

VOSviewer文獻分析工具的特色

縮放和滾動功能

為了便于用戶更細致地探索文獻圖譜，VOSviewer提供了多種縮放和滾動方式：

• 使用鼠標。按住鼠標右鍵并向上或向下移動鼠標進行放大或縮小，或者使用鼠標滾輪來進行縮放。滾動圖譜時，可以按住鼠標左鍵并移動鼠標。

• 使用導航按鈕。通過面板右上角的加號和減號按鈕調(diào)整縮放，使用箭頭按鈕來滾動圖譜。

• 使用鍵盤。通過加號和減號鍵進行縮放，使用箭頭鍵進行滾動。

選項面板

選項面板讓用戶能夠調(diào)整當前地圖的可視化效果。不同的可視化方式如網(wǎng)絡(luò)、覆蓋或密度可視化會顯示不同的設(shè)置選項。這些選項會根據(jù)當前選擇的可視化模式有所變化。

• 可視化：

規(guī)模：通過滑塊調(diào)整標簽大小和項目之間鏈接線條的粗細。

重量：該下拉菜單允許選擇項目的重量屬性，權(quán)重越大，項目標簽在可視化中的顯示越顯眼。

分數(shù)：在覆蓋可視化模式下，分數(shù)屬性影響項目的顏色，分數(shù)高的項目呈現(xiàn)黃色，低的則顯示藍色。

• 標簽：

尺寸變化：通過滑塊調(diào)整標簽大小與項目權(quán)重的關(guān)系，權(quán)重高的項目標簽更大。

圓圈與框架：選擇圓圈或框架模式來表示項目，圓圈模式以標簽和圓圈呈現(xiàn)項目，而框架模式則用矩形框框住標簽。

VOSviewer文獻分析工具的亮點

數(shù)據(jù)支持

VOSviewer支持從多個平臺獲取數(shù)據(jù)，如Web of Science、Scopus、Dimensions、Lens和PubMed，用戶可以基于這些數(shù)據(jù)構(gòu)建共同作者、引用及共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)。此外，還支持通過Crossref、Europe PMC和OpenAlex API來創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)。

對于給定的DOI，也可以通過Semantic Scholar、OpenCitations和WikiData的API檢索數(shù)據(jù)并創(chuàng)建相關(guān)網(wǎng)絡(luò)。

視覺化特性

縮放與滾動：像使用谷歌地圖一樣，VOSviewer允許對書目網(wǎng)絡(luò)進行詳細的縮放和滾動操作，同時智能標簽算法有效防止標簽重疊。

密度與疊加可視化：密度視圖快速展示主要區(qū)域，疊加視圖則可用于觀察某一時期內(nèi)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展變化。

截圖功能：用戶可以高分辨率地截圖網(wǎng)絡(luò)可視化，并保存為多種圖形格式，如位圖或矢量圖。

技術(shù)優(yōu)勢

VOSviewer采用先進的網(wǎng)絡(luò)布局與聚類技術(shù)，用戶可以根據(jù)需求微調(diào)布局效果。此外，軟件還具備自然語言處理功能，可以基于英語文本數(shù)據(jù)構(gòu)建術(shù)語共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，并通過算法區(qū)分相關(guān)與不相關(guān)術(shù)語。

此外，VOSviewer還提供了多個高級功能，支持生成如共同作者、書目耦合及共同引用網(wǎng)絡(luò)等文獻計量學網(wǎng)絡(luò)，能夠有效減少高引文、高作者數(shù)量等因素對結(jié)果的影響。

應(yīng)用場景

學術(shù)研究分析：

學術(shù)研究分析通過系統(tǒng)化的研究方法，對某一領(lǐng)域的文獻和數(shù)據(jù)進行詳細分析，目的是發(fā)現(xiàn)新的學術(shù)知識、識別發(fā)展趨勢、評估研究影響力，為學科的未來發(fā)展提供理論支持。

生物信息學研究：

生物信息學利用計算機技術(shù)處理生物數(shù)據(jù)，涵蓋基因組學、蛋白質(zhì)學等領(lǐng)域，為生物醫(yī)學研究、藥物研發(fā)及個性化醫(yī)療提供了重要的數(shù)據(jù)支持和理論依據(jù)。