VOSviewer文献分析工具

VOSviewer文献分析工具是一款便捷的的帮助用户们进行探索和分析科学文献的数据的软件，用户们可以在这里对文献进行聚类的分析和引用，这里能够帮助用户们更好的深入某个应用领域来进行研究和观察，支持用户们进行可视化的方式来进行使用，更好的帮助你进行科学文献的分析，感兴趣的用户快来KK下载体验吧~

VOSviewer文献分析工具功能

可视化分析：使用户能够以图形方式呈现和理解复杂的数据结构，如文献引用网络等。

网络分析功能：用于研究节点之间的关系、网络的中心性等，理解复杂系统的结构和动态至关重要。

VOSviewer文献分析工具特色

缩放和滚动

为了便于对地图进行详细探索，VOSviewer 提供了缩放和滚动功能。在主面板中，可以通过以下三种方式进行缩放和滚动：

• 使用鼠标。要放大，请在按住鼠标右键的同时向上移动鼠标。反之，要缩小，请在按住鼠标右键的同时向下移动鼠标。作为替代方案，鼠标滚轮可用于放大和缩小。要滚动地图，请在按住鼠标左键的同时移动鼠标。

• 使用主面板右上角的导航按钮。使用加号和减号按钮放大和缩小。使用箭头按钮滚动地图。

• 使用键盘。使用加号和减号键放大和缩小。使用箭头键滚动地图。

选项面板

选项面板可用于调整主面板中当前活动地图的可视化。网络可视化、覆盖可视化和密度可视化各自提供了一些不同的选项。有些选项并不总是可用。选项面板仅显示与当前活动地图相关的选项。选择网络可视化或叠加可视化时，可能会出现以下选项：

• 可视化。

规模。此滑块确定当前活动地图的可视化中项目标签的大小。它还决定了用于显示项目之间链接的线条的粗细。

重量。当物品有多个重量属性时，重量下拉列表确定当前选择的重量属性。然后，此权重属性确定项目在当前活动地图的可视化中显示的突出程度。项目的权重越高，项目在可视化中的标签越大。

分数。此下拉列表仅在选择覆盖可视化时可用。当项目有多个分数属性时，分数下拉列表确定当前选择的分数属性。然后，此分数属性确定当前活动地图的可视化中项目的颜色。默认情况下，项目的分数越高(越低)，项目的颜色越接近黄色(蓝色)。

• 标签。

尺寸变化。一个项目的权重越高，该项目在当前活动地图的可视化中的标签就越大。大小变化滑块确定此效果的强度。

圆圈和框架。这些单选按钮确定项目在当前活动地图的可视化中的表示方式。如果选择了 Circles 单选按钮，则项目由其标签和圆圈表示。如果选择了 Frames 单选按钮，则项目由显示在矩形框架内的标签表示。

VOSviewer文献分析工具亮点

数据

Web of Science, Scopus, Dimensions, Lens, and PubMed. 可以根据从Web of Science、Scopus、Dimensions和Lens下载的数据创建共同作者网络、基于引用的网络和共同发生的网络。也可以根据PubMed数据创建合著网络和共同发生网络。

Crossref、Europe PMC和OpenAlex。还可以根据通过Crossref、Europe PMC和OpenAlex的API检索的数据创建网络。这些API可以在VOSviewer中交互式地进行查询。

Semantic Scholar, OpenCitations, and WikiData. 对于一组给定的DOI，也可以根据通过Semantic Scholar、OpenCitations和WikiData的API检索的数据来创建网络。

视觉化

缩放和滚动。书目测量网络的可视化可以通过类似于谷歌地图的缩放和滚动功能进行全面探索。一个智能标签算法可以防止标签相互重叠。

密度和叠加可视化。密度可视化提供了一个书目计量网络中主要区域的快速概览。叠加可视化可以用来显示一段时间内的发展。

截图。书目计量网络可视化的截图可以以高分辨率创建，并可以保存为许多流行的图形文件格式，包括位图和矢量格式

技术

先进的布局和聚类技术。提供最先进的网络布局和网络聚类技术。布局和聚类结果可以使用各种参数进行微调。

自然语言处理技术。自然语言处理技术可用于创建基于英语文本数据的术语共现网络。相关和非相关的术语可以通过算法区分出来。

创建文献计量学网络。一些高级功能可用于创建文献计量学网络(例如，共同作者、书目耦合和共同引用网络)。例如，可以用分数计数的方法减少有许多作者、许多引文或许多参考文献的出版物的影响。可以使用词库文件进行数据清理。

应用场景

学术研究分析：

学术研究分析是通过系统性的研究方法，对特定领域的文献和数据进行深入挖掘与解析旨在发现新知识、揭示趋势、评估影响，推动学科进展。

这一过程包括问题定义、文献综述、研究设计、数据收集与分析，为学术界提供全面理解和对未来研究方向的指导。

生物信息学研究：

生物信息学研究是利用计算机科学和信息技术手段，对生物学数据进行收集、分析、解释和应用的跨学科领域。

通过生物信息学方法，研究者可以探索基因组、蛋白质、生物通路等生物分子的结构和功能，促进生物医学研究、药物开发和个性化医疗的发展。