摘 要：文章探究学者如何利用 CiteSpace 进行学术研究，简要说明了应用 CiteSpace 软件进行相关研究时所存在的问题。对 1 881 篇 CiteSpace 相关主题中、英文期刊文献的全文内容进行数据挖掘。利用 CiteSpace 软件进行学术研究的有 95% 是中国学者；样本中有 11.2% 涉及“教育学”，生态环境和计算机是交叉研究的重点；中文样本较多使用“合作网络”功能，英文样本更多关注“引文网络”功能；有 10% 的学者应用 CiteSpace 的熟练度较低，存在软件滥用现象。
关键词：CiteSpace；大数据；全文挖掘；Eclat；频繁项集
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2022.07.026
基金项目：2021 年重庆市高等教育教学改革研究项目（重庆市高等学校图书情报工作委员会 2021 年科学研究基金项目）（213511）；西南政法大学校级青年项目（2019XZQN-22）
分类号：G353.1；TP39 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2022）07-0105-07
LYU Junjie
(The Library of Southwest University of Political Science & Law, Chongqing 401120, China)
Abstract: This paper explores how scholars use CiteSpace for academic research, and briefly explains the problems existing in the application of CiteSpace software for related research. Data mining is carried out on the full-text contents of 1 881 Chinese and English periodical literatures on CiteSpace related topics. 95% of those who use CiteSpace software to conduct academic research are Chinese scholars; 11.2% of the samples involves “pedagogy”, and ecological environment and computer are the focus of cross research; Chinese samples mostly use the “cooperative network” function, while English samples pay more attention to the “citation network” function; 10% of scholars have low proficiency in using CiteSpace, and there is software abuse phenomenon.
Keywords: Citespace; big data; full-text mining; Eclat; frequent itemset
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作者简介：吕俊杰（1984—），男，汉族，重庆人，副研究馆员，硕士，主要研究方向：大数据分析、学科评价与学科服务。