VOSviewer文獻分析工具是一款便捷的的幫助用戶們進行探索和分析科學文獻的數據的軟件，用戶們可以在這里對文獻進行聚類的分析和引用，這里能夠幫助用戶們更好的深入某個應用領域來進行研究和觀察，支持用戶們進行可視化的方式來進行使用，更好的幫助你進行科學文獻的分析，感興趣的用戶快來KK下載體驗吧~

VOSviewer文獻分析工具功能

可視化分析：使用戶能夠以圖形方式呈現和理解復雜的數據結構，如文獻引用網絡等。

網絡分析功能：用于研究節點之間的關系、網絡的中心性等，理解復雜系統的結構和動態至關重要。

VOSviewer文獻分析工具特色

縮放和滾動

為了便于對地圖進行詳細探索，VOSviewer 提供了縮放和滾動功能。在主面板中，可以通過以下三種方式進行縮放和滾動：

• 使用鼠標。要放大，請在按住鼠標右鍵的同時向上移動鼠標。反之，要縮小，請在按住鼠標右鍵的同時向下移動鼠標。作為替代方案，鼠標滾輪可用于放大和縮小。要滾動地圖，請在按住鼠標左鍵的同時移動鼠標。

• 使用主面板右上角的導航按鈕。使用加號和減號按鈕放大和縮小。使用箭頭按鈕滾動地圖。

• 使用鍵盤。使用加號和減號鍵放大和縮小。使用箭頭鍵滾動地圖。

選項面板

選項面板可用于調整主面板中當前活動地圖的可視化。網絡可視化、覆蓋可視化和密度可視化各自提供了一些不同的選項。有些選項并不總是可用。選項面板僅顯示與當前活動地圖相關的選項。選擇網絡可視化或疊加可視化時，可能會出現以下選項：

• 可視化。

規模。此滑塊確定當前活動地圖的可視化中項目標簽的大小。它還決定了用于顯示項目之間鏈接的線條的粗細。

重量。當物品有多個重量屬性時，重量下拉列表確定當前選擇的重量屬性。然后，此權重屬性確定項目在當前活動地圖的可視化中顯示的突出程度。項目的權重越高，項目在可視化中的標簽越大。

分數。此下拉列表僅在選擇覆蓋可視化時可用。當項目有多個分數屬性時，分數下拉列表確定當前選擇的分數屬性。然后，此分數屬性確定當前活動地圖的可視化中項目的顏色。默認情況下，項目的分數越高(越低)，項目的顏色越接近黃色(藍色)。

• 標簽。

尺寸變化。一個項目的權重越高，該項目在當前活動地圖的可視化中的標簽就越大。大小變化滑塊確定此效果的強度。

圓圈和框架。這些單選按鈕確定項目在當前活動地圖的可視化中的表示方式。如果選擇了 Circles 單選按鈕，則項目由其標簽和圓圈表示。如果選擇了 Frames 單選按鈕，則項目由顯示在矩形框架內的標簽表示。

VOSviewer文獻分析工具亮點

數據

Web of Science, Scopus, Dimensions, Lens, and PubMed. 可以根據從Web of Science、Scopus、Dimensions和Lens下載的數據創建共同作者網絡、基于引用的網絡和共同發生的網絡。也可以根據PubMed數據創建合著網絡和共同發生網絡。

Crossref、Europe PMC和OpenAlex。還可以根據通過Crossref、Europe PMC和OpenAlex的API檢索的數據創建網絡。這些API可以在VOSviewer中交互式地進行查詢。

Semantic Scholar, OpenCitations, and WikiData. 對于一組給定的DOI，也可以根據通過Semantic Scholar、OpenCitations和WikiData的API檢索的數據來創建網絡。

視覺化

縮放和滾動。書目測量網絡的可視化可以通過類似于谷歌地圖的縮放和滾動功能進行全面探索。一個智能標簽算法可以防止標簽相互重疊。

密度和疊加可視化。密度可視化提供了一個書目計量網絡中主要區域的快速概覽。疊加可視化可以用來顯示一段時間內的發展。

截圖。書目計量網絡可視化的截圖可以以高分辨率創建，并可以保存為許多流行的圖形文件格式，包括位圖和矢量格式

技術

先進的布局和聚類技術。提供最先進的網絡布局和網絡聚類技術。布局和聚類結果可以使用各種參數進行微調。

自然語言處理技術。自然語言處理技術可用于創建基于英語文本數據的術語共現網絡。相關和非相關的術語可以通過算法區分出來。

創建文獻計量學網絡。一些高級功能可用于創建文獻計量學網絡(例如，共同作者、書目耦合和共同引用網絡)。例如，可以用分數計數的方法減少有許多作者、許多引文或許多參考文獻的出版物的影響。可以使用詞庫文件進行數據清理。

應用場景

學術研究分析：

學術研究分析是通過系統性的研究方法，對特定領域的文獻和數據進行深入挖掘與解析旨在發現新知識、揭示趨勢、評估影響，推動學科進展。

這一過程包括問題定義、文獻綜述、研究設計、數據收集與分析，為學術界提供全面理解和對未來研究方向的指導。

生物信息學研究：

生物信息學研究是利用計算機科學和信息技術手段，對生物學數據進行收集、分析、解釋和應用的跨學科領域。

通過生物信息學方法，研究者可以探索基因組、蛋白質、生物通路等生物分子的結構和功能，促進生物醫學研究、藥物開發和個性化醫療的發展。