文献的科学科研知识图谱搞定so easy!

做科研、搜文献，你必然要使用中国知网、Web of Sciece这样的数据库。可是，在你收集、整理和呈现这些数据库文献献数据的时候，方法真的对，真的好吗？

你可能OUT了！

不得不提醒你，文献数据处理，你一定要试试科学知识图谱，一旦学会，效果amazing！

知识图谱（Mapping Knowledge Domain），又称为科学知识图谱，指对大量科学文献新信息，借助于统计学、图论、计算机技术等手段，以可视化的方式来展示科学学科体系的内在结构、学科特点、研究前沿等信息的一种计量学方法。你即便是自己可能没用过，但别人的相关应用分析，你肯定经常可见。

CiteSpace，正是科学知识图谱方法的一款非常有效的分析软件，它能眼着与分析科学分析中蕴含的潜在知识，通过可视化的手段来呈现科学知识的结构、规律和分布情况，也可以知道哪些论文是优质的，哪些论文是具有开创性的……它的功能之强大，谁用谁知道。

对于很多老师同学来说，虽然知道它极其重要，很潮很实用，有助于写出高质量有新意的论文，但是又苦于无处可学，自己苦苦摸索，长期难得要领。所以，要是有老师手把手演示教学，那就好了！

中外学术情报考虑到大家的这一难处，特地邀请到了来自国外名校的Adison老师给大家讲解这种方法的具体操作。Adison博士在科学知识图谱、扎根理论等方面深有钻研，授课简洁明了，一学就会，效果非常好。现在，课程已经录制完成，并向大家开放邀请了！

京华医学所要讲解的重要内容包括但不限于以下方面：

第一部分、CiteSpace之Web of Science数据库分析

  （一）Web of Science数据下载

  （二）Web of Science数据载入

  （三）共被引分析

  （四）聚类分析

  （五）关键词分析

  （六）时区图与突变

  （七）作者，国家，机构的分析。

第二部分、CiteSpace之知网数据库分析

  （一）知网数据下载

  （二）知网数据转换

  （三）中国知网数据 关键词分析

  （四）关键词聚类 时区图  作者和机构

方法的力量是强大的。或许，经过京华医学的讲解，在你学会科学知识图谱之后，你的学术之路从此豁然开朗。所以，对于这个系列课，千万不能错过哦。