要有效利用Citespace进行文献分析，首先需要确定研究主题并从CNKI或WOS数据库检索数据。导入数据后，VOSviewer和Citespace提供了丰富的绘图功能，如共被引网络图、密度图和学科分布图，帮助理解研究的内在联系与趋势。R语言也可配合使用，进行深度的数据分析和可视化。
值得注意的是，citespace的分析功能需要在生成图表之后进行，如果在构建文献综述框架之前就开始深入分析，可能会遇到一些不可行的问题。为了使用citespace，首先需要下载该软件。
CiteSpace适用于所有愿意自主学习的研究者，无论学历高低，只要需要对文献进行深入分析，都可以从中获益。学习CiteSpace首先需要在Java环境中安装JRE，由于JDK与JRE的区别，初学者可能会遇到一些安装困惑，但网上有详细的教程指导。安装CiteSpace需要明确安装Java版本（如Java 8），并确保系统内存充足。
科学文献分析神器：CiteSpace深度解析 CiteSpace是由美国德雷赛尔大学陈超美博士与大连理工大学WISE实验室合作开发的一款强大工具，它以可视化方式揭示科学知识的结构、规律和分布，构建知识图谱，特别适合于文献综述研究。
CiteSpace设计旨在为学者和任何对科学知识前沿发展感兴趣的人员提供工具，利用学术领域专家学者在论文中对学术文献的选择作为鉴别学术文献潜力的基础。
CiteSpace 是在由Chaomei Chen， Drexel University开发类别 Miscellaneous Shareware 软件。是一款应用于科学文献中识别并显示科学发展新趋势和新动态的软件。利用Citespace寻找某一学科领域的研究进展和当前的研究前沿，及其对应的知识基础。
科学文献分析神器：CiteSpace深度解析 CiteSpace是由美国德雷赛尔大学陈超美博士与大连理工大学WISE实验室合作开发的一款强大工具，它以可视化方式揭示科学知识的结构、规律和分布，构建知识图谱，特别适合于文献综述研究。
citespace是一款专为文献综述打造的分析工具，其作用涵盖了作者合作网络分析、机构合作网络分析、高频词及关键词共现图谱、关键词聚类图谱、时间线图谱和时间区图谱、突变词的发现及解读、文献共被引、作者共被引等多个方面。
用citespace写文献综述的方法如下：第一，citespace的运行需要在一个java环境，所以在去官网下载安装citespace之前首先需要安装java，可通过查看电脑的控制面板下的大图标看看你的电脑是否早就安装了java。然后再选择citespace的最新版本进行安装，两个软件需在浏览器搜索官网即可直接下载。
1、CNKI数据处理篇对于CNKI数据，首先要创建data、output、input和project四个文件夹，确保文件名规范。将下载的符合命名规则的论文数据放在input，通过软件进行非WOS数据转换，选择相应的标签。转换后，output文件夹中的文件数量不变，但会完成转换。
2、进行数据分析时，首先要新建CiteSpace项目，设置时间切片和网络类型，如作者合作网络、机构合作网络和关键词共现网络。通过可视化工具，你可以清晰地观察到研究热点和关系网络。操作步骤包括数据导入、参数设置、网络分析，并可能需要对数据进行聚类标记。
3、安装Citespace，确保先安装JRE，可通过链接下载并检测安装。 启动Citespace，可能需要耐心等待下载和安装过程。最后，是Citespace的使用操作： 选择非C盘的文件夹建立工程，导入下载的Refworks数据。 转换数据格式并导入CNKI_data，新建工程并选择节点类型如Author。
4、首先，熟悉Web Of Science和知网的检索方法，如输入主题、筛选高质量期刊和导出数据。对于Citespace，你需要下载并安装JRE，然后注册免费版本。在新建工程文件夹时，记得选择非C盘存储并下载分析数据，如选择“智力障碍”主题的论文。导入数据时，注意CNKI格式转换，确保数据正确无误。
1、打开citespace软件，点击下图圈中的图标，执行关键词聚类操作。完成这一步后，将进入聚类分析阶段。 聚类分析完成后，您会看到以#号开头的一些文字。这表示软件已经将关键词进行了初步的分组。这些分组结果为您的研究提供了方向和切入点。
2、打开知网，选择高级搜索，限制检索范围至北大核心或CSCD期刊。 输入关键词，如小学语文教材插图，查看统计图和对比分析。 分析作者统计，关注领域内的专家和热门论文。接着，进入Citespace的文献分析步骤： 安装Citespace，确保先安装JRE，可通过链接下载并检测安装。
3、首先，将他人分享的Citespace压缩包保存至您的网盘上。接着，您需要下载Citespace的最新版本Rzip，通常推荐下载第一个可用的Java运行环境，这可以在电脑管家或其他安全软件中找到并安装。安装完成后，打开您从网盘下载的压缩包，找到名为Citespace V的文件，将其拖动到桌面以便于访问。
1、首先，citespace版本8及以后支持自定义聚类标签，通过cluster_labels.tsv文件实现。用户可以点击USR生成该文件，使用记事本编辑，替换原有标签。例如，将#4改为“民族建模”，#7改为“测试聚类标签1”，#10改为“测试聚类标签2”，然后重新加载USR，即可看到标签的变化。
2、打开citespace软件，点击下图圈中的图标，执行关键词聚类操作。完成这一步后，将进入聚类分析阶段。 聚类分析完成后，您会看到以#号开头的一些文字。这表示软件已经将关键词进行了初步的分组。这些分组结果为您的研究提供了方向和切入点。
3、定量分析，无论是文献研究还是网络分析，本质上都是通过数字排序寻找最优结果。CiteSpace聚类是其中一种形式，它通过关键词排序揭示研究热点或网络中的关键节点。在理解了这些原理后，你可以更有效地利用CiteSpace进行你的研究工作。
4、进行数据分析时，首先要新建CiteSpace项目，设置时间切片和网络类型，如作者合作网络、机构合作网络和关键词共现网络。通过可视化工具，你可以清晰地观察到研究热点和关系网络。操作步骤包括数据导入、参数设置、网络分析，并可能需要对数据进行聚类标记。
5、对于复杂的图谱，可能需要进行剪枝以提高可读性，剪枝策略和算法的选择需根据网络复杂度和研究需求来定。最后，Citespace在聚类标签提取上提供了多种选项，其中LLR算法通常效果较好，但具体选择应根据实际数据和研究目标。图谱调整选项则允许用户优化美感，提高解读效果。
6、深入了解CiteSpace，可以参考《CiteSpace文献共被引图谱含义详细解析》和《CiteSpace文献共被引聚类的标签来源与含义解读》。相比之下，Histcite则构建了一个引文脉络图，它直接关注施引文献与参考文献之间的关系，具有时间线的可视化特点。
Citespace是一款可视化知识图谱生成工具。Citespace是一款为研究者提供可视化分析科学文献的软件工具。它能够处理海量的文献数据，如期刊论文、学术会议论文等，通过数据挖掘和信息可视化技术，揭示某一研究领域的知识结构、研究热点、发展趋势等。这一工具广泛应用于情报分析、数据挖掘、文本挖掘等领域。
citespace是一款应用于科学文献中识别并显示科学发展新趋势和新动态的软件，也是一款很实用的可视化分析软件，尤其是在科学引文分析方面，该软件是由陈美超教授支持开发的。CiteSpace是在由Chaomei Chen， Drexel University开发类别Miscellaneous Shareware软件。
可以做生图。CiteSpace 又翻译为“引文空间”，是一款着眼于分析科学分析中蕴含的潜在知识，是在科学计量学、数据可视化背景下逐渐发展起来的引文可视化分析软件。由于是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，因此也将通过此类方法分析得到的可视化图形称为“科学知识图谱”。
也就是说我们得到的聚类标签其实早已经存在了网络中，只不过CiteSpace是通过算法将关系紧密的关键词进行聚类，然后会给每个关键词一个值，同一聚类中值最大的当选为该类别的代表，给它打上标签。
citespace中心性影响较为重要。在CiteSpace中，中心性（Centrality）是分析关键词重要程度的一个关键指标。若中心性超过0.1的节点，则说明该节点为中心节点，在研究中较为重要且具有较大的影响力。