CiteSpace从哪三个方面挖掘数据。CiteSpace的出现使我们的科研工作中获得了很大的便利，那么CiteSpace的数据是从哪里挖掘的呢?本期艾思云课堂小编给大家分析一下。

　　1、知识基础的获取

　　任何一个研究主题，背后都会有一个较为完整的知识体系作为支撑。这个研究主题越成熟，这个知识体系越完整，越丰富。我们知道共被引网络是由参考文献组成的网络。我们获取的这一主题的论文，其知识构成在很大程度上是由其参考文献的知识流动汇集得来的。那么由参考文献组成的共被引网络则能够很好的揭示某一个研究主题的“先验知识”，即我们可以通过获取参考文献的共被引网络的方式，得到某一研究主题的知识基础

　　在了解整体的知识基础的框架和演进趋势后，我们如何对关键文献进行定位?我们主要关注2个方面： - 高频节点：代表高被引的文献，是某个领域或多个领域的重要知识基础。 - 高中介中心性节点：代表与多篇文献形成共被引关系的文献，与多篇文献均有关系，起到“交通枢纽”的作用。相对而言，是本领域内的关键文献;同时，也是这段时期内的关键文献，在一定程度上代表着这段时期的研究热点主题。

　　中介中心性是指：一个结点担任其它两个结点之间最短路的桥梁的次数。一个结点充当“中介”的次数越高，它的中介中心度就越大。

　　2、学科结构的获取

　　一篇论文的关键词代表着这篇论文的论述重点，在一定程度上反映了这篇论文的学科结构。使用关键词共现网络，能够将数据全集中的学科结构清晰的展示出来

　　3、研究前沿的获取

　　这里使用一款叫burst detection的软件，就可以获取到相关研究主题的研究前沿

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