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雷达卡
文献计量学作为一门交叉学科，融合了数学、统计学与信息科学的理论与方法，致力于通过定量手段揭示学术文献中的知识演进路径、研究热点分布及学科发展趋势。在当前科研竞争日趋激烈的背景下，将大语言模型（如DeepSeek、ChatGPT）与传统文献计量技术相结合，已成为提升科研效率、优化选题策略并精准把握前沿动态的重要路径。
专题一：文献计量学方法与AI融合逻辑
- 介绍文献计量学的基本原理与核心方法
- 辨析其与其他综述类研究方式的异同点
- 梳理该方法在不同学科领域的应用现状与发展态势
- 对比主流分析工具（如CiteSpace、VOSviewer、R语言）的功能特性与适用场景
- 探讨AI在文献计量流程中的角色定位：包括人机协作模式、交互操作流程以及常见误区规避策略
专题二：主题筛选、数据检索与采集中的AI赋能
- 利用AI实现研究主题的快速发散与灵感激发
- 结合AI分析与数据库检索构建“三角验证”机制，评估选题的新颖性与发表潜力
- 设计适用于CNKI平台的高效检索表达式
- 掌握CNKI数据导出的操作步骤与关键注意事项
- 构建WOS数据库检索策略，并借助AI拓展关键词覆盖范围
- 完成WOS数据提取并确保格式规范性
- 实施人工筛选以剔除无关或低质量记录
专题三：VOSviewer可视化绘图实战与AI协同应用
【案例+实操】
- 熟悉VOSviewer的操作界面与核心概念定义
- 导入来自WOS和CNKI的数据文件
- 绘制并解析共被引网络图，开展结构特征分析
- 生成叠加网络图并解读其时空演变规律
- 制作密度图以识别高热度研究区域
- 采用AI辅助进行关键词智能归并，提升聚类准确性
- 实现VOSviewer与Pajek联动，优化图谱视觉呈现效果
- 运用AI Prompt技术整合图谱结果、关键指标与分析模板，生成具有针对性的深度解读内容
专题四：CiteSpace可视化绘图深入解析与AI增强应用
【案例+实操】
- 了解CiteSpace界面布局及基本术语含义
- 完成WOS与CNKI数据的导入与清洗处理
- 设置共现网络图参数并进行结果解读
- 配置聚类图参数，理解模块化结构特征
- 生成时区图与时间线图，追踪知识演化轨迹
- 提取突现词表，识别领域突发性研究焦点
- 执行关键词合并操作并注意规范化要求
- 借助AI实现聚类主题的自动化初步命名与信息摘要生成
- 基于聚类内关键词细节，结合AI优化聚类标签表述
- 利用AI对突现词进行语义挖掘，提炼前沿研究切入点
专题五：基于R语言的文献计量分析与可视化实践
【案例+实操】
- 安装并调用相关R语言包，加载与预处理文献数据
- 分析发文数量随时间变化趋势及引用频次分布
- 统计主要文献来源期刊，评估影响力分布
- 构建作者或机构合作网络，识别核心研究团队
- 开展整体文献特征分析，提炼宏观研究格局
- 进行关键词共现分析，揭示主题聚焦方向
- 绘制国家层面的出版密度图与国际合作网络图
专题六：AI支持下的学术论文撰写策略
- 拆解文献计量类论文的标准结构框架
- 掌握多种软件输出结果的整合与搭配技巧
- 设计图表组合方案，增强论文说服力
- 建立模块化写作流程，提升撰写效率
- 应用AI辅助撰写引言部分，遵循“问题提出—研究空白—本文贡献”的逻辑链条
- 指导如何向AI输入结果数据以获得有效描述建议
- 推动AI从现象描述升级至深层洞见生成
- 学习定向引用参考文献的方法，强化论证支撑
- 利用AI模拟审稿视角，提前优化论文表述质量
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