通过“网络数据”（主要是文献知识单元）的关系构建和可视化分析，实现科学知识图谱的绘制，展现知识领域的结构、进化、合作等关系

 

网址：https://www.vosviewer.com/

VOSviewer是用于构建和可视化文献计量网络的软件之一这些网络例如可以包括期刊，研究人员或个人出版物，并且可以基于引文，书目耦合，共同引文或共同作者关系来构建它们；即通过“网络数据”（主要是文献知识单元）的关系构建和可视化分析，实现科学知识图谱的绘制，展现知识领域的结构、进化、合作等关系。

，其突出特点是图形展示能力强，适合大规模数据VOSviewer还提供了文本挖掘功能，可用于构造和可视化从科学文献中提取的重要术语的共现网络。

开发历程

VOSviewer是荷兰莱顿大学科技研究中心（The Centre for Science and Technology Studies, CWTS）的van Eck 和Waltman于2009年开发的一款基于JAVA的免费软件，

至今已更新至1.6.16版本（2020年11月25日发布），主要面向文献数据，适应于一模无向网络的分析，侧重科学知识的可视化最新的版本已修复了VOSviewer用于处理Dimensions和Semantic Scholar中数据的功能中的一些问题。

它还提供了新功能，可以使用作者，从属关系和期刊ID来查询Microsoft Academic API，还可以基于语义学者数据创建术语共现映射。

特色功能

VOSviewer软件设计的核心思想是“共现聚类”，即两个事物同时出现代表它们之间是相关的；这种相关关系存在多种类型，它们的强度和方向也不一样；基于关系强度与方向的测度指标聚类，可寻找不同类型的团体基于共现聚类的分析单元和聚类可视化效果，。

VOSviewer的主要功能可归结如下：1、支持多类数据格式VOSviewer支持文献数据库、通用网络数据及文本数据的导入和分析其中文献数据库指从Web of science、Scopus等主流数据库中下载文献著录数据，在此基础上提取相应的字段构建共现网络，如合作网络、共词网络、共被引和耦合网络等；通用网络数据指用户可以自建节点、联系数据或者直接导入GML或Pajek等网络数据文件实现共现聚类；文本数据指VOSviewer可以从单行文本中提取主题词，基于主题词在单行中的共现进行聚类，其中文本数据可以来自用户自建文件，也可以来源于相应文献数据库中的标题或摘要字段。

2、提供多类视图解读VOSviewer提供可视化视图包括三种：network visualization（聚类视图）、overlay visualization（标签视图）、density visualization（密度视图）。

（1）Network visualization（聚类视图）

visualization：圆圈和标签组成一个元素，元素的大小取决于节点的度、连线的强度、被引量等，元素的颜色代表其所属的聚类，不同的聚类用不同的颜色表示，通过该视图可以查看每个单独的聚类，例如通过主题共现发现研究热点的结构分布、通过作者合作发现研究小团体、通过作者耦合网络发现学者对研究主题的异同情况等。

（2）Overlay visualization（标签视图）

visualization：区别于Networkvisualization的特点是用户可以根据自己的研究需要，通过map file文件中的score或颜色（红、绿、蓝）字段对节点赋予不同的颜色默认按关键词的平均年份取score值进行颜色映射。

（3）Density visualization（密度视图）

visualization：图谱上每一点都会根据该点周围元素的密度来填充颜色，密度越大，越接近红色；相反，密度越小，越接近蓝色密度大小依赖于周围区域元素的数量以及这些元素的重要性密度视图可用来快速观察重要领域以及某一领域知识及研究密度情况。

3、数据清洗功能数据清洗功能主要依赖于Thesaurus file文件，支持文献数据和文本数据，不支持自定义网络数据当基于文献数据构建网络时，Thesaurus file可以被用来合并标题、作者名、机构名、国家名、被引文献；当基于文本数据构建网络时，Thesaurus file可以用来合并同义词、单词的不同拼写形式、缩写形式等。

Thesaurus file每一行都包含一个标签（如人名、国家名等）和可替代标签，如果可替代标签为空，则原本的标签会被忽略显示，这可以被用来当做语料库的停顿词，或者忽略无意义的词

4、通用词汇筛选功能仅支持文本数据，主要针对数量较大、通用性较强但缺乏研究价值的词语，例如结论、方法等词汇，VOSviewer可以计算每个名词的相关度得分，允许用户省略较低得分的主题词，从而只对具有特定意义的词汇进行共现。

5、高级功能（1）支持网页发布，节点及连线信息的显示可以基于HTML（仅适用于自定义数据）（2）支持使用命令行（3）支持内存扩充（解决处理大批量数据内存不足的问题）

下载安装

1、本地安装使用要运行VOSviewer，需要在系统上安装Java版本8或更高版本。如果没有请先下载安装java（Windows）JAVA(java 6或更高版本) + VOSviewer

（1）安装JAVA6或更高版本：https://www.java.com/zh_CN/（2）下载VOSviewer安装包：http://www.vosviewer.com/download（提供windows、mac OS

X及其他系统三种系统安装包支持）（3）运行：解压VOSviewer安装包，直接点击exe文件运行即可

2、生成文献数据需要注意的是vosviewer分析的是文献信息，所以我们要先做的是把相关文献的文献信息整理成指定文档，再导入分析vosviewer主要支持这几种导入数据方式：（1）直接导入文献计量性质的数据集（。

Web of Knowledge，Scopus，Medline或RIS）（2）导入文本，其中每个段落都将被视为一个“文本单位”。（3）导入自己的networks数据（例如使用Gephi等创建）

3、进行分析这一步就很简单了，File -> map -> create，导入数据，创造一个term map

接着按照需要选择图示方式：

接着就可以看到文献间的相关关系啦！相关文献越多主题词汇越大，不同颜色代表不同类别，文献关联一目了然。

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