python关键词共现图谱_如何用知网导出的关键词 几秒 生成共现矩阵及图谱 》完整版...
自编软件使用技能视频演示(一)
最新整理完整版的，从收集数据 到 共词矩阵 到 图谱。
在做社会网络分析时，首先需要得到共现矩阵，如关键词共现矩阵、作者共现矩阵、机构共现矩阵等。
可是如何把从知网里导出的这些数据做成共现矩阵就比较麻烦了。当然可以使用bibexcel或者《书目共现分析系统》(Bibliographic Item Co-Occurrence Matrix Builder，BICOMB)。
以下是我的经历：
一年前论文需要自学bibexecl和ucinet两个软件，bibexcel操作过程相当狗血，每天都在摸索，学了好几天，为得到最终结果光步骤总结了三页纸，各种变换格式，可能是英文软件的原因，针对中文比较麻烦吧。当时想如果有一键生成这种结果多好，一年后终于自己实现啦，并且同时把ucinet画图功能也一键生成了！
基于此，我写了个“小”软件，可以将知网里导出的关键词一步生成共现矩阵，相异矩阵(用于系统聚类、多维尺度分析等)，社会网络图谱，从毫无意义的步骤中抽离出来，节约很多很多时间。
具体如下：
此步骤是1.0版本，目前更新到1.4版本，有优化的地方。可关注微信公众号“学术点滴”获取最新版本(1.4版)教学视频~~~
1.0版软件界面如下：
从知网里导出的原始数据如下，以关键词为例：
正式开始转换：
1、打开软件，点击分析，点击 转共现矩阵 ，
2、导入 关键词 ，其中文件路径自己选择对应关键词表就行，转换结果需要自己命名excel表
3、点击转换按钮，显示**转换成功**：
4、结果如下：
同理可得社会网络图谱，如下：
优点：从大量繁琐软件步骤和数据格式转化中解脱出来，节约大量时间。
由于很多人后台回复软件如何使用，因此做了一个视频教程，以供大家快速掌握如何做出共现词表，
具体视频点击下方“阅读原文”即可获取观看。
6000篇文章用时5秒左右，50000篇文章用时60秒左右
同时1.4版本添加了自定义截取关键词频数，统计关键词频数
所以是时候抛弃那些做关键词共现的软件了。
后台回复： ”科学分析软件” 免费获取此软件“1.3版本”。
可关注微信公众号“学术点滴”获取最新版本(1.4版)教学视频~~~
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