基于知识图谱的文本挖掘及可视化分析论文设计

1、摘 要根据目前社会对于文献的收集、分析方法的欠缺，计算机也面临目前这样的一种难题，无法去获得互联网中的文献的更深层次信息。要想让电脑具有像人的智力在三岁阶段的逻辑能力缺少很大的一段距离，其中的原因主要是电脑它缺少一定的知识。知识图谱这一工具，很好的帮助我们去对网络中的文章进行描述属性、进行建模、实行分类，发现某领域的研究主题与研究趋势，使计算机能够实现更加精确的分类，在某些任务上超过人类的成果。本文通过CiteSpace对于中医治疗肺炎这一领域知识图谱的绘制与分析，来研究知识图谱在研究某一领域的应用以及怎么去设置对应的知识图谱。在总结中医在治疗肺炎领域的研究主题与研究趋势的同时，介绍知识图谱的

2、应用优势以及未来的一个发展方向。通过检索中国知网（CNKI）中有关于中医治疗肺炎的一些专家与医生的优秀文章，将数据转换并且导出，利用CiteSpacee进行分析导出作品的作者、机构、和关键词，对生成的知识图谱进行可视化分析。结论：知识图谱在研究某一领域的研究趋势与研究热点方面中具有非常高的应用价值，我们通过可视化图谱的方式生动形象地呈现出研究领域的重要信息，帮住大家去了解在治疗肺炎这方面中医的研究现状、发展现状、和研究热点，同时相对应的推测出以后的研究趋势，为以后的研究提供了更多的参考与借鉴。知识图谱的本质是用来表述知识，但是其更高的应用价值在于能够区分实体之间的联系，并且可以将实体之间的关联

3、以图片形式进行描述，能够深度回答用户的问题。知识图谱具有良好的扩展性，内容的多少取决于用户想要了解的范围，为学者们初步了解某个研究领域甚至全新领域提供一个新的有效方法。关键词：知识图谱；可视化分析；肺炎；信息管理；AbstractAccording to the lack of literature collection and analysis methods in the current society, the computer also faces such a problem that it is unable to obtain the deeper information of

4、the literature in the Internet. There is a long way to go for computers to have the logic ability of human intelligence at the age of three. The main reason is that computers lack certain knowledge. Knowledge map is a good tool to help us to describe the attributes, model and classify the articles i

5、n the network, find the research topics and research trends in a certain field, so that computers can achieve more accurate classification, and surpass the results of human beings in some tasks.In this paper, CiteSpaces mapping and analysis of knowledge map in the field of TCM treatment of pneumonia

6、, to study the application of knowledge map in a field and how to set up the corresponding knowledge map. While summarizing the research topic and trend of traditional Chinese medicine in the field of treating pneumonia, this paper introduces the application advantages of knowledge map and a future

7、development direction. By retrieving some excellent articles about the treatment of pneumonia by traditional Chinese medicine from CNKI, the data are transformed and exported, and CiteSpace is used to analyze the author, organization and key words of the work, and the generated knowledge map is visu

8、alized and analyzed. Conclusion: knowledge map has a very high application value in the research of research trend and research hotspot in a certain field. We vividly present the important information in the research field through the way of visualization map, helping you to understand the research

9、status, development status and research hotspot of traditional Chinese medicine in the treatment of pneumonia, and at the same time, we can speculate the future research accordingly The trend provides more reference for future research. The essence of knowledge map is to express knowledge, but its h

10、igher application value is to be able to distinguish the relationship between entities, and to describe the relationship between entities in the form of pictures, and to answer users questions in depth. The knowledge map has a good expansibility, and the content depends on the range of users want to

11、 know, which provides a new and effective method for scholars to understand a research field or even a new field.Key words；knowledge graph；Visual analysis；pneumonia；information managemen第1章 绪论1.1选题背景及意义随着世界“信息进程的逐步加快”我们在研究某一领域的知识问题靠以前的统计数据表格、各种文件的汇总、以及日常的开会记录已经不能够满足我们来进行研究某一领域的一些热门主题或者某一领域研究进行的大方向。我

12、国新年的目标建设和科教兴国战略的制定与深入，对于历史过往和现在的文献研究与发现它们之间的联系已经是我们的一个重点内容。能否将某领域的发展方向以及研究的重点内容进行有条理可视化分析，是我们能否把握某领域的关键内容的重要标准。当前互联网时代的快速发展和当前我们面临的新型冠状病毒的侵入，对我们整个世界的医学工作者对于分析以往SARS、甲型H1N1等类似传染病方面的知识分析，对现在的中国的医学团队以及全世界防疫工作提出了更多的要求。我们本文针对面临网络的这个巨大的数据库难以精确地去处理某研究领域相关资料的问题，借用知识图谱这一工具来减少工作的复杂程度，提升工作效率与准确性。知识图谱用我们通俗的语言来讲

13、，就是把我们庞大的数据库比如中国知网，从中能够检索到的文献进行人工的筛选，并且运用特定的算法将各种相同的或者不同的信息，利用网状结构的一些连线，将其形成不同对应的关系。同时也会将我们收集到的文献进行提取关键词以及作者、研究机构等我们想要去了解的内容，通过不同形状、颜色、以及连线的大小区分不同的对应关系，类似于数据结构中生成树的形状，方便观看的同时便于我们去进行研究某领域的发展趋势和当前或者以往的主题内容。通过对中医治疗肺炎这个领域的文献进行可视化分析。利用CiteSpace软件将收集中国知网中有关中医治疗的文献进行转码，绘制成知识图谱，通过对关键词、作者、研究机构等进行可视化分析，总结现阶段中

14、医对于肺炎治疗的热点话题以及研究方向，向大家展示知识图谱可视化分析技术的同时，也为我们以后的治疗肺炎与肺炎相关疾病的研究与用药方案提供参考与借鉴。1.2 研究的目的及意义随着现在互联网技术以及科学技术的不断发展，很多先进的技术应运而生，对待网络的信息人们也期望我们的电脑能够像人一样去理解这些文章的内容以及提取其中重要的关键词以及发展主题。电脑来代替人的工作，将大幅度提升我们的工作效率，人们可以更快更准确的去获得自己想要的信息。为了能够满足人们对于这种将文献通过电脑来帮助人们阅读提取的需求，本文借助知识图谱这一技术来解决上述问题。如果我们从字面意思上来看，知识图谱作为知识的一部地图，它本身也是一

15、种数据库。我们如何在互联网中杂乱无章，并且无时无刻不在增长的数据库中，将这些文章进行一个处理绘制成一个更加具有条理，更加具有结构的知识数据库，去探寻某一领域的研究趋势以及研究热点，知识图谱可以为我们提供更加有逻辑性和条理性的帮助。伴随而来的问题是知识图谱能够为我们提供帮助，但是我们应该如何去运用并且绘制与我们研究内容相符合的知识图谱，如何去解读知识图谱，并对它进行可视化分析是我们去探讨研究的一个目的。研究知识图谱的运用的主要的研究意义是为了我们在研究问题是提供一个方便的工具，从而提高自己的工作效率，方便自己的时候也能够促使我们现在网络变得更加智能化，让我们用更新的一个视角，去探索网络上的资源，

16、逐步去寻找能够更加符合用户需求的方法，从更深的层次上去了解我们已知或者未知的领域。1.3论文的主要研究内容及组织结构本论文共分了五个篇章，所述内容如下：第一章是绪论部分，主要说明了在对数据库文献内容管理方面面临的一些问题，在面对数据库文献如何更加精确地处理这个问题，我们借助知识图谱这一技术，通过对于中医治疗肺炎这一领域的内容进行文本挖掘及可视化分析来向大家介绍知识图谱的一些应用。第二章详细介绍知识图谱的原理以及国内外研究现状，以及知识图谱的典型应用介绍。第三章对与知识图谱相关的软件CiteSpace进行相应的技术介绍，如何利用CiteSpace将数据库中收集的文献进行处理，进而如何去绘制知识图

17、谱的流程。第四章是基于肺炎的文本挖掘及可视化分析，将我们在中医治疗肺炎领域收集到的文献，根据不同的选择生成知识图谱，对不同的知识图谱进行可视化分析同时总结出关于中医治疗肺炎研究主题和研究方向，并且根据当前国内对于知识图谱的运用以及落地情况，提出未来对于知识图谱这一技术的未来发展建议与应用的展望。第五章是对于本篇论文工作的一个总结。第2章 知识图谱的国内外研究现状2.1 知识图谱的定义在一些官方论坛中，知识图谱是在我们百度、谷歌等基本搜索引擎的一个更高级的加强。从本质上来说知识图谱是更加具有现实意义，所针对的是为了服务行业和通用知识。知识图谱具有的网络特性主要是：（1）主要是由大小不同的节点和粗

18、细不同的线段组成。每个节点都会代表一种现实中的代表，比如作者、研究机构、关键词等。节点的大小同样代表重要性的大小，比如作者节点越大代表其发文量和引用频次较高。（2）每条线代表的是机构、作者、关键词之间的联系程度，连线的多少，粗细、颜色都对应着之间的相关联关系。2.2国内外研究现状对于国内当下需要提升搜索效果，使得搜索应用更加成熟、增强科研水平和社会服务水平以及传承文化等方面，知识图谱这种由网页字面意思向主题抽象概念的转变变得尤为重要，包括科学研究与教学研究。实现锁定自己想要的检索的内容，而不必从庞大的网络数据库中进行筛选，也成为当下评判未来第四次工业革命综合能力的重要水平。知识图谱本身是一个用

19、具有一定意义的实体与其它实体相连而成的网状关系网。在国外，西方国家对于知识图谱的运用比中国起步早，并且他们的知识图谱技术和应用目前都处于较高水平，最早在1999年，陈超美教授就提出了关于知识图谱的相关著作信息可视化与虚拟环境，在他的启发下，美国科学情报研究所，匈牙利科学院图书馆，等均对知识图谱文本挖掘进行了激烈的探讨研究。比较著名的雅虎成为互联网奇迹的创造者，知识图谱在其中起到了非常重要的作用，分类目录数据库依靠的就是知识图谱的一个实体抽取加知识融合技术，能够进行全面收入的同时，因为知识图谱严谨的逻辑性，使得搜索的准确性并没有因为内容庞大而缩减。同样依靠知识图谱技术使得自己具有竞争力的公司还有

20、美国的维基百科，维基百科的应用层次比雅虎更加深入，维基百科能够做到自由编辑、内容自由将知识图谱的权限扩展到全民参与阶段，维基媒体基金会用出色的管理方式，使得大家成为搜索的受益者也成为文库内容添加的贡献者。我国目前在知识图谱这一技术应用上比起西方国家来说处于落后阶段，因为我国对于该领域起步时间在远远落后于西方国家，并且发展进度较慢，直到刘则渊团队将应用方式进行改良之后才开始去深入加深对该领域的研究。在国内知识图谱在我国的发展主要包括以下三个阶段：第一阶段：初级阶段，此时主要进行的是一个知识抽取的阶段，此时的知识图谱技术主要的目标是将庞大的数据源中提取出实体关键词。第二阶段：中期阶段，此时的知识图

21、谱技术可以将实体的内容比如人名、地名、机构名、时间等这些实体内容扩展到具体的领域进行分类划分，从而将信息利用最大化。第三阶段：后期阶段，此时的知识图谱已经能够进行完整的属性抽取加知识融合，最重要的一步就是我们知识图谱中的节点连线的过程。当前国内将知识图谱应用的领域主要在金融、医疗、教育、证券投资等等需要进行关系关联的领域，在教育行业中比如掌门一对一这个企业，做到能够将因材施教通过知识图谱来进行体现，了解学生的学习状况，对应学生当前的知识体系，进行个性化教育。在金融领域实现对于风险的把控，搭建风险控制知识图谱。比如P2P平台，能够将网络中复杂的风险进行可视化分析，从而降低对于资金外流的风险。目前

22、来看国内已经加大对于知识图谱这一领域的研究与应用，以大连理工大学刘则渊教授的研究团队为引领，运用最新的计量学和计算机统计的方法，比以往要减少很多工作量，由于他们的影响国内对于知识图谱的研究这一领域已经逐渐的增加大量的发文量，对于该领域的研究也越来越深刻，整体来说进步已经非常大了，但是知识图谱的语言复杂性以及应用的丰富性依然是一个非常繁琐并且值得推敲的内容，中国在知识图谱这一领域的研究还是需要继续加强，让知识图谱来更加方便我们的科研和应用领域。2.3知识图谱的典型应用2.3.1智能搜索智能搜索所产生的意义是为了让用户能够不一定非得使用完全准确的关键词就可以去快速检索。除了我们日常的检索搜索之外，

23、还能提供一些用户的日常兴趣的识别，根据用户的喜好来进行筛选过滤使用户体验获得完美提升。2.3.2深度问答我们的科学家不断地进行研究，提升机器人的智慧以至于出现电脑战胜世界围棋大师的结果。深度问答技术包括对语言的理解、理解知识以后进行高效的处理分析，技术的提高，将来会逐步适应人类所提出的高难度的用户需求，使机器和人更具有互动性，达到能够去分析人的思维，使机器人比人类更具有智慧。2.3.3个性化推荐近年来已经有非常多的个性化推荐系统，利用知识图谱将海量知识收集并且提供的个性化服务会更加精确。比如在医学领域，知识图谱为我们提供的个性化推荐例如；在中医医生和专家的指导下，将医学信息进行整合绘制成一个面

24、向某种疾病的医学知识图谱。这样当患者向医生提供自己发病特征时，我们一方面通过医生自己专业知识的判断，另一方面可以通过知识图谱来有效的去辅助医生来进行判断疾病的病源所在，两方面汇总更能够准确的去判断。借鉴以往的专家的用药方案，可以使年轻的医生去学习借鉴，为病人提供最佳的医疗方案。同时对于现在医疗来说，构建医学的知识图谱，对于药物的科研也是非常大的帮助，可以更加有条理的去梳理我们一些药物的配方信息，为研制新药也能够提供科研的帮助。2.4本章小结本章内容主要介绍了知识图谱是一个什么样的工具，以及这种工具和技术在国内外的一个应用情况以及发展现状，介绍了知识图谱可以应用的部分领域及它的特殊的功能，为下面

25、的图谱的可视化分析的结果提供一个简单的介绍。第3章知识图谱的生成软件CiteSpaceCiteSpace软件是由著名的美国Drexel大学信息可视化专家陈超美博士，在Java语言的基础上研发出来的一个能够将知识图谱进行可视化分析的一个工具。我们通过观察视图中的关键词以及线段颜色、粗细，来了解不同国家、机构、专家之间的联系以及研究的热点以及研究方向。为我们能够进行深入性的探讨各个领域内专家的一些研究热点，起到一个总览全局的便利。3.1软件原理及应用 3.1.1软件原理CiteSpace主要遵循的是引用分析加上寻径网络算法，通过对特定的领域的文献来进行分析处理，将学科领域不同时间、空间、作者的作品

26、文献的集合，通过特定的算法建立不同的联系强度，以及将频次的强弱以图文的形式展示出来，形成对学科的进步提升和学科进行发展的探测。本工具最显著的一个特点是能够与时俱进，不会是一种不变的科学，使用者可以根据不同的需求来自己设定文献年限的范围，包括时间、主题、或者比较广的一个领域等。可以保证不会因为旧文章的过时，使科学领域也跟着一起过时。3.1.2软件应用CiteSpace能够有效的帮助研究者更好的去研究一个刚刚涉及甚至是未知的领域，想要理解的范围根据研究者自己的选择来定。可以去研究整个领域所有时间段、所有地区的内容综合，也可以去研究一些比精炼的在领域中比较具有代表性的重要文献。我将CiteSpace

27、能够解决的问题汇总如下；（1）在某一研究领域中，哪些文章是具有代表性或者使用最频繁的。（2）在某一研究领域的发展进程中，哪些文献起着承上启下的作用。（3）在某一研究领域中，哪些文章或者说主题占据着最重要的位置，为该领域发展方向的奠基石。（4）领域和领域之间，它们有无关联关系，如果有关联关系，是通过什么进行关联的。（5）同一领域，经过时间的推移，发生重大的转变，那么转折点在哪里，起转折点的文献或者主题是什么。CiteSpace对于那些关注一些学科整体主题，以及学科发展历程对于未来提出展望的学者或者科研人员们，不仅仅是提供了一个便于他们进行分析文献的一个工具，更能够拓宽他们的视角，使其站在更高的角

28、度看问题。 3.2 CiteSpace关于知识图谱功能介绍3.2.1 核心功能CiteSpace的主要功能是产生一种将多个文献进行组合，然后将共现出所有文献的集合形成一种独特的网络结构。将共现出来的文献组合，通过不同粗细和颜色的线段、不同大小的节点、以及节点年轮等形式来组成可视化图谱。聚类视图、时间线视图、和时区视图这三种视图多被用于文献的一个被引用方面的分析。3.2.2 视图功能介绍聚类视图：聚类视图所展示的为将研究领域分为不同的角度。通过将数据分为不同的层次，比如自上而下，或者自下而上的这种聚合策略，使得读者能够从不同的方向看待问题，便于理解图谱的内容，更好地把握研究方向。 默认视图：默认

29、视图中研究对象的方法主要依靠节点的大小、颜色。当默认视图中，节点的形状越大的时候，它所代表的我们所分析的对象出现的频次越频繁。在节点中也会有频次的一个区分，节点内圈是一种年轮的形状，里面的颜色深浅，以及年轮的密集程度代表着在不同的年份，我们的研究对象被引用的频次的多少。节点之外，节点与节点之间靠线段进行连接，进行连接的线段的粗细以及颜色的深度代表着节点之间相互被引用的强度，遵循深大于浅，粗大于细的强度排列。默认视图是初学者的一个入门知识图谱，在此图谱上已经可以浅显的看出各种知识聚类形成的联系，以及各种聚类随着时间的进行所进行的一些变化。 时间线视图：时间线视图是在默认视图的基础上，通过一些聚类

30、算法生成的聚类中文献专门针对于时间跨度联系的一个知识图谱，该功能的实现需要在软件中termtype选项中选中nounnphrrases，绘制时间线视图的基础是在已经生成聚类视图和默认视图的基础上进行的一个操作，根据节点的所属于的聚类以及所属于的时间段，分别化为纵坐标轴和横坐标轴，将各个节点对应到所对应的时间节点上，我们的时间线视图就形成了。3.3CiteSpace科学知识图谱的绘制流程3.1.1数据转化与导入基本步骤：准备数据: CiteSpace比较常见的数据来源为中国社会科学引文索引数据库（CSSCI）和中国知网数据库。其中CSSCI需要达到一定的权限才能够进行数据的下载，中国知网虽然文章

31、大多是收费的文章，但是分析数据没有数据权限也可以进行数据的收集。同时在CiteSpace软件界面（图一）也可以看出可用于分析的数据库为WOS、CNKI（Refwork）、CSSCI、DERWENT、NSF、Scopus、SDSS、Project DX.数据转换：本文以中国知网数据库收集数据同时注意将导出数据转化为Refwork格式。方法为建立四个文件夹分别为data、input、output、project,将input文件夹存放从知网高级检索导出的数据，output保存转换后的数据，data文件夹用于保存原始和转换后的数据。保存数据和和转换步骤如图二、图三所示。 使用CiteSpace进行分

32、析分析前需要注意，由于中国知网的数据库只能做keyword、author、institution、country的分析，其它比如Term、Catagory、Cite Reference、Cite Author等无法实现，所以不要点选这些选项。通过关键词、作者、研究机构这些我们可以分析的选项来看，我们能做的是针对于文献研究热点和研究趋势的分析和基于文献知识图谱的聚类分析。第4章 基于知识图谱的肺炎文献文本挖掘与可视化分析4.1数据来源国内对于学术研究比较权威的机构大多数来自于中国知网，虽然大多数内容需要付费进行提取，但是我们通过高级检索，利用知中国知网的精准词汇已经能够满足我们对于领域问题的研究

33、的数据需求。所以本文通过中国知网的高级检索，在基础科学、医药卫生科技、信息科技、管理科学四个主要类型的领域进行检索。检索条件设置为“中医”&“肺炎”&“呼吸道疾病”&“知识图谱”，将这四类关键词相关的内容作为检索的条件，将搜索到的数据进行相关度排序，剔除无关文献，将参考文献导出，导出的内容主要包括文献的作者、研究机构、关键词等文献参考中的关键词信息。4.2研究方法我们对中医治疗肺炎这一领域绘制成的知识图谱的分析，主要采用的是关键词共现这一方法，该方法的实现是依靠知识图谱中节点与节点之间的相连接为基础，通过CiteSpace绘制成的知识图谱规则，线段粗细、颜色深浅、以及节点大小，为我们对于中医治

34、疗肺炎这一领域的研究提供了良好的技术支持，可以清晰的展示出该领域的一个研究方向与研究趋势。我们当前CiteSpace为5.6.3版本，能够实现对于作者、研究机构、关键词所有的知网文献能够提供的主要数据进行绘制知识图谱，使我们能够更加全面的去分析中医治疗肺炎这一领域热点情况并分析研究趋势。4.3 文献发表数量统计从CiteSpace得到的数据进行人工统计得到每年的文献数量绘制成折线图。如图一所示，从图中数据可得出，在2010-2019年之间,国内的年均发文量在130-210篇区间上下波动,2010-2016年之间呈逐渐增长的一个趋势，但是在2016-2017年以后此类的文献呈逐级递减的一个态势，

35、论文的一个发文量波动起伏比较有规律，但是发文量的整体数量比较少，说明在国内中医对于肺炎这一类疾病的研究在这十年时间中缺乏一些重视，同时也表明中医治疗肺炎的相关科学研究工作进行的较少，相关的研究处于一个规律性的上升和下降之中，而且中国医学比较偏向于注重临床效果，对于研究性课题往往重视程度不足。同时通过折线图可以看出2010年以后的文献数量不断上升，应该是受到当时甲型H1N1流感的影响，但随着时间的流逝，对肺炎的重视程度又逐渐减弱，受社会环境影响效应比较高。通过分析2010-2020年中医治疗肺炎的文献数量来看，可以看出当前我国中医对于肺炎的研究文献知识库的储备比较匮乏，在2020年面临新型冠状肺

36、炎病毒的影响，全国各地的专家呼吸科专家医生全力以赴投入到肺炎的临床与科研之中，可以预估2020年在该中医治疗肺炎领域的文献数量将会大幅上升远超2019年，学者们将会更加重视这一领域的问题，在此时期,我国有关中医治疗肺炎的研究将可能产生丰厚的成果，并且得到世界的认可。4.4关键词可视化分析关键词是对医学专家作者发表文章内容的高度概括，是作者为了精确的表达文章内容进行精心的一个选择，我们使用CiteSpace通过对收集的文章关键词生成的知识图谱进行可视化分析，可以使我们清晰地去把握肺炎等相关疾病治疗领域的一些热点词。高频关键词是对文章或者某治疗方案主题内容的高度提炼，它所阐述的精确概括的关键性词语

37、可以为后来的专家学者在该领域的研究提供很大的引领与方向。使用CiteSpace对中医治疗肺炎这一领域的文章提取出来的关键词绘制的知识图谱共生成关键词节754个，3676条连线(N=754，E=3676)，其中中心性较高的关键词有23个，剔除“中医”、“中医治疗肺炎”、“肺炎”3个基础词汇，其中“定向透药”、“内外合治”“临床观察”显示出在2010-2020年这十年中，中医治疗肺炎主要采取的三大主流治疗方向为定向透药、内外合治，以及临床观察，通过定向透药的自动报警装置，将治疗的强度时间以及温度等全部显示在仪器屏幕上，能够大幅度保证我们医生在临床治疗中的一个安全性。同时可以促使肌肉进行一个深度的放

38、松，达到消炎、消肿、止痛，同时促进血液循环，使患者在临床治疗中能够快速并且大幅度的减少患者的痛苦。在临床观察这一阶段，医生工作的主要的内容就是去观察病人，运用医院成型的一套护理体系对患者的身心进行集体的护理，密切观察患者的一个生命体征、针对患者每天的反应实施正确的治疗以及呵护、提供药物治疗的同时去疏导患者的心理提供相关的健康心理指导。相对比西医主要采取药物内服的方法中医治疗肺炎的方法和手段要更具有针对性。“射干麻黄汤”关键词的出现，体现了肺炎的中医治疗不仅仅局限于外治，同时还结合了口服中药进行内治以及周到的心理引导等综合疗法。为了便于统计数据，我们将出现的关键词频次在5次以上的做一个表格汇总，

39、通过表格的数据来看，我们能够了解到在中医治疗肺炎这一领域定向透药、小儿肺炎、麻黄、咳喘、中药熏洗等治疗方法、治疗药物、治疗症状、使我们近十年中常见的一些问题与解决方法。借助于这些关键词的频次，我们发现中医治疗肺炎的主要还是集中在临床治疗这一方面，但也有一些对于肺炎相关疾病进行了预处理，该领域的研究是一个不断发展的过程，新型冠状病毒的入侵也迫使我们加强对该领域的关注。4.5 作者可视化分析发文量的多少象征着科研成果以及对该领域研究程度产出量，论文被引用频次表明其学术价值的高低，更能体现出其在治疗肺炎中的价值。关于中医治疗肺炎相关研究领域核心作者网络图谱中，节点大小呈现该专家的发文量，节点越大，对

40、应的发文量越高，线表示不同研究领域作者对同-问题的合作研究关系，不同颜色表示不同时期，节点颜色对应图中的时间轴。由表可知，2010-2020年中医治疗肺炎领域发文量前10名的高产专家10篇以上的有5人8-10篇的有5人，被引用次数100次以上的有5人。作者之间的联系程度由连线的粗细反映，从图中可以看出王成祥、聂志红、胡晓灵、刘艳娇、李文金、吴冠乳，形成的一个比较大的小团体，之间的联系也是比较密切。但是从全图来看，可以看出作者之间的联系并不密切，缺少学术交流。其中上海中医药大学附属龙华医院儿科主任医师、 硕士生导师， 全国中医药学会儿科分会常 务理事， 世界中医药联合学会儿科分会副会长姜之炎她的

41、发文量共计25篇被引用次数235次，长期从事中医、 中西医结合治疗小儿 腺样体肥大、 慢性咳嗽、 反复呼吸道感染、 小儿肺炎、 支气管哮喘、 小儿肾脏病、 女童性早熟及婴幼儿胆道闭锁术后 肝胆疾病等临床与研究工作， 具有丰富的临床经验，但是在图中可以看出其与其他学者的交流比较少。优秀专家的经验分享，能够起到火车带头的作用，学者之间的交流亲密程度有待进一步加强。 下面两图为作者的单个作品被引用频次与所有作品被引用频次根据知识图谱数据进行汇总的表格，通过简单地数学计算可以得出，一篇文章被引用的频数中位数在10次左右，文章发表的时间来看相对比较均匀，但是引用频次比较高的作品近一年没有出现过，而且文献

42、也多是回顾历史的经验，缺乏创新性，同样也说明该领域以后的发展方向应该更加具有新颖性的方向去研究。4.6研究机构可视化分析利用CiteSpaces将意义相近的机构名称合并(同一大学的不同附属医院尽可能合并，医院内不划分科室，同一机构不同名称统一为现用名称)，绘制中医治疗肺炎的研究机构的时区分布图谱，同时从图中可以看出（N=883,E=35847）关键词节点有883个但是连线达到了35847条，研究机构之间的联系是非常的密集各机构之间相互借鉴现象普遍，主要的研究机构是各地区的中医药大学及中医医院，其中最具有代表性的是中医科学院广安门医院。2010-2015研究机构年主要集中在北京、天津、长春中国的

43、北方地区，以北京中医研究研究所为代表，主要探索中医内外合治，天津长春等地的中医药大学及附属医院成为主要研究阵地，其中天津地区的发文量最多，并且与辽宁、北京地区的研究机构开展了初步的合作，打破了合作基本局限于机构内部的局面，从连线上来看各机构具有非常强的合作关系。上海中医药大学与山东中医药大学的研究也具有较高的活跃度，前者研究主要围绕小儿呼吸道感染展开，后者主要研究内服汤药与老年肺炎治疗的临床效果。结合作者联系图谱能够发现，众多医学作品的作者大多来自于各地大学以及其附属医院。2015-2020黑龙江中医药大学、天津市河北区津鸿医院、浙江大学医学院附属第一医院和四川大学华西医院为国内领先机构，其临

44、床试验次数位列前三皆以临床疗效观察为主要治疗方式以及对用的研究方法也是通过临床诊断，遵循的原则都是以干预性研究为主流，之后对应患者症状单独用药是主流。由图可知，我国中医治疗肺炎领域的学术团队中，核心机构关于中医治疗肺炎研究论文分布广泛但是联系密切，且各个研究机构之间的连线非常多，说明合作程度比较高，伴随而来的是学术互动频率比较高，这也是为国家治理肺炎能够取得重大突破奠定了基础。对于发文机构我们将发表数量达到5篇以上的机构汇总表格，从表格中我们可以看出不同地区的发文量有着很大的差距，在北京有三个机构发文量达到9篇以上，我们通过研究机构也能够去了解作者的身份是医生还是学校的医学教授，从而使我们了解

45、到首都北京是中医治疗肺炎学术活动最活跃的一个地区。4.7肺炎知识图谱可视化分析总结本文通过CiteSpace对中医治疗肺炎近十年的文献进行可视化分析，可以发现该领域热点主要集中在中在支气管炎、支原体感染、呼吸困难等症状上面，治疗方法主要有中西医结合疗法并注重护理满意度，面向的病人群体大多数是儿童与老年人抵抗力较差的群体。进行康复、心理干预等措施和老年人关系密切。在研究机构知识图谱中，存在联系或有合作关系研究机构很多联系也比较密切,但是年发文量目前没有超过200，针对机构之间的合作与文献发表量这两方面我国对中医治疗肺炎这一领域的知识储备有待进一步的提升，活跃学术气氛、增加学术交流和经验借鉴这一方

46、面的优势应继续保持。在作者知识图谱中，我们能够发现作者发表文章多少主要是根据医院的临床患者的研究报告来进行发表的，学者之间的思想碰撞产生的文献较少，而且发文量最多的能够达到25篇文献，前十的作者发文量能够相差17篇文献，剩下的大多数作者都集中在2-3篇文献，造成这种现象的原因是医学工作者之间缺少工作经验的交流，文献的多少取决的是患者数量和面对的问题，很难有对肺炎相关疾病的未来性文章，大多数是对症下药的一些经验和用药方案，针对这一现象，作者之间可以像研究机构这方面去加强之间的联系与讨论，多一些医学协会之类的组织，使作者们有机会能够加强学术交流，讨论自身遇到的问题去发展新的未来课题。在关键词知识图

47、谱中，我们能够发现中医研究治疗肺炎方法主要依靠临床诊断,但是中国的临床诊断案例数据较少，一些借鉴也容易产生偶然性的因素。针对目前现状，治疗肺炎新方法的探索，技术方面的优化仍是医护人员关注的重点方向。如肺炎由于病原菌不同，临床症状轻重不一，治疗有所选择。对身体健康、病情较轻者，特别是病毒性肺炎，一般可单纯用中医药进行治疗，但对年老体弱、婴幼儿、免疫力较低、感染较重者和重症肺炎患者，除密切注意病情变化外，由于病情较危重，应积极予以中西医结合治疗，肺炎后期可使用中医药调理，促进病灶吸收，防止机化，预防复.发，增强机体免疫力，使患者早日康复。4.8肺炎未来研究前沿根据文献绘制的的综合研究趋势表格我们可以看出，从2010年至今，中医对于肺炎等疾