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文档简介

1、检索词:人工智能(artificial intelligence)在web of science上面使用人工智能检索词,限定主题检索,时间范围从1950-2017年,得到了上万条结果,所以我以被引量降序排列为条件,选取了前450篇文献,下载在本地文件夹中。1.导入savedrecs.txt文件2. 将.txt文件转成.tx2文件,点选.txt文件,使其变为蓝底,选择在“Edit doc file”栏下的“Replace line feed with carriage return”选项,选择“确定”选项、选择“是”选项、选择“是”选项。得到如下图3. 将.tx2文件转成.doc文件,点选该.t

2、x2文件,使其会变为蓝底,选择在“Misc”栏下的“Convent to Dialog format”选项卡下面的“Convent from Web of Science”选项,选择“确定”选项。得到如下图选择作者(author)4. 选择作者(author)进行频次分析,在Old Tag中输入au(不区分大小写),在中选择Any;separated field 划分方式,点击Prep。得到如下图5.重命名,为防止文件名相同的话被覆盖,在“Type new file name here”下面的文本框中输入“author”,选择“file”选项卡下面的“Renamefile”,选择“确定”选项,

3、即可重命名。如下图所示分析:得到的两列结果,第二列代表文献作者,第一列代表文献作者出现次数(升序排列),第一列中有相同数字的,如:2、6、9等,这代表这些作者出现在同一篇文献,比如出现两次2,说明有2个作者写了在“第2篇”文献。6. 对含有作者(au)的out文件分析,先点选需要转换的out文件,使其 out文件变为蓝底,再在中选择“Whole string”,然后再勾选“Sort descending”表示对结果进行降序排列,最后点击“Start”。得到如下图分析:得到的两列结果,第二列代表文献作者,第一列代表文献作者出现次数(降序排列),有相同的出现次数,表示这些作者写的文献数量相同(45

4、0篇中),在这里最高的是6次的那个作者。题目(title)1.选择savedrecs.doc文件,使其变为蓝底2.3.重命名分析:在题目条件中,没有相同的结果4.对题目文件进行分析 分析:每个题目出现次数都是一次。对出版年份(py)分析选择.doc文件,在Old Tag中输入py,在中选择“Whole filed intact”,如下图: 点击“Prep”,选择“确定”,选择“No”,如下图:重命名对out文件进行分析,点选publish_year文件,使其 out文件变为蓝底,再在中选择“Whole string”,然后再勾选“Sort descending”表示对结果进行降序排列,最后点击

5、“Start”,在就产生了一个与原out文件相同名称的cit文件,如下图所示:分析:该文件会形成两列,第1列表示一个publish_yesr在所有文章中出现的次数,从大到小排列,第2列表示publish_year,本文件中文献出版最多的是1997年,共出版了30次。将cit文件中的所有数据拷贝到Excel中,绘制折线图,如下图:450篇文献是按照被引量降序排列选出的,虽然这个时间分布曲线图是不全面的,但我们还是可以从图中看出一些规律,人工智能这个概念最早是在20世纪60年代提出的,在上升一段时间后到达一个峰值会下降到一个低谷,是一个周期性的发展,在80年代-20世纪初的文献被引最多。关键词(d

6、e)共线分析,我截取的数据中没有de项,所以我使用作者(author)代替,但操作步骤和分析方法是一样的。点选.doc文件,使其变成蓝底,在Old Tag中输入au,在中选择Any;separated field 划分方式,点击Prep。得到如下图2. 重命名,为防止文件名相同的话被覆盖,在“Type new file name here”下面的文本框中输入“author”,选择“file”选项卡下面的“Renamefile”,选择“确定”选项,即可重命名。如下图所示3. 对含有作者(au)的out文件分析,先点选需要转换的out文件,使其 out文件变为蓝底,再在中选择“Whole stri

7、ng”,然后再勾选“Sort descending”表示对结果进行降序排列,最后点击“Start”。得到如下图4.对author的cit文件里面“列表栏”中选择出现超过2次的人的名单,再选择“Analyze”选项卡下面的“Co-occurrence”选项里面的“Select Units vialist box”,然后再选中author的out文件,选择“Analyze”选项卡下面的“Co-occurrence”选项里面的“Make pairs vialist box”,在弹出的选项框中选择“否”,再选择“确定”,得到一个author共现的coc文件,如下图:分析:出现三列(一列数字,两列人名),第一列数字代表出现次数,人名是合作作者名字。6.点选author的coc文件,使其变为蓝底;再选择“Analyze”选项卡下面的“List Units inpairs”选项,在弹出的对话框中,选择“确定”,就会产生一个统计作者在coc文件出现次数的ccc文件,如下图:7.先点选author的ccc文件并打开,再选择author的coc文件,使其coc文件变为蓝底;再选择“Analyze”选项卡下面的“Make a matrix for MDSetc”选项,弹出的对话框中选择“确定”,最终会产生三个文件,ma2文件表示

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