国内知识图谱研究进展

孙雨生+仇蓉蓉+邓兴

〔摘 要〕本文以CN

KI为数据源，用CiteSpace Ⅱ的关键词聚类和突变词检测功能，客观全面分析了国内知识图

谱研究热点及相关学者?研究前沿及热点与前沿的演化，以揭示国内知识图谱研究进展?

〔关键词〕知识图谱；CiteSpace

Ⅱ；共词分析；研究热点；研究前沿；VOSviewer

DOI：10.3969/j

.issn.1008-0821.2014.01.019

〔中图分类号〕TP399；G202 〔文献标识码〕A 〔

文章编号〕1008-0821（2014）01-0084-05

Research Development of Mapp

ing Knowledge Domains in China

——Analysis Based on CiteSpace Ⅱ

Sun Yusheng Qiu Rongrong Deng Xing

（School of Management，Hubei University of Technology，Wuhan 430068，China）

〔Abstract〕”BZ〗With the CNKI as data source，this article made use of the keyword cluste

ring and burst detection function of CiteSpace Ⅱ，analyzed research hotspots and

related scholars，research frontier and the evolution between hotspots and front

iers objectively and comprehensively，in order to reveal the research development

of mapping knowledge domains in China.

〔Key words〕mapping knowledg

e domains；CiteSpace Ⅱ；co-word analysis；research hotspot；research frontier；VOSvi

ewer

作为一种可从宏观?中观?微观层面可视化揭示学科?领域?主题发展概貌的方法，知

识图谱可辅助学者多角度直观审视领域研究主体（含机构）及其合作?研究热点及前沿?研

究结构和现状?研究范畴等，其理论及应用研究逐渐成熟，成为科学计量?信息计量?文献

计量等领域新兴研究热点，发文量近年来成倍增长，呈J型曲线走势?

知识图谱根据构建方法分为传统计量图谱?三维构型图谱?多维尺度图谱?社会网络图谱?

自组织映射图谱?寻径网络图谱^[1]；所用工具包括引文分析软件HistCite?统计

分析软件SPSS?社会网络分析软件Pajek?Netdraw?Ucinet等；所用方法涉及词频分析?共

词分析?共被引分析?聚类分析?因子分析等；所研究主题经历算法?复杂网络分析?科学

动态性内容分析，并趋于融合；所应用范围不断扩大，根据研究性质分为学科研究（如管理

学?医学等）?主题研究（如政府绩效管理?创新研究等）和其他研究（如辽宁省高校自然

科学学科分布与合作网络）^[2]，根据实际应用分为科研领域?教育领域?社会问

题领域等^[3]；存在研究缺乏标准?方法不系统?深度不够?中文引文数据库不完

善?工具兼容中文文献不理想等^[4]问题?

本文基于CiteSpace Ⅱ分析国内知识图谱研究热点?前沿及热点与前沿的演化，以揭示其研

究进展?

1 数据来源?研究框架?工具与方法

1.1 数据来源

中国知网（CNKI）相较其他中文数据库，文献数量最多，覆盖面最全，为确保来源数据的高

相关性及高质性，本文以CNKI的中国学术期刊网络出版总库?中国博士学位论文全文数据库

?中国优秀硕士学位论文全文数据库为数据源，以“知识图谱”为检索词，用主题方式进行

检索，共得到552篇文献（检索时间为2013年8月24日，发文截止日期为2012年12月31日）并

保存为refworks格式?此外，国内“知识图谱”最早出现在陈悦和刘则渊于2005年发表的《

悄然兴起的科学知识图谱》一文中?

1.2 研究框架

本文基于CiteSpace Ⅱ和共词分析法，用路径搜索算法精简生成作者和主题词共现网络，分

析研究热点及相关学者；用突变词检测算法探测突变词及其突变率，分析研究前沿；生成关

键词时区视图以分析研究热点与前沿的演化，最终揭示国内知识图谱研究进展?

1.3 研究工具与方法

1.3.1 CiteSpace Ⅱ简介

CiteSpace Ⅱ是陈超美博士开发的基于Java平台及共引网络理论^[5]，适用于多元

?分时?动态复杂网络分析的?支持ISI格式（可将部分其他格式转换为ISI格式）文献数据

导入的开源知识图谱软件?其以可视化图形展现并识别学科前沿及其演进路径?经典基础文endprint

献，辅助用户挖掘?分析科学知识及其相互关系，并通过关键词聚类和突变词探测来确定领

域研究热点和趋势^[6]?此外，还可进行作者合作?机构合作?关键词共现?作者

共被引?文献共被引等分析^[7]?

1.3.2 研究方法

共词分析法最早由法国文献计量学家在20世纪70年代中后期提出，基本原理是统计一组词两

两出现在同一文献中的次数并基于此进行聚类，通过分析词所代表学科和主题结构深度剖析

当前研究热点^[8]?

2 国内知识图谱研究现状分析

笔者用CiteSpace Ⅱ的数据格式转换工具转换并导入国内知识图谱文献数据，进行相应设置

后生成所需图谱：在“preferences”中选择“Chinese Encoding”选项；设置“Time Scal

ing”为1年；“Term Source”选择为Title（标题）?Abstract（摘要）?Descriptor（叙

词）?Identifiers（标识符）；“Node Types”选择“Author”；阀值设置为Top 30；最

后点击“go”运行CiteSpace Ⅱ，生成通过不同颜色及大小反映各知识节点及其关联的作者

与主题词混合图谱，见图1?其中，方形节点表示热点术语，圆形节点表示作者；节点大小

表示出现次数；节点年轮颜色及厚度表示出现时段；紫红色外框节点是发生研究转向或引发

大量学者关注的关键节点；节点间连线颜色和粗细表示关联年代及关联度^[9]?FL）〗

2.1 研究热点及代表作者分析

由图1可看出，该共现混合网络聚类效果不明显，呈星形结构，研究力量较分散，一方面，

作为研究方法，知识图谱实现方式?构建工具相对较多；另一方面，不同领域学者多用知识

图谱进行各自领域主题研究?紫色外框主题词节点“知识图谱”?“科学知识图谱”?“科

学计量学”?“研究热点”?“信息可视化”具有较高中心性及频次，为关键节点，其他主

题词节点星形分散在其周围?从与主题词共现的作者连线颜色看，大连理工大学刘则渊?候

海燕?候剑华?陈悦?许振亮等构成的合作团队最早开始该领域研究，其中紫色外框作者节

点刘泽渊?侯海燕?许振亮中心性较高，为核心作者?刘泽渊教授将知识图谱引入国内并创

建了WISE（网络——信息——科学——经济计量）实验室，其带领的研究团队（包括侯海燕

?陈悦?侯剑华等）开拓了国内知识计量学与科学知识图谱研究的新方向^[4]；南

京大学宗乾进?袁勤俭?沈洪洲等构成的合作团队近两年发文量较高，该团队利用其开发的

多功能数据处理软件POPCite处理所收集原始数据^[8]，用CiteSpace?VOSviewer

?Ucinet等工具构建信息管理?旅游?管理学?金融等学科知识图谱，发表了系列论文，为

知识图谱应用做出了重要贡献；其他学者合作关系不太明显?

研究热点是特定时段内数量较多且有内在联系的文献共同探讨的科学问题或内容，通常其频

次?中心性较高^[10]，国内知识图谱领域中心性及频次均较高的前16个热点术语

（频次均不小于23?中心性均不小于0.01）见表1?可看出：“知识图谱”词频?中心性

均最高，这与检索词为“知识图谱”有关；研究主题主要包括分析原理?研究内容?研究方

法?数据源及分析工具4方面?

表1 国内知识图谱研究热点术语的频次

2.1.1 分析原理

知识图谱定义的详略程度及侧重点各异，或注重结果展示（如可视化效果），或说明理论基

础（如应用数学?计算机科学?科学学?信息科学?统计学?图形学等），或强调研究方法

（如引文分析?共现分析?社会网络分析等），但其内涵较一致：揭示科学知识发展进程与

结构?进行知识发现，属科学计量学范畴^[11]?“知识图谱”的出现为文献计量

发展奠定了新的里程碑，广泛用于各学科领域，是“科学计量学”?“科学计量”研究最前

沿，同时“可视化”?“信息可视化”技术使“可视化图谱”得以实现?图1中

“信息可视化”?“科学知识图谱”“科学计量学”?“知识地图”及刘则渊和陈悦形成的

蓝色多边形网络为国内知识图谱领域早期研究主题及相关学者，知识图谱源于科学计量学，

雏形是知识地图，其较知识地图更能揭示知识间联系及进化规律^[12]?早期主要

研究概念?发展历程及定位等，以借鉴为主（翻译国外专著与文献），并结合实例展示其研

究方法与应用现状^[13]?从与分析原理主题词共现的作者节点看，国内从事该方

面研究的主要有刘则渊?侯海燕?侯剑华?陈悦?杨中楷?葛莉?赵玉鹏?尹丽春?许振亮

?庞杰等?

2.1.2 研究内容

知识图谱涉及的研究主题较广泛且分散，主要研究具体领域的“研究热点”?“研究前沿”

等，从图1所示连线颜色可看出，其主要应用领域根据时间先后涉及“科学学”?“管理学

”?“情报学”?“竞争情报”?“体育科学”?“图书馆学”等?通过分析相关文献，笔endprint

者认为该领域应用研究主要分为知识基础与知识构成，主流学派及代表人物，研究结构及演

化规律，研究热点?前沿及趋势，研究机构空间分布及学术合作五方面?具体体现为外围节

点“理论体系”?“学术群体”?“代表人物”，“研究进展”?“研究方向展望”?“前

沿领域”等?此外，还涉及“生物”?“人因工程”?“环境”?“信息”等主题研究?从

与研究内容主题词共现的作者节点看，国内从事该方面研究的主要有侯海燕?袁勤俭?宗乾

进?沈洪洲?李江波?杜维滨等?

2.1.3 研究方法

研究方法决定研究内容揭示的角度?结合图1?表1可得出知识图谱研究方法主要包括“共

词分析”?“社会网络分析”?“引文分析”?“聚类分析”及“共引分析（共被引分析）

”等?“共词分析”可进行主题分析，系统?全面?直观了解学科结构及发展状况，预测发

展趋势；“社会网络分析”旨在构建描述群体结构关系及行动者对群体或内部个体影响的关

系模型；“引文分析”可揭示高被引文献，减少数据分析量，简化研究；“聚类分析”根据

彼此相关度分类对象，使类内尽量相似?类间尽量相异，以揭示对象间关系，分析研究过程

；“共引分析（或共被引分析）”通过测度两个或多个分析元素被其他元素共引情形来量化

元素间关联度，进而刻画科学发展的动态过程?图1显示，“共被引分析”包括“文献共被

引”?“作者共被引”?“作品共被引”等；“共现分析”?“关键词共现分析”?“词频

分析”?“作者共引”?“文献共引”等研究方法频次及中心性均较低?此外，从与研究方

法主题词共现的作者节点看，国内从事该方面研究的主要有王琪?刘则渊?侯海燕?侯剑华

?卢章平?赵勇?赵玉鹏等?

2.1.4 数据源及分析工具

数据源选择对知识图谱构建至关重要，多以数据库或期刊为导向?由于CSSCI收录文献质量

较高且含有参考文献信息，国内具体领域研究状况分析多以“CSSCI”为数据源；同样，由

于“Web of Science”（ISIWeb的全称）引文数据库收录文献齐全且回溯时间久远，国外具

体领域研究状况分析多以“Web of Science”为数据源；此外，也有学者以具体领域“核心

期刊”为数据源进行期刊评价，为相关研究人员投稿?期刊自身发展提供参考?分析工具是

实现图谱应用研究的途径，目前多用CiteSpace?从与数据源及分析工具主题词相关的作者

节点看，国内从事该方面研究的主要有赵蓉英?汤建民?姜春林等?

2.2 研究前沿分析

本文通过CiteSpace Ⅱ的Kleinberg算法检测主题词词频变化率，获取知识图谱领域突变词

（出现频次在较短时间内突然增加或使用频次增长率明显提高的术语），以此确定研究前沿

及趋势^[7]，最终得到17个突变词，将其按突现率高低及其突变时间段列出，详见

表2?

2.2.1 注重计量?分析方法与可视化研究

计量分析?分析方法与可视化对知识图谱研究至关重要，“科学计量”?“知识计量”?“

信息计量”依次成为各阶段研究前沿，从知识计量及信息计量角度研究知识图谱成为新的发

展方向?“共引分析”?“作者共引图谱”?“代表人物”等是国内知识图谱2006-2009年

研究方法的趋势，“共词分析”则是2011-2012年研究方法的趋势?可视化技术的引入使传

统二维或三维图表?社会网络等形式的知识图谱表示过渡为“可视化图谱”，成为知识图谱

表示方法的发展趋势?学者关注的焦点?

2.2.2 应用领域以学科为主并逐步扩展

随着理论基础及构建工具的发展和成熟，知识图谱成为新研究方法并受到领域学者的广泛关

注与应用，体现为突变率较高的“科学学”?“管理学”?“创业型大学”?“ERP”?“

创业教育”等，结合突变时间可看出，知识图谱引入国内后迅速在学科领域得到应用，并逐

渐扩展到主题分析，其中创业教育是近两年国内知识图谱的主要研究主题?

2.2.3 研究主题以研究进展?前沿领域?作者关系为主

国内知识图谱研究通过“研究进展”整体把握研究主题?整体状况?核心内容；通过“前沿

领域”准确把握学科研究主题演化及最新动态，预测发展趋势；通过分析“代表人物”及所

涉及学术群体了解领域研究力量分布和合作关系，常用方法是“作者共引图谱”?

2.3 研究前沿与热点的演化

为更好展示研究热点与前沿的演化过程，本文用CiteSpace Ⅱ生成热点与前沿词汇的“Time

Zone”时区视图，见图2（隐藏了最大节点“知识图谱”，以更好展示演进状况）?其中，

节点及其大小表示热点术语及其出现次数，其他特征（如年轮?连线等）含义与图1相同?

分析图2?表2可大致得出国内知识图谱研究热点与前沿的演进过程及发展趋势：科学知识

图谱的引入与信息可视化密切相关，而要确保知识图谱的准确性和客观性，就必须采用科学

计量方法，两者均为知识图谱研究的核心，始终受关注；2006年主要研究知识图谱构建方法

，包括词频分析?引文分析?社会网络分析等，其中，共引分析?作者共引图谱?代表人物endprint

等突变率较高，作者共引分析成为研究趋势；2007年开始研究知识图谱应用，主要集中在管

理学?科学学?创业型大学等领域；2008-2009年侧重研究方法?研究工具与数据来源?研

究前沿；2010年，随知识管理研究不断发展，知识计量成为知识图谱新研究思路，同时重视

可视化技术研究及应用；2011-2012年向综合应用方向发展，通过知识图谱方法全方位研究

学科领域进展，重点关注创业教育和共词分析法，信息计量成为新的发展方向?

3 结束语

本文用CiteSpace Ⅱ，从研究热点及其代表作者?研究前沿?研究热点与前沿的演化三方面

分析了国内知识图谱研究进展：研究热点集中在分析原理?研究内容?研究方法?数据源及分析工具四方面：分析原理侧重知识图谱概念解析?发展历程研究；研究内容

包括学科领域知识基础与知识构成，主流学派及代表人物，研究结构及演化规律，研究热点

?前沿及趋势，研究机构空间分布及学术合作等；研究方法多用共词分析?社会网络分析?

引文分析?聚类分析及共引分析（共被引分析）；数据源多用CSSCI和Web of Science，分

析工具多用CiteSpace?研究前沿注重计量?分析方法与可视化研究；应用领域以学科为主

并逐步扩展；研究主题以研究进展?前沿领域?作者关系为主?研究热点及前沿演化过程为

：始终以信息可视化和科学计量为研究核心，2006年侧重构建方法研究，应用研究主要集中

在2007年和2010年，2008-2009年侧重构建方法?构建工具?数据来源研究，2011-2012年侧

重通过知识图谱全方位展现学科领域研究进展，创业教育和共词分析法?信息计量将成为知

识图谱新的研究趋势?

下一步，笔者将用Ucinet?VOSviewer?SPSS等工具，采用多种分析方法，进一步研究国内

外知识图谱研究进展，尤其是构建方法，为后续构建管理科学与工程学科知识图谱奠定基础

?

参考文献

[1]陈悦，刘则渊，陈劲，等.科学知识图谱的发展历程[J].科学学研究

，2008，26（3）：449-460.

[2]魏瑞斌.国内知识图谱研究的可视化分析[J].图书情报工作，2011，55（8）：126

-130.

[3]廖胜姣，肖仙桃.科学知识图谱应用研究概述[J].情报理论与实践，2009，32（1

）：122-125.

[4]肖明，陈嘉勇，李国俊.基于CiteSpace研究科学知识图谱的可视化分析[J].图书

情报工作，2011，55（6）：91-95.

[5]孙雨生，仇蓉蓉.基于知识图谱的国内网格门户进展研究[J].信息资源管理学报，

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[6]王霞.基于知识图谱的国际知识管理研究可视化分析[J].科技管理研究，2011，

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[7]姜春林，刘盛博，丁.《中国科技期刊研究》研究热点及其演进知识图谱[J].中

国科技期刊研究，2008，19（6）：954-958.

[8]宗乾进，沈洪洲.2009年我国图书馆学研究热点和知识来源谱系——南京大学知识图

谱研究组系列论文之一[J].图书馆杂志，2011，30（6）：13-19.

[9]严若谷，周素红，闫小培.西方城市更新研究的知识图谱演化[J].人文地理，2011

，（6）：83-88.

[10]姜阳阳.基于共词分析的组织变革知识图谱研究[D].大连：东北财经大学，2011

.

[11]赵丙军，王霞，司虎克.基于CiteSpace的国内知识图谱研究[J].图书情报工

作网刊，2012，（8）：23-31.

[12]陈悦，刘则渊.悄然兴起的科学知识图谱[J].科学学研究，2005，23（2）：149

-154.

[13]周志超.基于国内知识图谱领域高被引作者的社会网络分析[J].现代情报，2012

，32（8）：97-100.

（本文责任编辑：孙国雷）endprint

等突变率较高，作者共引分析成为研究趋势；2007年开始研究知识图谱应用，主要集中在管

理学?科学学?创业型大学等领域；2008-2009年侧重研究方法?研究工具与数据来源?研

究前沿；2010年，随知识管理研究不断发展，知识计量成为知识图谱新研究思路，同时重视

可视化技术研究及应用；2011-2012年向综合应用方向发展，通过知识图谱方法全方位研究

学科领域进展，重点关注创业教育和共词分析法，信息计量成为新的发展方向?

3 结束语

本文用CiteSpace Ⅱ，从研究热点及其代表作者?研究前沿?研究热点与前沿的演化三方面

分析了国内知识图谱研究进展：研究热点集中在分析原理?研究内容?研究方法?数据源及分析工具四方面：分析原理侧重知识图谱概念解析?发展历程研究；研究内容

包括学科领域知识基础与知识构成，主流学派及代表人物，研究结构及演化规律，研究热点

?前沿及趋势，研究机构空间分布及学术合作等；研究方法多用共词分析?社会网络分析?

引文分析?聚类分析及共引分析（共被引分析）；数据源多用CSSCI和Web of Science，分

析工具多用CiteSpace?研究前沿注重计量?分析方法与可视化研究；应用领域以学科为主

并逐步扩展；研究主题以研究进展?前沿领域?作者关系为主?研究热点及前沿演化过程为

：始终以信息可视化和科学计量为研究核心，2006年侧重构建方法研究，应用研究主要集中

在2007年和2010年，2008-2009年侧重构建方法?构建工具?数据来源研究，2011-2012年侧

重通过知识图谱全方位展现学科领域研究进展，创业教育和共词分析法?信息计量将成为知

识图谱新的研究趋势?

下一步，笔者将用Ucinet?VOSviewer?SPSS等工具，采用多种分析方法，进一步研究国内

外知识图谱研究进展，尤其是构建方法，为后续构建管理科学与工程学科知识图谱奠定基础

?

参考文献

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[12]陈悦，刘则渊.悄然兴起的科学知识图谱[J].科学学研究，2005，23（2）：149

-154.

[13]周志超.基于国内知识图谱领域高被引作者的社会网络分析[J].现代情报，2012

，32（8）：97-100.

（本文责任编辑：孙国雷）endprint

等突变率较高，作者共引分析成为研究趋势；2007年开始研究知识图谱应用，主要集中在管

理学?科学学?创业型大学等领域；2008-2009年侧重研究方法?研究工具与数据来源?研

究前沿；2010年，随知识管理研究不断发展，知识计量成为知识图谱新研究思路，同时重视

可视化技术研究及应用；2011-2012年向综合应用方向发展，通过知识图谱方法全方位研究

学科领域进展，重点关注创业教育和共词分析法，信息计量成为新的发展方向?

3 结束语

本文用CiteSpace Ⅱ，从研究热点及其代表作者?研究前沿?研究热点与前沿的演化三方面

分析了国内知识图谱研究进展：研究热点集中在分析原理?研究内容?研究方法?数据源及分析工具四方面：分析原理侧重知识图谱概念解析?发展历程研究；研究内容

包括学科领域知识基础与知识构成，主流学派及代表人物，研究结构及演化规律，研究热点

?前沿及趋势，研究机构空间分布及学术合作等；研究方法多用共词分析?社会网络分析?

引文分析?聚类分析及共引分析（共被引分析）；数据源多用CSSCI和Web of Science，分

析工具多用CiteSpace?研究前沿注重计量?分析方法与可视化研究；应用领域以学科为主

并逐步扩展；研究主题以研究进展?前沿领域?作者关系为主?研究热点及前沿演化过程为

：始终以信息可视化和科学计量为研究核心，2006年侧重构建方法研究，应用研究主要集中

在2007年和2010年，2008-2009年侧重构建方法?构建工具?数据来源研究，2011-2012年侧

重通过知识图谱全方位展现学科领域研究进展，创业教育和共词分析法?信息计量将成为知

识图谱新的研究趋势?

下一步，笔者将用Ucinet?VOSviewer?SPSS等工具，采用多种分析方法，进一步研究国内

外知识图谱研究进展，尤其是构建方法，为后续构建管理科学与工程学科知识图谱奠定基础

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-154.

[13]周志超.基于国内知识图谱领域高被引作者的社会网络分析[J].现代情报，2012

，32（8）：97-100.

（本文责任编辑：孙国雷）endprint