一、如何控制节点的取舍

　　CiteSpace提供了几种方式来控制最终生成的网络，由Top N、Top N%、Threshold Interpolation、Select Citers等节点构成。

　　第一种办法最简单，最适于初学阶段，所以目前版本将其放在首位。其余几种办法逐渐变得复杂，最好等熟悉系统之后再考虑。下面简要介绍一下各个方法的细节。

　　Top N：系统设定N=30，意为在每个time slice中提取N个被引次数最高的文献。N越大生成的网络将相对更全面一些。

　　Top N%: 将每个time slice中的被引文献按被引次数排序后，保留最高的N%作为节点。

　　Threshold Interpolation：设定三个time slices的值，其余time slices的值由线性插值赋值。三组需要设置的slices为第一个，中间一个，和最后一个slice。每组中的三个值分别为c，cc，和ccv。c为最低被引次数。只有满足这个条件的文献才能参加下面的运算。cc为本slice内的共被引次数。ccv为规范化以后的共被引次数(0~100)。

　　Select Citers：与以上方法不同的是这个方法先选施引文献，然后需再用方法1-3之一。先Check TC Distribution然后填写Use TC Filter 后面的两个数字：最低和最高TC值(Time Cited)，选定User TC Filter前的选项。按Continue，再设定方法1，2，或3。

　　节点总数在Progress Reports中给出。节点总数越大需要内存越多。下回将介绍如何选择网络的连接密度。

二、timeline解读

　　timeline是先把整个网络划分为几个聚类，然后按时间顺序排列出各个聚类中的文献。这样可以观察到很多现象。这个状态下的选项主要是显示聚类的标签，节点的特征等等。

三、用CiteSpace整理Web of Science格式数据的过程

　　1、将数据读入CiteSpace自带的数据库

　　2、检查，更改数据

　　3、输出整理后的数据

具体步骤如下：

       1、将数据读入CiteSpace自带的数据库

　　a)CiteSpace：Data：Import/Export;b) 打开数据库：Database：Open (下方窗口会显示现有project名称)；c) 读入WoS格式数据：先将所有数据存到一个文档，每个文件名以download开始，以txt结束；d) 在Create a New Project中，用Browse选定你的数据文档，按Import开始读入数据。按提示输入project名(只要不与数据库中现有的其它project重名即可)。

　  2、检查，更改数据

　　a) 菜单中各项功能均可使用。相关SQL会显示在SQL Query and Results下的小窗口内。数据库结构可用Database：Show Data Structure显示；b)更改数据：Project：Edit---UPDATE articles SET article='------', source='------' WHERE project='------' and uid='------'；

　　更改数据需要该数据项的uid，可用SQL查到，例如：select uid from articles where project-‘terrorism'

　　UPDATE语句中SET 后，WHERE前为数据字段的新值，如：

　　UPDATE articles SET title=‘The Investigation of terrorist incidents’ WHERE project=’terrorism' and uid='ISI:A1990EZ80000009‘

　　将把记录号为ISI:A1990EZ80000009的那条记录的标题改为The Investigation of terrorist incidents。

　　3、输出整理后的数据

　　a)选择输出数据的范围：Project：1、Select a subset for export

　　CiteSpace示例如下：SELECT uid FROM articles WHERE project='terrorism' and dt='Article' and year<=2000；

　　例中将输出名为terrorism的project中2000年为止的所有类型为Article的数据条目。可按自己需要修改语句中WHERE之后的部分。准备好后按Search(最底下一排)。

　　b)开始输出到WoS格式的文件：Project：2、Export Data (WoS)

　　按提示选定输出的目的地文档。可在File Name一栏直接打入文档目录的地址。CiteSpace输出时将显示等待，直到输出完毕。输出文件名的命名规则：download_[project 名称]_[文件中的最高纪录序号]_of_[记录总数，txt

　　例如：download_terrorism_300_of_586.txt

　　数据量越大，等待时间越长。

四、如何设置各个参数

　　CiteSpace的功能类似一架照相机，只是它拍摄的对象是科学文献而不是自然景色。设置CiteSpace的各项参数大致相当于取景，调焦，对光圈。不过这些过程在如今的相机中基本都已完全透明。所以，参数设置对CiteSpace所产生的图谱有直接影响。最初使用时，最简单的办法是先采用系统的预定参数;熟悉之后，再按下面提供的要点调整参数。

　　那么什么样的CiteSpace图谱才算好图谱呢?CiteSpace的设计实际上是有针对性的。能满足CiteSpace设计要求的图谱才视为好图谱。CiteSpace要展现的是一个领域的知识发展的历史和现状。这是CiteSpace的取景范围。由于深受库恩《科学革命的结构》的影响，对CiteSpace来说，焦点自然是在范式(paradigm)和范式转移(paradigm shift)。近年来大家倾向于这种认识：范式是一种更为广泛的现象，可以在各个层次上出现。换句话说，并非50年一遇或100年一遇。所以CiteSpace竭尽全力所要甄别，显示，突出的就是在广义的范式转移中起关键作用的转折点。与广义范式相对应的是科学文献中自然呈现的聚类。转折点便是联结不同聚类的桥梁。如果CiteSpace生成的图谱能清晰的显示出这些要素，这种图谱便属上乘之作。关于解读CiteSpace图谱的要点，来日再写。

　　有了这个目标以后，图谱如能显示俩三个或更多的自然网络聚类，而且各聚类之间有少量的联系，便为最佳。这样的图谱很容易带来有趣的和有意义的发现。相反，如果图谱中所有节点都纠缠在一起，则很难理出头绪。如果碰到这种情况，检查下面几种原因：数据范围是否过窄，门槛设置是否过高(threshold)，曝光时间是否过短(time slice)。另外，可用CiteSpace中的链接剔除功能(pruning)来剔除一些次要的链接以突出核心结构。

　　成像以后，CiteSpace可提供进一步的指标。比如，modularity大约在0.4~0.8时的图谱通常会符合或接近上述要求。另外，如果可能从每年或每个时间段中选取数量大致相当的数据，会比每年都使用同样的门槛要更有效(相对于上述目标而言)。