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CiteSpace 二十余年的发展与应用：一组数据与一份致谢: 热度 1 陈超美 2025-12-27 10:22; 从 2004 年首次发表的 PNAS 论文算起，CiteSpace 作为一种用于揭示科学文献中宏观动态模式与演化趋势的可视分析工具，已历经二十余年的持续发展与演进。2025 年圣诞节这天，我在几大主要学术文献数据库中检索了与 CiteSpace 相关的学术文献情况，很高兴在此分享下面这一组数字，以及 CiteSpace 应用所涉及的部分学术领域与 ...; 个人分类: CiteSpace应用|1585 次阅读|1 个评论热度 1

共被引网络及其施引文献可以告诉我们什么？: 陈超美 2025-9-10 01:31; 以艺术研究的主题为例，图解如下。详见下面链接的blog。 https://citespace.podia.com/blog/a54133db-8264-4e2d-9dd5-adaa9fc01905 最早出现的，已经淡出的，仍在继续的，和正在兴起的研究主题： AI 自动生成的聚类概要以及重要参考文献： Cluster #0: 毕加索艺术的多维解读与历史重构 Summary: ...; 个人分类: CiteSpace图谱|1432 次阅读|没有评论

几大艺术研究聚类的自动概要比较：gpt-4o vs gpt-4o-mini vs deekseek-chat: 陈超美 2025-8-22 21:36; 这是一个关于艺术研究的共被引网络。其中最大的三个聚类由三种大型语言模型（LLMs）进行了总结。总结结果又由另一种 LLM 进行了匿名评估。以下是我对这些评估性总结的综合概括。 https://citespace.podia.com/blog/d3ddd50f-683d-41ff-a17e-2f7857c7a223 所有模型一致认为聚类 #0 涉及拉斐尔（ Raphael ）的早期 ...; 个人分类: 文献综述|1985 次阅读|没有评论

CiteSpace 6.4.R2: 进一步优化文献综述流程: 热度 2 陈超美 2025-3-29 05:15; 文献综述过程中的一个关键步骤在于：我们不但需要从宏观上有效地了解相关研究主题及其联系，而且需要进一步找到最具有代表性的工作。下面几个引文聚类的描述完全由GPT自动生成，没有经过人工修改润色。重要的是这些描述把我们自己所收集的数据中最具有代表性的论文和宏观主题联系到了一起，从而进一步体现了施引和被引 ...; 个人分类: CiteSpace新版|4686 次阅读|5 个评论热度 2

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