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什么是histcite?
histcite＝history of cite，意味引文历史，或者叫引文图谱分析软件，是一个基于引文的分析软件。该软件系sci的发明人加菲尔德开发，能够用图示的方式展示某一领域不同文献之间的关系。可以快速帮助我们绘制出一个领域的发展历史，定位出该领域的重要文献，以及最新的重要文献。
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HistCite 这款软件是 Thomson Reuters （汤森路透）公司开发的，和 WOS 是一家公司，所以 HistCite 只支持 WOS 数据库，对于Scopus等数据库则无能为力，不过 Github 上面有人写了一个可以将 Scopus 导入 Histcite 进行分析的脚本——Scopus2Histcite（https://github.com/leoatchina/Scopus2Histcite），有兴趣的同学可以去试试看。2016年10月，汤森路透知识产权与科技业务被 Clarivate Analytics （科睿唯安）公司收购了，从此 WOS(web of science)也是归该公司所有，因此导出的数据纯文本也发生了些许变化，从而不能直接导入 HistCite 进行分析。不过别担心，HistCite Pro 完全兼容新的文件格式！HistCite是一款非常强大的Windows平台引文分析工具，可以根据Web of Science（WOS）数据库上导出的数据快速绘制出某个研究领域的发展脉络，快速锁定某个研究方向的重要文献和学术大牛，还可以找到某些具有开创性成果的无指定关键词的论文。
HistCite即History of Cite，叫做引文历史，或者叫引文图谱分析软件。该软件系SCI的发明人加菲尔德开发，能够用图示的方式展示某一领域不同文献之间的关系。可以快速帮助我们绘制出一个领域的发展历史，定位出该领域的重要文献，以及最新的重要文献。
HistCite的分析步骤
包括两步
①首先通过检索，将文献限定在某一个主题范围内，这样搜到的文献都是你感兴趣额的文献。这时候文献数量可能还会很大，超出阅读范围；即便数量不大，也没法直接看出这些文献之间的关联；
②利用HistCite对检索到的文献进行分析，找出同行推荐的最重要的文献；
这些文献通常就是一个领域发展的里程碑式的文献。这就是HistCite分析的简要过程。当然，在此基础上，HistCite还可以给我们提供更多的信息。如找出关键词遗漏的文献、重要的国家、机构和科学家、发展趋势、最新进展等。
HistCite是一款非常强大的引文分析工具，可以快速绘制出某个研究领域的发展脉络，快速锁定某个研究方向的重要文献和学术大牛，还可以找到某些具有开创性成果的无指定关键词的论文。如果这款软件符合你的需要的话，那么接下来就继续和小编一起看看如何使用这个软件吧~在使用前，首先要了解HistCite 这款软件是 Thomson Reuters （汤森路透）公司开发的，和 WOS 是一家公司，所以 HistCite 只支持 WOS 数据库，对于 Scopus 等数据库则无能为力，不过 Github 上面有人写了一个可以将 Scopus 导入 Histcite 进行分析的脚本[1]，有兴趣的同学可以去试试看。使用流程主要分4个步骤：1、获取数据，2、导入数据，3、统计分析，4、引证关系图。下面将从这4个步骤依次介绍。1.获取数据（1）在WOS上，选择核心合集【web of Science Core Collection】，输入检索关键词，例如输入【neuro】和【pain】，点击【search】进行检索。（2）检索结果保证在2000~3000左右，因为我们需要导出文献，但Web Of Science每次只能导出500篇，如果检索结果太多甚至上万，不方便我们导出。点击【Export】，进行导出。点击【Other File Formats】。分批次导出你需要的文献数据就可以啦。2.导入数据（1）打开软件，把导出的文档拖入软件里的【TXT】里
（3） 会自动弹出下列页面，输入【1】，点击【Enter】键3.统计分析（1）点击【LCS】，对文章进行排序。LCS是Local citation score（本地引用次数），表示受同行的关注程度，LCS越大，说明此文献受到本领域关注越大，也就越值得我们去阅读。GCS是Global citation score（全球引用次数），它包含其他领域、专业对这篇文献的关注度。一般LCS与GCS会有偏差。一篇文献可能受到的同行关注度较高，但受到其他领域的关注程度较低。我们一般关注LCS，以它对文献进行排序。LCR是Local cited references（当前数据库中被引用的文献）。CR是Cited reference（文章引用的参考文献数量）。（2）左上角还有“Records”， “Authors”， “Journals”等可以以它们对文献进行分析。这里以【Words】为例。点击【Words】这里对关键词进行了排序分析，可以看出这个领域一些重要的关键词，有助于我们以后的文献关键词检索。4.引证关系图（1）点击【Tools】里的【Graph Maker】（2）左侧“select by”选择【LCS】，【Limit】选择50，“size”选择【full】，点击【Make Graph】。出现右侧的图。每个圆圈表示一篇文献，中间的数字是这篇文献在数据库中的序号。其中圆圈大小代表LCS值，也就是受到同行关注的程度。圆圈越大，说明受到本领域关注程度越高。箭头代表着每篇文献之间的联系，为我们梳理了此领域的脉络关系。这张图能更直观地反映了分析结果[2]，有助于我们更好地理解。[1]对应GitHub网站：https://github.com/leoatchina/Scopus2Histcite[2]引用自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/446729622这个软件支持WOS、PubMed、RIS等格式，非常简单、容易上手。但是这里存在一个问题，就是不支持CNKI，那么问题来了，应该怎么解决呢？方法就是将CNKI的数据格式转成VOSviewer支持的格式——RIS格式。而格式转换就需要用到NoteExpress软件。citespace1.在CNKI搜索文献，并选择【导出/参考文献】2.选择导出【NoteExpress】（保存时文件类型选择“所有文件”），此时就生成了NoteExpress软件支持的CNKI原始数据，假设文件名为“CNKI-origin”3.打开NoteExpress软件，然后在【文件】选项卡选择【导入题录】，导入步骤②中的文件“CNKI-origin”4.选中步骤（3）中导入的所有题录，然后选择【文件】选项卡中的【导出题录】注意：导出文件名后面一定要加上.ris后缀，并且使用样式为RefMan（RIS）Export。这样就完成了CNKI原始数据格式转换为VOSviewer可视化软件支持的RIS数据格式啦！但是当把这个CNKI文献的RIS数据格式导入到VOSviewer的时候，你会发现一个神奇的现象，各个节点居然没有共现，是相互独立的，而且每个节点居然是好几个关键字连在一起。如下图3。然后通过VOSviewer数据导入过程中发现，原来我们转换的RIS格式有问题！CNKI原始文献的关键字没有分开，而是变成了“城市社区；；公共文化需求”这样的形式，这样就导致关键字的“Total link strength”为0，这就意味着关键词之间没有任何共现关系，如图4。然后我们用notepad++软件打开这个RIS格式的文件，发现格式是这样滴！（图5）但是VOSviewer要求的RIS样式是每个关键字的前面必须是“KW -”开头，这样VOSviewer才能识别所有的关键字。那我们怎么将图5的RIS样式变成图6那样的呢？咚咚咚，这就要用到notepad++软件强大的替换功能啦！5.关键步骤：将RIS文件中的所有关键词词串分开成一个一个单独的关键字用notepad++打开步骤（4）的RIS文件，然后选择【搜索】选项卡里的【替换】，然后将“;;”全部替换为“\nKW -”，表示将RIS文本中所有的“，， ，，”全部替换成以“KW -”为开头。这样就把所有的关键字分开了，使VOSviewer能够识别。这里用到了正则表示式，/n表示换行。最终，CNKI的原始数据真正转换为了VOSviewer软件支持的RIS数据格式了，假设该文件名为“vos-supported.ris”。6.完成可视化操作①将vos-supported.ris导入到VOSviewer软件中，按步骤一步一步完成。选择面板左侧的【create】，并勾选弹出框中的第二项；②选择导入RIS文件；③选择关键词共现【co-occurrence-keywords】；④按照实际需求调整阙值，控制共现关键字个数并选择关键字个数；⑤最后可以看到所有的关键字都被分开识别了，并且词共现强度都大于0了；
⑥点击finish，完成最终的可视化。
本文参见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/43495785推荐几款常用的科研软件
1.KNIME 成熟度很高的开源软件，是用于创建数据科学应用程序和服务的开源软件。KNIME更直观，开放，不断整合新的开发，使人们可以理解数据，设计数据科学工作流程和可重用组件。
2.MPLUS。不多介绍，在我的其他笔记里📒有推荐，还包括课程，也是本人最常用得软件。
3.pointofix150 是一款屏幕标记软件。
4.Python
5.R及RStudio R语言是为教学研究工作者设计的一种数学编程语言，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。
6.SCI-Translate 4 SCITranslate是一款可以对英文文章进行全文翻译的神器，内置多引擎翻译，各类专业的复杂词汇都可以翻译出来，医学生也可以放心使用。而且通过SCITranslate翻译出来的文章语句简练、通顺，软件支持人工翻译，进一步提升论文翻译的精准度。
7.参考文献管理软件：endnote NOTEFIRST reference manager 医学文献王
8.可视化软件：bibexcel HistCite 这两款都是文献分析利器。
导师以为你会，却无人教你的科研工具❗️
大家好呀，我是西红柿学长，不知道大家有没有这样的经历，导师给你安排了任务，以为你都知道，但你却无从下手，知道这些科研工具提高我们的科研效率👇👇
1⃣文献检索工具
🔺web of science 常用的英文文献检索工具，常用于检索核心期刊，支持关键词检索、作者、标题检索
🔺sci-hub 文献下载的好帮手，可以找到大部分的文献，输入文献doi号即可查找
2⃣文献管理工具
🔺Zotero 用于文献管理、文献阅读的综合体，功能丰富从插件可以帮助你完成文献分类、文献查找、阅读进度标记、外文文献翻译等功能，对于一个科研小白来说比较友好
🔺CAJviewer 用于阅读CAJ格式的文件，在未接触科研时，本科阶段经常用这个工具
3⃣文献扩展
🔺connected papers 找不到想要的文献，文献找不全，可以用这个工具帮忙，可以得到文献相关性图，帮助你找到相关性高的文献
4⃣文献翻译
🔺deepl翻译器，翻译结果生动准确，少了一些机翻的痕迹，上手简单，科研人常用的翻译工具
5⃣科研绘图
🔺亿图图示：再清晰的文字表述，也不如一张图来得更直观，这个工具用于绘制框图、流程图、技术路线图等等
🔺Origin：主要根据实验数据绘图，2D、3D图都可以
6⃣笔记整理
🔺onenote：学长自用的笔记整理工具，可以备份、可以分区分节，可以从电脑中输入，也可以通过手写记录
🔺processon：泛读的文献常用思维导图来记录，当然还可以通过泛读表格
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