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Cocitation analysis：共引分析
Time slice：时间片
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：阈值（插值）设置，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（Citation）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（Cocitation）为本slice内的共被引次数。
CCV（Cocitation cosine coefficient）为规范化以后的共被引次数（0~100）。
Select Citers：选择施引文献
Threshold：阈值
Fond size：字体大小
Node size：节点大小
Burst term：突变词
Article labeling:文章标签（圆形图）
Term labeling：词标签（方形图）
Cluster labeling：聚类标签
Citation burst：引用突现
Link walkthrough：分时连线（展示图谱演进过程）
Spotlight：关键路径（突出显示重要节点的连线图）
∑值：sigma值（基于中心性和突现性计算得到的，中心性和突现性越高的节点，其sigma值也越高，绝大多数的sigma值是1.00，表示结构上和引文变化中都非常重要）
Title：题名
Abstract：摘要
Noun phrases：指选择名词
Descriptors（DE）：作者给出的关键词
Identifiers（ID）：数据库附加关键词
Author：（施引文献）作者合作分析
Institution：（施引文献）机构合作分析
Country：（施引文献）国家合作分析
Term：（施引文献）主题词共现分析（对应wos记录中的title、keyword和abstract字段的词）
Keyword：（施引文献）关键词（对应wos记录中的DE和ID字段）
Category：（施引文献）wos学科共现分析
Paper：（施引文献）文献耦合分析
Grants：（施引文献）基金耦合分析
Cited reference：（被引文献）文献共被引分析
Cited author：（被引文献）作者共被引分析
Cited Journal：（被引文献）期刊共被引分析
Pruning sliced network：每个网络
Pruning merged network：综合网络
Pathfinder network scaling（PFNET）：寻径网络算法
Minimum spanning tree（MST）：最小生成树算法
Cluster view：聚类视图
Timeline：时间线视图
Timezone：时区视图
Modularity：：聚类模块值（Q值），一般认为Q>0.3意味着聚类结构显著
Silhouette：S值：聚类平均轮廓值 ，一般认为S>0.5聚类类就是合理的，S>0.7意味着聚类是令人信服的。
Betweenness centrality：中介中心性，在CiteSpace中，中介中心性超过0.1的节点称为关键节点
TF*IDF：加权算法（聚类标签词提取算法之一，citespace默认算法，强调研究主流，一般是根据施引文献的题目（title）生成聚类标签）
Log-likelihood rate（LLR算法）：对数似然率（聚类标签词提取算法之一），简单地说，LLR越大的词越具有对这个聚类代表性
Mutual information（MI算法）：互信息算法（聚类标签词提取算法之一）
Network（N）：表示网络节点数量
Density：则表示网络的密度
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