SciMetrics:AI主题竞争力指数与分布图可视化用户手册

本手册用于指导用户在 SciMetrics 中完成 AI 主题竞争力指数计算、AI 主题竞争分布图生成、地形图观察、热力矩阵辅助分析与结果导出。

图1:SciMetrics “指数”和“AI”菜单

一、操作方法

1. 功能适用场景

AI 主题竞争力指数与分布图适合回答以下问题:

  • 哪些作者、机构或国家在某些 AI 主题上具有更强竞争贡献?
  • 某个主题的主要竞争主体是谁?
  • 高竞争贡献论文在主题空间中集中在哪里?
  • 不同 AI 主题之间是否形成相近的竞争格局?
  • 能否同时用指数表、分布图、地形图和热力矩阵支撑报告结论?

该功能包含两个层次:

层次功能主要用途
指数层AI 主题竞争力指数导出作者、机构、国家在各 AI 主题上的竞争力矩阵
可视化层AI 主题竞争分布图用论文节点、主题空间、地形峰值和热力矩阵展示竞争格局

图2:AI 主题竞争分布图窗口

2. 准备数据

2.1 打开或导入数据集

首先打开 SciMetrics,并导入已经整理好的文献数据。建议数据中至少包含:

数据字段用途
题名显示论文节点和论文列表
年份支持分布图模型的年份信息
被引次数参与竞争贡献计算,并决定节点大小
AI 主题决定论文所属主题和竞争力矩阵列
作者生成作者维度竞争力指数和主体着色
机构生成机构维度竞争力指数和主体着色
国家生成国家维度竞争力指数和主体着色
关键词、主题词、引用、分类用于构建论文间混合关系和空间布局

如果只希望分析部分文献,可先在文献列表中勾选目标论文。后续指数和分布图窗口中的“仅使用勾选文献”会读取这些勾选状态。

图3:数据集后的文献列表

2.2 生成或检查 AI 主题

进入:

AI → 文档 → AI 主题识别

系统会为文献生成 AI 主题。AI 主题是竞争力指数和分布图的共同基础,没有 AI 主题时无法计算。

生成后建议检查:

  • 文献是否已经写入 AI 主题;
  • 主题名称是否清晰、可解释;
  • 同义或近义主题是否需要合并;
  • 明显错误的主题是否需要修改。

如需调整,可使用:

AI → 文档 → 编辑 AI 主题
AI → 文档 → 替换 AI 主题
AI → 文档 → 重置 AI 主题

图4:AI 主题识别菜单

2.3 检查作者、机构和国家数据

竞争力指数支持三个主体维度:

维度使用的数据
作者作者表和文献-作者关系
机构机构表和文献-机构关系
国家国家表和文献-国家关系

建议在计算前检查作者、机构、国家标签页:

  • 是否存在明显重复或错误名称;
  • 是否已经完成必要的作者消歧、机构规范化或国家规范化;
  • 如果只分析部分主体,是否已经勾选目标主体;
  • 文献与主体的关联是否完整。

3. 导出 AI 主题竞争力指数

进入:

指数 → AI 主题竞争力指数

系统会弹出指数计算选项窗口。

选项含义建议
仅使用勾选文献只计算当前勾选的文献做专题子集分析时勾选
仅使用勾选主体只计算勾选的作者、机构、国家做重点主体比较时勾选

如果取消勾选,系统会使用全部文献或全部主体。数据量较大时计算可能耗时较长,软件会在后台执行。

图5:AI主题竞争力指数入口

图6:AI 主题竞争力指数选项窗口

点击“确定”后选择保存位置。系统会导出 Excel 文件,默认文件名类似:

AITopicCompetitivenessIndex_yyyyMMdd_HHmmss.xlsx

Excel 中主要包含:

工作表内容
Content工作表目录
Author Competitiveness作者-主题归一化竞争力矩阵
Affiliation Competitiveness机构-主题归一化竞争力矩阵
Country Competitiveness国家-主题归一化竞争力矩阵
Author Raw Score作者-主题下论文原始贡献的累计值
Affiliation Raw Score机构-主题下论文原始贡献的累计值
Country Raw Score国家-主题下论文原始贡献的累计值
Method指标公式、归一化方式和数据范围说明

图7:AI主题竞争力指数 Excel

4. 生成 AI 主题竞争分布图

完成 AI 主题识别并确认主体数据后,进入:

AI → AI主题 → AI 主题竞争分布图

也可以在文献数据集的右键菜单中选择“AI 主题竞争分布图”。

系统会弹出维度选择窗口,用于确定本次分布图以哪类主体作为竞争维度:

维度适合问题
作者哪些学者在不同 AI 主题中贡献突出
机构哪些高校、科研院所或企业在不同主题中占优
国家哪些国家或地区在不同 AI 主题中表现更强

窗口中同样提供“仅使用勾选文献”和“仅使用勾选主体”。确认后,系统会计算竞争力指数,并生成分布图模型。

图8:AI 主题竞争分布图` 菜单入口

图9:AI 主题竞争分布图维度选择窗口

5. 认识分布图窗口

生成完成后会打开 AI 主题竞争分布图窗口。窗口主要分为五个区域:

区域功能
顶部菜单打开、保存、语言、帮助等
顶部工具栏打开、保存、背景、重置、主题凸包、同主题选择、导出 Excel、退出
左侧主题与论文列表查看主题竞争贡献、论文竞争贡献、论文数量和被引次数
中央可视化页签在“分布图”“地形图”“热力矩阵”之间切换
右侧设置页签分别调整分布图、地形图和热力矩阵参数

图10:AI 主题竞争分布图窗口

中央区域包含三个页签:

页签说明
分布图以论文为节点展示竞争贡献在主题空间中的分布
地形图将主题竞争贡献转为山峰和地形表面
热力矩阵以主体-主题矩阵补充展示竞争力数值

6. 阅读左侧主题列表和论文列表

左侧上半部分是主题列表。常见列包括:

含义
序号主题在当前视图中的显示序号
主题样式主题颜色和节点形状
主题AI 主题名称
竞争贡献该主题归一化后的竞争贡献强度
论文进入图中的论文数量
被引该主题论文的总被引次数

点击某个主题后:

  • 分布图会高亮该主题下的论文节点;
  • 地形图会同步高亮相应主题;
  • 论文列表会切换为该主题下的论文;
  • 底部状态栏显示主题竞争贡献。

左侧下半部分是论文列表。常见列包括:

含义
序号论文在当前列表中的排序
年份论文发表年份
题名论文题名
竞争贡献该论文在所选维度下的竞争贡献
被引论文被引次数

点击某篇论文后,分布图会高亮该论文及同主题论文组。

图11:AI 主题竞争分布图主题列表

7. 阅读分布图视图

“分布图”页签是新版功能的核心视图。

基本含义如下:

图形元素含义
论文节点每个节点表示一篇进入模型的论文
节点大小通常与被引次数相关,被引越高节点越大
节点颜色可按竞争贡献着色,也可按作者、机构、国家主体着色
节点形状用于区分主题,可自定义为圆形、方形、三角形、十字、菱形、星形
主题标签显示主题编号和主题名称
主题凸包用半透明边界圈出同一主题论文的空间范围
图例解释节点大小、竞争贡献颜色、主题颜色或主体颜色

图12:AI 主题竞争分布图可视化

7.1 分布图右侧设置

右侧“分布图”设置页签包含以下常用参数:

参数作用
节点大小整体放大或缩小论文节点
节点边框调整论文节点边框粗细
主题文字大小调整主题标签字号
英文换行长度控制英文主题名称或图例文字的换行
大小差异调整节点大小差异的明显程度
图形缩放放大或缩小分布图
论文标签位置控制论文标签显示在节点右侧、右上、上方或下方
节点着色在“按竞争贡献”和“按主体”之间切换
主体类型当按主体着色时,选择作者、机构或国家
论文标签是否显示论文标签
主题标签是否显示主题标签
避免标签重叠自动减少论文标签重叠
主题图例是否显示主题图例
主体图例是否显示主体图例
图例数值是否在图例中显示数量或贡献值
图例换行长度控制图例文字换行
截图占位 18:分布图右侧设置面板,展示节点大小、节点着色、主体类型、标签和图例开关。

图13:AI 主题竞争分布图参数调整

7.2 节点着色方式

分布图支持两种主要着色方式:

着色方式解释适用场景
按竞争贡献颜色深浅表示论文竞争贡献高低查找高贡献论文和高贡献区域
按主体根据作者、机构或国家给节点分配颜色观察主体在主题空间中的分布

如果选择“按主体”,需要数据集中存在文献与作者、机构或国家的关联。若当前图文件没有原始主体映射数据,或所选主体数据不可用,系统会回退为按竞争贡献着色。

图14:AI 按竞争贡献着色的分布图

7.3 主题样式编辑

在左侧主题列表中右键某个主题,可以进行以下操作:

操作作用
修改主题名称修改当前分布图中的主题显示名称
删除主题从当前视图中移除该主题及其论文节点和连线
颜色修改该主题颜色
节点形状设置该主题的节点形状

可选节点形状包括:

  • 圆形;
  • 方形;
  • 三角形;
  • 十字;
  • 菱形;
  • 星形。

这些设置会影响分布图中的节点显示,也会影响图例和保存后的图文件。

图15:AI 主题列表右键菜单

7.4 主题凸包

顶部工具栏中的“凸包”按钮用于切换主题范围显示。点击后会在三种模式之间循环:

模式说明
无凸包不显示主题边界
有机凸包使用更贴合节点分布的柔和边界
凸包使用较规整的几何边界

主题凸包适合在报告中展示不同主题在论文空间中的范围,但如果主题很多或节点过密,可以关闭凸包以减少遮挡。

图16:AI主题分布凸包效果图

7.5 节点选择和拖动

分布图支持交互式调整:

操作效果
鼠标滚轮缩放分布图
Shift + 左键拖动空白处平移分布图
点击主题高亮主题论文
点击论文高亮论文及同主题论文组
顶部“选择同类节点”选中当前论文所在主题的全部节点
拖动选中节点移动同主题节点组
拖动主题标签手动调整主题标签位置
点击空白处清除当前高亮

在制作报告图片时,可以先选中某个主题或论文,再微调节点组和主题标签,使图形更清晰。

图17:AI主题节点高亮的效果

7.6 右键功能

分布图中可通过右键菜单进行补充操作:

位置右键功能
主题标签或空白区域设置主题字体
论文节点查看原始数据
论文节点或空白区域处理论文标签重叠

“查看原始数据”会尝试打开该论文在本地缓存中的原始记录,便于从可视化结果回到文献详情。

图18:分布图右键菜单修改字体

8. 阅读地形图视图

切换到“地形图”页签后,系统会把竞争分布图转换为三维地形表达。

地形图的基本含义:

图形元素含义
山峰AI 主题
山峰高度主题竞争贡献强度
山峰位置来自分布图中的主题空间位置
主题内论文节点
点颜色可按竞争贡献或主体着色
主题图例展示主题名称、编号和贡献值
主体图例展示作者、机构或国家颜色

图19:AI主题地形图视图全景

8.1 地形图右侧设置

右侧“地形图”设置页签包含:

参数作用
图形缩放放大或缩小地形图
旋转角度调整左右旋转视角
视角高度调整俯视或平视角度
山体强度调整山峰高度的视觉强弱
主题间距调整主题山峰之间的距离
节点大小调整地形图中的论文点大小
主题文字大小调整地形图主题标签字号
高贡献标签数控制显示多少个高竞争贡献主题标签
大山头标签数控制显示多少个大规模主题标签
显示引导线控制主题标签与山峰之间的引导线
节点着色选择按竞争贡献或按主体着色
主体类型选择作者、机构或国家
显示主题编号是否在主题标签中显示编号
显示主题名称是否在主题标签中显示名称
主题图例是否显示主题图例
图例数值是否显示贡献值或数量
主体图例是否显示主体颜色图例

“高贡献标签数”用于控制地形图中显示多少个高竞争贡献主题标签。

8.2 地形图交互

地形图支持以下鼠标操作:

操作效果
鼠标滚轮缩放地形图
左键拖动旋转地形图
右键拖动平移地形图
点击主题附近高亮主题
右键空白处打开主题文字字体设置

地形图适合用于展示整体竞争地貌,例如某个主题形成明显高峰、多个主题形成相邻峰群,或者某类主体在高贡献区域中分布集中。

9. 阅读热力矩阵视图

“热力矩阵”页签用于补充展示主体-主题竞争力矩阵。它与旧的“AI 主题竞争热力图”功能有关,但在新版分布图窗口中作为辅助页签出现。

热力矩阵的基本含义:

元素含义
作者、机构或国家主体
AI 主题
单元格颜色竞争力强弱
单元格数值原始分数或归一化分数
主题编号与主题列表和分布图主题对应

图20:AI主题分布热力图

右侧“热力矩阵”设置包括:

参数作用
主题数控制显示的主题数量
主体数控制显示的主体数量
标签大小调整行列文字字号
主题文字角度调整主题列标签旋转角度
原始分数在原始贡献和归一化竞争力之间切换
显示主题编号是否显示主题编号
显示主题名称是否显示主题名称
显示数值是否在单元格中显示数值
图例是否显示热力矩阵图例
交换行列将主体和主题轴对调
矩阵聚类根据竞争力模式重排行列,使相似主体或主题靠近
重置矩阵聚类恢复原始排序

热力矩阵适合查看精确的主体-主题对应关系。若需要导出独立热力图 SVG,可继续使用旧的“AI 主题竞争热力图”功能;新版分布图窗口中的 SVG 保存主要导出分布图视图。

10. 背景、重置和语言

顶部工具栏提供常用全局操作:

按钮作用
打开打开 .topiccompetitionmap 文件
保存保存 .topiccompetitionmap 或导出 SVG
黑白背景在黑色和白色背景之间切换
自定义背景通过颜色选择器设置背景色
重置恢复默认显示参数、视角、标签和背景
凸包切换主题凸包模式
选择同类节点选择当前论文同主题节点组
Excel导出分布图数据
退出关闭窗口

背景颜色会同步应用于分布图、地形图和热力矩阵。深色背景适合屏幕演示,浅色背景适合 Word、论文和打印材料。

11. 保存、打开和导出

11.1 保存为 .topiccompetitionmap

在分布图窗口点击“保存”,选择 AI 主题竞争分布图文件格式时,系统会保存为:

*.topiccompetitionmap

该文件用于保存 AI 主题竞争分布图模型和显示样式。

保存内容包括:

  • 论文节点、主题、连线和布局坐标;
  • 主题颜色、节点形状和标签位置;
  • 分布图显示设置;
  • 背景颜色;
  • 图例、标签、凸包等渲染设置。

需要注意:.topiccompetitionmap 主要保存分布图模型和样式。若单独打开该文件时没有原始数据集上下文,按主体着色和内嵌热力矩阵可能无法完整恢复,系统会回退到按竞争贡献着色,或隐藏热力矩阵页签。

11.2 打开 .topiccompetitionmap

可以从分布图窗口工具栏点击“打开”,也可以在主界面打开 .topiccompetitionmap 文件。打开后可继续查看分布图,并调整已有显示样式。

11.3 导出 SVG

在保存窗口中选择 SVG 文件格式时,系统会导出当前分布图模型的 SVG 图像。SVG 适合插入 Word、PPT、论文或继续在矢量软件中编辑。

说明:当前 SVG 导出由分布图视图完成,主要输出分布图画面。如果需要保存地形图或热力矩阵画面,建议使用截图工具;如果需要独立热力图 SVG,可使用“AI 主题竞争热力图”功能。

11.4 导出 Excel

点击顶部工具栏中的 Excel 按钮,可导出分布图数据。默认文件名类似:

ai_topic_competition_distribution_data_yyyyMMdd_HHmmss.xlsx

虽然文件名和部分字段沿用主题竞争分布图结构,但在 AI 主题竞争分布图中,CompetitionContribution 等字段实际表示竞争贡献。

Excel 中主要工作表包括:

工作表内容
Summary节点数、连线数、主题数等概要
Topics主题竞争贡献、论文数、被引、坐标
Papers论文竞争贡献、年份、被引、坐标
Links论文间关系
Settings分布图模型参数

12. 推荐工作流

建议按以下流程完成一次分析:

导入或打开数据集
→ 生成或检查 AI 主题
→ 检查作者、机构、国家数据
→ 需要时勾选文献和主体
→ 导出 AI 主题竞争力指数 Excel
→ 生成 AI 主题竞争分布图
→ 在分布图中查看高贡献论文和主体分布
→ 在地形图中观察主题竞争峰值
→ 在热力矩阵中核对主体-主题数值
→ 调整颜色、形状、标签、图例和背景
→ 保存 `.topiccompetitionmap`,导出 SVG、Excel 或截图
→ 将指数表、分布图、地形图和热力矩阵写入报告

二、原理说明

1. 数据基础

AI 主题竞争力指数和 AI 主题竞争分布图依赖同一批基础数据:

数据作用
文献竞争贡献的基本单位
AI 主题定义竞争的主题方向
被引次数衡量文献在主题中的引用贡献
作者、机构、国家竞争主体
文献-主体关系将文献贡献分配给作者、机构或国家
关键词、主题词、引用、共引、分类构建论文间关系和空间布局

系统优先读取专门的文献-主题关系表;如果没有,则从文献表中的 AI 主题字段读取主题,并按分隔符拆分多主题。

2. AI 主题竞争力指数原理

AI 主题竞争力指数的目标,是计算某个主体在某个 AI 主题中的相对竞争贡献。

设:

  • d 表示一篇文献;
  • t 表示一个 AI 主题;
  • e 表示一个主体,可以是作者、机构或国家;
  • T(d) 表示文献 d 所属的 AI 主题集合;
  • Citation(d) 表示文献 d 的被引次数。

2.1 主题分摊

如果一篇文献属于多个 AI 主题,系统会按主题数量平均分摊:

TopicWeight(d,t) = 1 / |T(d)|

这样可以避免多主题文献在每个主题中都被重复计为完整贡献。

2.2 引用平滑

当前默认使用引用平滑:

CitationWeight(d) = Citation(d) + 1

这样零被引文献仍然可以贡献少量权重,不会在计算中完全消失。

2.3 主题内归一分母

对每个主题 t,系统计算该主题下所有文献的平滑引用总量:

TopicCitationTotal(t) = sum(Citation(i) + 1), i 属于主题 t

2.4 文献对主题的贡献

一篇文献 d 对主题 t 的贡献为:

Contribution(d,t) = 1 / |T(d)| * (Citation(d) + 1) / TopicCitationTotal(t)

如果关闭引用平滑,则公式中的 Citation(d) + 1 会改为 Citation(d)。

2.5 主体原始分数

如果主体 e 与文献 d 存在关联,并且文献 d 属于主题 t,则该文献贡献会计入主体 e 在主题 t 下的原始分数:

RawScore(e,t) = sum Contribution(d,t)

当前实现不按同一文献中的作者数、机构数或国家数再次分摊。也就是说,只要某作者、机构或国家参与了该文献,该主体在对应维度中会获得该文献对主题的完整贡献。

2.6 按主题归一化

为了比较同一主题下不同主体的竞争力,系统对每个主题独立归一化:

TCI(e,t) = RawScore(e,t) / max_e RawScore(e,t)

归一化后,每个主题中最高主体的竞争力为 1,其余主体介于 0 到 1 之间。

3. 分布图生成原理

AI 主题竞争分布图基于论文关系布局和竞争贡献计算,把论文、主题和主体映射到同一个可视空间中。

当前分布图模型的主要参数为:

参数当前实现
论文关系混合关系
布局方式UMAP
分析年份全部年份
历史基线不使用历史基线
最大论文数用户设定
最大主题数用户设定
最小关系强度0.08
每篇论文保留关系Top 8

系统先根据关键词、主题词、引用、共引和分类等信息构建论文间混合关系,再用 UMAP 将论文投影到二维空间。随后,系统计算论文与主题的竞争贡献,并写入分布图模型:

数据项含义
论文竞争贡献论文在其主题中的归一化贡献强度
论文归一化贡献论文在其主题中的归一化贡献强度
论文原始贡献按引用和主题归属累计得到的原始贡献
论文原始贡献按引用和主题归属累计得到的原始贡献
主题竞争贡献同一主题内论文贡献的综合结果
主题原始贡献主题下论文原始贡献的累计值

因此,在导出的分布图数据 Excel 中,如果看到 CompetitionContribution,应按“竞争贡献”解释,而不是按“竞争贡献”解释。

4. 分布图可视化原理

分布图把论文、主题和主体映射到同一个二维画面:

可视化编码数据含义
节点位置论文间混合关系布局结果
节点大小论文被引次数
节点颜色竞争贡献或主体类别
节点形状主题样式
主题标签位置主题论文的空间中心,可手动微调
主题凸包同一主题论文的空间边界
图例解释节点大小、主题颜色、主体颜色和贡献强度

分布图主要用于观察“竞争贡献在论文空间中的分布”。距离越近的论文,通常表示它们在混合关系中更接近;但二维布局是降维结果,不宜把任意两点之间的距离解释为精确数值。

5. 地形图生成原理

地形图把分布图中的主题空间进一步转化为地形表达。

5.1 主题位置

主题山峰的位置来自分布图中的主题位置。竞争结构相近、论文空间接近的主题,在地形图中也更容易靠近。

5.2 山峰高度

山峰高度主要反映主题竞争贡献。竞争贡献越高,山峰越明显。右侧“山体强度”可以改变高度的视觉表现,但不改变原始数据。

5.3 论文点颜色

地形图中的论文点可按两种方式着色:

着色方式解释
按竞争贡献点颜色表示论文竞争贡献高低
按主体点颜色表示作者、机构或国家主体

按主体着色依赖原始数据集中的文献-主体映射。如果映射不可用,系统会提示数据不可用,并回退到按竞争贡献着色。

5.4 标签选择

地形图中的标签有两类:

标签类型含义
高贡献标签优先显示竞争贡献较高的主题
大山头标签优先显示论文规模较大或峰体显著的主题

二者结合使用,可以同时看见“贡献高的主题”和“规模大的主题”。

6. 热力矩阵原理

热力矩阵从同一次竞争力计算结果中提取主体-主题矩阵。

可显示两种数值:

数值含义
原始分数主体在主题中的累计原始贡献
归一化分数同一主题内按最高主体归一化后的竞争力

矩阵聚类会根据行列的竞争力模式重新排序,使相似主体或相似主题更靠近。聚类只改变显示顺序,不改变计算结果。

7. 文件格式与导出原理

7.1 指数 Excel

指数 Excel 是最适合做精确数值分析的结果文件。其标准矩阵包括作者、机构和国家三个维度,并保留归一化分数与原始分数。

7.2 .topiccompetitionmap

.topiccompetitionmap 是分布图模型文件。它保存节点、主题、连线、布局和显示样式,适合后续重新打开继续调整图形。

由于文件结构沿用 AI 主题竞争分布图,文件名和部分字段可能出现 competition 或 contribution 字样。在 AI 主题竞争分布图中,应根据窗口标题和本手册说明,将这些字段解释为竞争分布图模型和竞争贡献。

7.3 SVG

SVG 导出主要面向分布图视图,适合报告和排版。如果要保存地形图或热力矩阵,可使用截图工具;如果要导出独立热力图 SVG,可使用“AI 主题竞争热力图”功能。

7.4 分布图数据 Excel

分布图数据 Excel 导出的是图模型数据,包括 Topics、Papers、Links 和 Settings。它适合复核图中节点、主题、坐标和贡献值,但不等同于完整的 AI 主题竞争力指数 Excel。

8. 结果解读建议

8.1 用指数表做精确判断

如果需要判断“哪个主体在某个主题上最强”,应优先查看 AI 主题竞争力指数 Excel。归一化分数适合主题内比较,原始分数适合观察累计贡献规模。

8.2 用分布图观察高贡献论文和主体分布

分布图适合发现:

  • 高贡献论文是否集中在少数主题区域;
  • 某些主体是否覆盖多个主题;
  • 同一主体是否在高贡献区域形成连续分布;
  • 某些主题是否存在明显的核心论文群。

8.3 用地形图观察整体竞争地貌

地形图适合展示宏观格局:

  • 哪些主题形成竞争高峰;
  • 高峰之间是否相互靠近;
  • 哪些主题规模较大但贡献不一定最高;
  • 哪些主体颜色集中在高峰区域。

8.4 用热力矩阵核对主体-主题关系

热力矩阵适合回答:

  • 某个主体在哪些主题上更强;
  • 某个主题下有哪些主体竞争力突出;
  • 不同主体的优势主题是否相似;
  • 聚类后是否出现相近竞争模式的主体群。

9. 常见问题

9.1 为什么生成不了 AI 主题竞争分布图?

常见原因包括:

  • 尚未生成 AI 主题;
  • 文献没有年份或被引次数;
  • 所选维度缺少作者、机构或国家数据;
  • 勾选了“仅使用勾选文献”但没有勾选文献;
  • 勾选了“仅使用勾选主体”但没有勾选对应主体。

9.2 为什么按主体着色不可用?

按主体着色需要原始数据集中存在文献与作者、机构或国家的映射。如果打开的是单独保存的 .topiccompetitionmap 文件,原始主体映射可能不可用,系统会回退为按竞争贡献着色。

9.3 为什么热力矩阵和分布图的数值显示不完全一样?

分布图中的论文和主题竞争贡献用于展示论文空间与主题峰值;热力矩阵展示主体-主题矩阵。二者来自同一竞争力思想,但展示对象不同:分布图强调论文和主题,热力矩阵强调主体和主题。

9.4 为什么 SVG 不是地形图或热力矩阵?

当前分布图窗口的 SVG 导出主要输出分布图视图。地形图和热力矩阵建议使用截图保存,或使用独立热力图功能导出热力图 SVG。

9.5 主题名称、颜色和形状修改后会影响原始数据吗?

在分布图窗口中修改主题名称、颜色、形状或删除主题,主要影响当前可视化模型和保存的图文件,不建议将其理解为对原始数据集的全面回写。若要长期修订 AI 主题,建议回到数据集中的 AI 主题编辑功能处理。

10. 使用建议

  1. 做正式报告前,先导出 AI 主题竞争力指数 Excel,保留可复核数据。
  2. 分布图中优先使用“按竞争贡献”查找高贡献区域,再切换“按主体”观察主体分布。
  3. 主题很多时,关闭论文标签,只保留主题标签和图例。
  4. 做展示图时,可使用主题凸包、主题形状和主体图例增强可读性。
  5. 地形图适合呈现宏观格局,热力矩阵适合支撑精确比较。
  6. 保存 .topiccompetitionmap 作为可编辑图文件,同时导出 SVG 或截图用于报告。

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