超网络研究知识图谱:热点识别和主题挖掘OA
选取2000-2025年中国知网(CNKI)和Web of Science(SSCI和SCI-EXPAND数据库)作为数据来源,运用CiteSpace对文献进行全面分析,梳理超网络的研究热点及其演化轨迹并挖掘核心研究主题.结果表明,超网络的热点演变具有“基础理论构建-实际场景应用-理论模型创新”的特点,研究围绕信息传播、合作网络、脑疾病研究、故障扩散、系统生物学、机器学习以及资源分配与管理7个主题展开.
刘果;朱洁;戴世杰
安徽工业大学建筑工程学院,安徽马鞍山243032安徽工业大学建筑工程学院,安徽马鞍山243032安徽工业大学建筑工程学院,安徽马鞍山243032
社会科学
超网络超图可视化分析CiteSpace
《牡丹江师范学院学报(自然科学版)》 2026 (1)
P.60-66,7
国家自然科学基金项目(72001003)安徽省自然科学基金项目(2408085MG178)。
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