BIBEXCEL简单使用教程.pptx

,BIBEXCEL简介,福州大学情报学,目录 Content,1,工作界面,2,概述,发展简史,Bibexcel是瑞典于默奥大学(Umea University)信息研究小组(The Information Research Group，Inforsk)欧莱皮尔逊教授设计开发的一款软件。Bibexcel的设计宗旨是辅助用户分析书目数据，或者格式相近的自然语言文本，最终产生的数据可导出至Excel或其他采用【Tab】键隔开数据的程序中。主要用于文献计量分析，并可为Pajek、NetDraw软件提供绘图所用数据,1,概述,主要特点,Bibexcel是一款供学术非营利使用的免费软件，其主要特点是小巧实用、功能丰富。,运行环境,Bibexcel.exe软件可以从Bibexcel官方网站（网址：www.umuse/inforsk）上进行下载。其帮助文档bibexcel.hlp和t也可以在该官方网站上进行下载。 在Windows运行环境中，将下载后的EXE到任意目录下，双击即可运行。在安装过程中，如果提示需要安装附加内容，可按照提示在网上下载。,主要功能,Bibexcel软件主要功能包括文献计量、引文分析、书目耦合、聚类分析，为Pajek、NetDraw软件提供书目数据等。,下载,崔雷的博客,/blog-82196-271364.html,工作界面,界面左上部分显示了文件名称和路径，默认的路径是bibexcel.exe程序所在的目录。 选中某个文件，单击下方的View whole file按钮，就会在界面右下部分显示文件内容。,划分方法栏,CR表示参考文献 Any表示按;(分号)划分整个字段 JN-表示期刊 Blank表示按空格划分整个字段 Whole表示不进行具体的划分, 整个字段是一个整体单元。,频数分布栏,后面进行某一字段的具体分析时会用到这个部分 Sort表示降序排列 Remove表示去重 Make表示输出一个新的gut文件 Fractionalize表示用频率表示,具体划分为很多字段，如所有字段、被引文献字段、被引作者字段、被引年字段、被引期刊字段等,标签栏,后面产生具体某一字段的out文件时会用到这个部分，也可以在转换文件格式时产生的doc文件中查看所有的标签，如TI、AU、GD等等。 其中常用的标签有: TI表示标题， AU表示作者， CD表示参考文献， DE表示关键词。,BibexceJ有8个菜单,File菜单-文件,复制文件 重命名 删除文件 新建目录 删除目录 某个文件合并到另一文件 将所有被选择的文件合并到另一文件 将列表保存到文件 退出,Edit doc file菜单-编辑doc文件,生成新记录 删除字段 识别重复记录 删除重复记录 删除指定文字 重命名字段标签 将换行符替换成回车符 从doc文件中选择文档号 从out文件中选择文档号,Edit doc-files菜单,转换大小写 创建多个out文件 压缩out文件（每字段一行） 转换以逗号分隔格式的地址 压缩out文件 压缩独立的空out文件 删除低频项 删除高频项 从引文中抽取出版年 给字符串编号 增加分号 保留0-9及A-Z的字符 保留作者首字母 保留前n个字符 Levenshtein距离计算 只列出out文件中的实词等,Add data classify菜单,给out文件添加分类一精确匹配 给out文件添加分类一子字符串匹配 给out文件添加分类一子字符串匹配 给词频对文件添加分类 利用Levenshtein距离添加分类 为词频文档号-文档号添加标签 为文档号文档号对添加标签 二进制查找 合并两个文件 比较相似字符串 将简写形式的期刊名与其全名进行匹配 将简写形式的单词与其全名进行匹配 在字符串中查找某个代码词 在字符串中查找某个字符串 在列表中查找某个单词,Analyze菜单,增加频次 共现分析 doc文件中的引用 doc文件及单元格矩阵 h指数 成对单元格 使用MDS生成矩阵 生成包括零词对的词对列表 从词对列表中选择词对 选择最强联系 共享单位耦合 每记录的单位 词对的滞后年等,Misc菜单-杂项,转换格式 解压csvall格式为Diva原始数据 解压标签格式数据为Diva原始数据 按ISSN号进行Sherpa Romeo检索 按期刊名称进行Sherpa Romeo检索,Mapping菜单,生成net文件 生成vec文件 生成clu文件 从net文件中生成vel文件 合并net文件 生成地理图谱,Help菜单 Help菜单可以调出Bibexcel的帮助文件 帮助文件只有在Windows 7以下版本的机器上才能打开,数据准备,“共词分析法”属于内容分析法的一种， 主要统计一组词中两两同时出现于一篇文献的次数，以这种“共现”次数反映这些词之间的关联程度，两个词的“共词强度”（指两个词同时出现于一篇论文中的次数）越高，则这两个词之间的关联越紧密。,数据转换 （.txt.txt2.doc）,字段抽取 （.doc.out）,共现分析（作者、关键词） .coc.ccc.ma2,可视化图谱 Pajek、NetDraw,Notexpress等文献管理软件 导出NE：导出题录（RIS格式） AU、DE等，不能分析参考咨询CD字段,操作中如无说明，弹出对话框一律选确定或是,.doc是Bibexcel可处理的格式,创建OUT文件是我们使用Bibexcel软件进行文献计量学分析的第一步。当我们创建OUT文件时，我们首先需要确定使用书目记录中的哪一个字段来创建OUT文件，也就是选择将要分析的字段（标识符） 第一步 在文件管理系统中选择DOC文件； 第二步 在“Old tag”文本框中键入字段标识符，如AU、DE等。 第三步 在“Select field to be analysed”下拉框中，选择识别字段内容的操作，如“Any；separated field”等。 第四步 点击“prep”按钮。就完成了OUT文件的创建。,AU、TI、DE等字段,以；隔开,点击,第一列文章编号 第二列作者名,重命名,重命名,空格切分后的标题词,空格划分,第一步 在文件管理系统中选择OUT文件。 第二步 在“Select type of Unit”下拉框中，选择计数单位，如“whole strings”。 第三步 在下方的多选框中，选择排序方式，如选择“Sort descending”，即按降序排列。 第四步 在下方的多选框中，选择计算方法，默认的计算方法是“whole counts”，可以改变为“fractional counts”。 第五步 点击“Start”按钮。将会生成*.cit文件。,选whole strings 并将序排列,降序排列的作者 数字是文章数量,频数分布栏： 分析作者共现，选择“Author” 分析关键词共现，选择“whole strings” 分析机构共现，“whole strings” 分析被引期刊共现，“whole strings” 分析参考文献共现，“Cite reference”,共现：两个或者两个以上标目在同一个字段中出现 第一步 在“Select file here”中选中cit文件，点击“View file”按钮，在The List中显示cit文件的内容。 第二步 从cit文件列表中标记将要分析的单元，然后从菜单条中选择 AnalyzeCo-occurrenceSelect units via listbox 第三步 在“Select file here”标记OUT文件。注意：不要在The List中显示OUT文件。 第四步 从菜单中选择 AnalyzeCo-occurrenceMake pairs via listbox,选频次10次以上,共现标题词 按频次降序排列,生成coc文件,数字代表该词在.coc文件中出现的次数,生成ccc文件,选中*.coc,打开*.ccc,标题词共现的三角矩阵，可粘贴至EXCEL继续可视化,创建供pajek软件使用的文件 文件有三种类型：net、vec和clu,创建net文件 第一步 选择*.coc文件。 第二步 从菜单条中选择 MappingCreate net-file for pajek.,创建vec文件 第一步 选择*.cit文件。 第二步 从菜单条中选择 MappingCreate vec-file,4,Pajek可视化,总结,txt文件:从Wos中导出的数据文件; tx2文件:转换txt文件格式第一步生成的文件; doc文件:生成的Bibexcel可处理的文件