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什么是histcite?
histcite＝history of cite，意味引文歷史，或者叫引文圖譜分析軟件，是一個基于引文的分析軟件。該軟件系sci的發明人加菲爾德開發，能夠用圖示的方式展示某一領域不同文獻之間的關系。可以快速幫助我們繪制出一個領域的發展歷史，定位出該領域的重要文獻，以及最新的重要文獻。
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HistCite 這款軟件是 Thomson Reuters （湯森路透）公司開發的，和 WOS 是一家公司，所以 HistCite 只支持 WOS 數據庫，對于Scopus等數據庫則無能為力，不過 Github 上面有人寫了一個可以將 Scopus 導入 Histcite 進行分析的腳本——Scopus2Histcite（https://github.com/leoatchina/Scopus2Histcite），有興趣的同學可以去試試看。2016年10月，湯森路透知識產權與科技業務被 Clarivate Analytics （科睿唯安）公司收購了，從此 WOS(web of science)也是歸該公司所有，因此導出的數據純文本也發生了些許變化，從而不能直接導入 HistCite 進行分析。不過別擔心，HistCite Pro 完全兼容新的文件格式！HistCite是一款非常強大的Windows平臺引文分析工具，可以根據Web of Science（WOS）數據庫上導出的數據快速繪制出某個研究領域的發展脈絡，快速鎖定某個研究方向的重要文獻和學術大牛，還可以找到某些具有開創性成果的無指定關鍵詞的論文。
HistCite即History of Cite，叫做引文歷史，或者叫引文圖譜分析軟件。該軟件系SCI的發明人加菲爾德開發，能夠用圖示的方式展示某一領域不同文獻之間的關系。可以快速幫助我們繪制出一個領域的發展歷史，定位出該領域的重要文獻，以及最新的重要文獻。
HistCite的分析步驟
包括兩步
①首先通過檢索，將文獻限定在某一個主題范圍內，這樣搜到的文獻都是你感興趣額的文獻。這時候文獻數量可能還會很大，超出閱讀范圍；即便數量不大，也沒法直接看出這些文獻之間的關聯；
②利用HistCite對檢索到的文獻進行分析，找出同行推薦的最重要的文獻；
這些文獻通常就是一個領域發展的里程碑式的文獻。這就是HistCite分析的簡要過程。當然，在此基礎上，HistCite還可以給我們提供更多的信息。如找出關鍵詞遺漏的文獻、重要的國家、機構和科學家、發展趨勢、最新進展等。
HistCite是一款非常強大的引文分析工具，可以快速繪制出某個研究領域的發展脈絡，快速鎖定某個研究方向的重要文獻和學術大牛，還可以找到某些具有開創性成果的無指定關鍵詞的論文。如果這款軟件符合你的需要的話，那么接下來就繼續和小編一起看看如何使用這個軟件吧~在使用前，首先要了解HistCite 這款軟件是 Thomson Reuters （湯森路透）公司開發的，和 WOS 是一家公司，所以 HistCite 只支持 WOS 數據庫，對于 Scopus 等數據庫則無能為力，不過 Github 上面有人寫了一個可以將 Scopus 導入 Histcite 進行分析的腳本[1]，有興趣的同學可以去試試看。使用流程主要分4個步驟：1、獲取數據，2、導入數據，3、統計分析，4、引證關系圖。下面將從這4個步驟依次介紹。1.獲取數據（1）在WOS上，選擇核心合集【web of Science Core Collection】，輸入檢索關鍵詞，例如輸入【neuro】和【pain】，點擊【search】進行檢索。（2）檢索結果保證在2000~3000左右，因為我們需要導出文獻，但Web Of Science每次只能導出500篇，如果檢索結果太多甚至上萬，不方便我們導出。點擊【Export】，進行導出。點擊【Other File Formats】。分批次導出你需要的文獻數據就可以啦。2.導入數據（1）打開軟件，把導出的文檔拖入軟件里的【TXT】里
（3） 會自動彈出下列頁面，輸入【1】，點擊【Enter】鍵3.統計分析（1）點擊【LCS】，對文章進行排序。LCS是Local citation score（本地引用次數），表示受同行的關注程度，LCS越大，說明此文獻受到本領域關注越大，也就越值得我們去閱讀。GCS是Global citation score（全球引用次數），它包含其他領域、專業對這篇文獻的關注度。一般LCS與GCS會有偏差。一篇文獻可能受到的同行關注度較高，但受到其他領域的關注程度較低。我們一般關注LCS，以它對文獻進行排序。LCR是Local cited references（當前數據庫中被引用的文獻）。CR是Cited reference（文章引用的參考文獻數量）。（2）左上角還有“Records”， “Authors”， “Journals”等可以以它們對文獻進行分析。這里以【Words】為例。點擊【Words】這里對關鍵詞進行了排序分析，可以看出這個領域一些重要的關鍵詞，有助于我們以后的文獻關鍵詞檢索。4.引證關系圖（1）點擊【Tools】里的【Graph Maker】（2）左側“select by”選擇【LCS】，【Limit】選擇50，“size”選擇【full】，點擊【Make Graph】。出現右側的圖。每個圓圈表示一篇文獻，中間的數字是這篇文獻在數據庫中的序號。其中圓圈大小代表LCS值，也就是受到同行關注的程度。圓圈越大，說明受到本領域關注程度越高。箭頭代表著每篇文獻之間的聯系，為我們梳理了此領域的脈絡關系。這張圖能更直觀地反映了分析結果[2]，有助于我們更好地理解。[1]對應GitHub網站：https://github.com/leoatchina/Scopus2Histcite[2]引用自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/446729622這個軟件支持WOS、PubMed、RIS等格式，非常簡單、容易上手。但是這里存在一個問題，就是不支持CNKI，那么問題來了，應該怎么解決呢？方法就是將CNKI的數據格式轉成VOSviewer支持的格式——RIS格式。而格式轉換就需要用到NoteExpress軟件。citespace1.在CNKI搜索文獻，并選擇【導出/參考文獻】2.選擇導出【NoteExpress】（保存時文件類型選擇“所有文件”），此時就生成了NoteExpress軟件支持的CNKI原始數據，假設文件名為“CNKI-origin”3.打開NoteExpress軟件，然后在【文件】選項卡選擇【導入題錄】，導入步驟②中的文件“CNKI-origin”4.選中步驟（3）中導入的所有題錄，然后選擇【文件】選項卡中的【導出題錄】注意：導出文件名后面一定要加上.ris后綴，并且使用樣式為RefMan（RIS）Export。這樣就完成了CNKI原始數據格式轉換為VOSviewer可視化軟件支持的RIS數據格式啦！但是當把這個CNKI文獻的RIS數據格式導入到VOSviewer的時候，你會發現一個神奇的現象，各個節點居然沒有共現，是相互的，而且每個節點居然是好幾個關鍵字連在一起。如下圖3。然后通過VOSviewer數據導入過程中發現，原來我們轉換的RIS格式有問題！CNKI原始文獻的關鍵字沒有分開，而是變成了“城市社區；；公共文化需求”這樣的形式，這樣就導致關鍵字的“Total link strength”為0，這就意味著關鍵詞之間沒有任何共現關系，如圖4。然后我們用notepad++軟件打開這個RIS格式的文件，發現格式是這樣滴！（圖5）但是VOSviewer要求的RIS樣式是每個關鍵字的前面必須是“KW -”開頭，這樣VOSviewer才能識別所有的關鍵字。那我們怎么將圖5的RIS樣式變成圖6那樣的呢？咚咚咚，這就要用到notepad++軟件強大的替換功能啦！5.關鍵步驟：將RIS文件中的所有關鍵詞詞串分開成一個一個單獨的關鍵字用notepad++打開步驟（4）的RIS文件，然后選擇【搜索】選項卡里的【替換】，然后將“;;”全部替換為“\nKW -”，表示將RIS文本中所有的“，， ，，”全部替換成以“KW -”為開頭。這樣就把所有的關鍵字分開了，使VOSviewer能夠識別。這里用到了正則表示式，/n表示換行。最終，CNKI的原始數據真正轉換為了VOSviewer軟件支持的RIS數據格式了，假設該文件名為“vos-supported.ris”。6.完成可視化操作①將vos-supported.ris導入到VOSviewer軟件中，按步驟一步一步完成。選擇面板左側的【create】，并勾選彈出框中的第二項；②選擇導入RIS文件；③選擇關鍵詞共現【co-occurrence-keywords】；④按照實際需求調整闕值，控制共現關鍵字個數并選擇關鍵字個數；⑤最后可以看到所有的關鍵字都被分開識別了，并且詞共現強度都大于0了；
⑥點擊finish，完成最終的可視化。
本文參見：https://zhuanlan.zhihu.com/p/43495785推薦幾款常用的科研軟件
1.KNIME 成熟度很高的開源軟件，是用于創建數據科學應用程序和服務的開源軟件。KNIME更直觀，開放，不斷整合新的開發，使人們可以理解數據，設計數據科學工作流程和可重用組件。
2.MPLUS。不多介紹，在我的其他筆記里?有推薦，還包括課程，也是本人最常用得軟件。
3.pointofix150 是一款屏幕標記軟件。
4.Python
5.R及RStudio R語言是為教學研究工作者設計的一種數學編程語言，主要用于統計分析、繪圖、數據挖掘。
6.SCI-Translate 4 SCITranslate是一款可以對英文文章進行全文翻譯的神器，內置多引擎翻譯，各類專業的復雜詞匯都可以翻譯出來，醫學生也可以放心使用。而且通過SCITranslate翻譯出來的文章語句簡練、通順，軟件支持人工翻譯，進一步提升論文翻譯的精準度。
7.參考文獻管理軟件：endnote NOTEFIRST reference manager 醫學文獻王
8.可視化軟件：bibexcel HistCite 這兩款都是文獻分析利器。
導師以為你會，卻無人教你的科研工具??
大家好呀，我是西紅柿學長，不知道大家有沒有這樣的經歷，導師給你安排了任務，以為你都知道，但你卻無從下手，知道這些科研工具提高我們的科研效率??
1?文獻檢索工具
?web of science 常用的英文文獻檢索工具，常用于檢索核心期刊，支持關鍵詞檢索、作者、標題檢索
?sci-hub 文獻下載的好幫手，可以找到大部分的文獻，輸入文獻doi號即可查找
2?文獻管理工具
?Zotero 用于文獻管理、文獻閱讀的綜合體，功能豐富從插件可以幫助你完成文獻分類、文獻查找、閱讀進度標記、外文文獻翻譯等功能，對于一個科研小白來說比較友好
?CAJviewer 用于閱讀CAJ格式的文件，在未接觸科研時，本科階段經常用這個工具
3?文獻擴展
?connected papers 找不到想要的文獻，文獻找不全，可以用這個工具幫忙，可以得到文獻相關性圖，幫助你找到相關性高的文獻
4?文獻翻譯
?deepl翻譯器，翻譯結果生動準確，少了一些機翻的痕跡，上手簡單，科研人常用的翻譯工具
5?科研繪圖
?億圖圖示：再清晰的文字表述，也不如一張圖來得更直觀，這個工具用于繪制框圖、流程圖、技術路線圖等等
?Origin：主要根據實驗數據繪圖，2D、3D圖都可以
6?筆記整理
?onenote：學長自用的筆記整理工具，可以備份、可以分區分節，可以從電腦中輸入，也可以通過手寫記錄
?processon：泛讀的文獻常用思維導圖來記錄，當然還可以通過泛讀表格
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