文献计量学是一门融合数学、统计学与信息科学的交叉学科，旨在通过定量方法系统分析学术文献中的知识结构、研究热点与发展趋势。在科研竞争日益激烈的今天，将AI 大语言模型与文献计量学方法结合，已成为提升科研效率、精准选题和把握学科前沿的重要手段。
系统引入当前最主流的文献计量分析与信息可视化技术，聚焦CiteSpace、VOSviewer 与 R 语言的实操应用，同时融入DeepSeek、ChatGPT等大语言模型的工具价值：借助 DeepSeek、ChatGPT大语言模型快速提炼文献核心信息、辅助选题判断，利用其生成分析思路与解读框架，结合工具完成图谱绘制，并辅助构建 SCI 论文写作逻辑。通过理论介绍结合实操演练，帮助大家从零起步，全面掌握从选题构思、数据库检索、图谱绘制到成果撰写的全流程技能，最终引导学员完成一篇具有发表潜力的可视化研究论文。
广泛适用于多个领域，尤其适合科研新人、研究生、基金申请者及希望提升科研数据分析与写作能力的学术工作者，通过DeepSeek、ChatGPT 大语言模型与主流工具的结合，让文献计量分析与论文写作更高效、更精准。
系统掌握文献计量学的核心理论与研究范式，理解其在科研选题、学术评价和知识图谱构建中的应用价值，具备独立开展研究的基础能力。
熟练操作 CiteSpace、VOSviewer 和 R 语言等主流工具，完成关键词共现、合作网络、突现词分析等可视化任务，精准提炼研究热点与发展路径。
掌握撰写高质量文献计量学论文的全流程技能，并结合DeepSeep、ChatGPT等智能语言模型辅助分析内容、提炼趋势与优化写作，显著提升科研效率与表达水平。
专题一、文献计量学方法与AI应用逻辑
1.文献计量学方法基本介绍
2.与其他综述方法区别联系
3.各学科领域应用趋势近况
4.主流分析软件优缺点对比
5. AI辅助文献计量的使用逻辑: 角色分工、交互流程、避坑指南
专题二、主题确定、检索与数据采集及AI应用
1.热点主题高效选择方法：AI辅助主题发散
2.目标主题可行性预判：结合AI分析与数据库检索的三角验证法，快速判断选题的新颖性与可发性
3.CNKI数据库检索式构建
4.CNKI数据导出方法与注意事项
5.WOS数据库检索式构建：利用AI进行关键词智能拓展
6.WOS数据导出与注意事项
7.数据手动挑选剔除
专题三、VOSviewer可视化绘图精讲及AI应用
1.Vosviewer界面与主要概念简介
2.WOS与CNKI数据导入
3.共被引网络图绘制与解读(结构分析)
4.叠加网络图绘制与解读(结构分析)
5.密度图绘制与解读(热点分析)
6.关键词合并方法与注意事项：AI辅助智能合并
7.VOSviewer与Pajek耦合可视化(图谱优化)
8. AI Prompt实战：融合图谱+ 关键数据 + 分析模板，实现对图表客观、有针对性的深度解读
专题四、Citespace可视化绘图精讲及AI应用
1.CiteSpace版面与主要概念介绍
2.WOS与CNKI数据导入、清洗方法
3.共现网络图绘制参数选择与解读
4.聚类图绘制参数选择与解读
5.时区图与时间线图绘制参数选择与解读
6.突现表格制作参数选择与解读
7.关键词合并方法与注意事项
8.AI强化实现聚类主题的自动化初步命名与信息提炼
9.依据聚类详细关键词结合AI更改聚类标
10.突现词解读新颖点: AI辅助的前沿洞察
专题五、R语言文献计量学绘图分析
1.R包安装调用、数据加载与过滤
2.发文趋势及引用分析与解读
3.文献来源分析与解读
4.合作网络分析与解读
5.文献分析与解读
6.关键词分析与解读
7.国家出版密度及合作分析与解读
专题六、AI辅助下的论文写作核心方法
1.文献计量学论文的结构模式剖析
2.软件搭配组合技巧
3.图表搭配组图策略
4.模块化写作思路与流程安排
5.引言: AI辅助的“问题-差距-贡献”三段论写法
6.结果: 如何投喂AI
7.AI辅助从描述结果到产生洞见
8.定向文献参考套路
9. AI模拟审稿
