SciMetrics 图书馆学科服务课件
学科交叉融合分析：从共同文献到服务报告
围绕“干热岩主题识别-三四级主题.db”示例数据，讲解如何在 SciMetrics 中选择学科/技术分类或 AI 主题维度，识别主题之间的共同文献、融合关系、年度演化和报告证据。
交叉融合分析回答“哪些主题正在共同发生”
学科交叉融合不是只看某个主题热不热，而是观察文献是否同时连接多个学科、技术方向或 AI 主题，并进一步判断这些连接是否稳定、增强、减弱或值得进入服务建议。
核心判断
如果一批文献同时关联两个或多个分类标签，就能形成主题之间的融合边。节点、边、年度指标和证据文献共同构成“可解释、可复核、可写入报告”的交叉融合证据链。
共同文献
判断哪些论文同时支撑多个主题或分类方向。
融合关系
识别两个主题之间是否形成稳定连接。
年度变化
观察新增、增强、减弱或恢复的交叉线索。
报告证据
把节点、边和证据文献转化为学科服务表达。
从“主题分布”走向“主题连接”
AI 主题识别回答文献属于哪些方向；交叉融合进一步回答这些方向之间如何连接、哪些连接更强、哪些连接正在变化。它适合用于学院布局、团队协同、平台建设和专题报告。
学科布局
发现可以共同培育的交叉方向。
团队服务
识别跨主题合作机会和方法迁移线索。
专题报告
提供可回到论文核对的图表和证据表。
趋势观察
用年度状态区分新出现和持续存在的连接。
先确认分类字段是否真正代表学科或技术方向
Class1-Class4 是数据集中的一至四级分类字段，通常用于学科分类、技术分类、研究方向分类或人工主题层级。它们不是固定含义字段，必须先看当前数据库里实际存放了什么。
| 维度 | 含义 | 使用建议 |
|---|---|---|
| Class1-Class4 | 一至四级分类字段 | 适合字段已经存放学科、技术或人工主题层级的场景。 |
| AITopic | AI 主题识别结果 | 适合已经完成 AI 主题识别，并希望观察主题之间融合的场景。 |
| 已勾选文献 | 当前筛选范围 | 适合限定学院、团队、年份或专题后再计算。 |
示例口径
本课件示例采用 AITopic 维度。示例库中 Class3 只有少量大类，Class4 实际对应文献类型，因此不把它们作为本次融合网络的主要解读维度。
从打开数据集到导出结果的完整路径
课堂演示时建议按“打开数据集 → 进入功能 → 选择维度 → 计算年份 → 阅读和导出”的顺序展开。下面的截图来自手册中的软件操作截图。
打开数据集
载入干热岩主题识别数据库。
进入功能
打开学科交叉融合或主题交叉融合入口。
选择维度
选择 AITopic 或 Class1-Class4。
执行计算
构建年度累计网络和指标。
导出结果
保存原生文件或导出 Excel。
阈值决定网络的颗粒度，年度窗口决定趋势解释
节点阈值用于过滤文献量太少的主题；边阈值用于过滤共同文献不足的连接。年度计算采用累计窗口，因此 2026 年结果表示从最早年份累计到 2026 年的融合结构。
| 参数 | 作用 | 示例值 |
|---|---|---|
| Dimension | 选择 Class1、Class2、Class3、Class4 或 AITopic。 | AITopic |
| MinNodeDocumentCount | 节点进入计算所需的最小文献数。 | 2 |
| MinEdgeDocumentCount | 两主题之间形成边所需的最小共同文献数。 | 2 |
| OnlyCheckedDocuments | 是否只使用当前勾选文献。 | true |
| OnlyCheckedClassItems | Class1-Class4 是否只使用已勾选分类项。 | true |
先用整体指标判断融合水平
年度概览适合放在报告摘要中，用来交代样本文献、融合文献比例、网络规模和整体融合指数。
| 指标 | 示例值 | 解读重点 |
|---|---|---|
| 有效文献数 | 1369 | 进入当前年度累计窗口并参与分析的文献数量。 |
| 融合文献数 | 1009 | 同时连接两个或多个主题的文献数量。 |
| 文献融合率 | 73.70% | 融合文献占有效文献的比例。 |
| 网络融合广度 | 0.167 | 融合关系覆盖网络的广度。 |
| 累计融合指数 | 50.90 | 综合文献融合率和网络融合广度后的整体指标。 |
| 节点数 / 边数 | 90 / 142 | 主题节点和满足阈值的融合关系数量。 |
用节点和连线阅读主题连接结构
节点表示主题，连线表示两个主题在同一批文献中共同出现。节点越大通常代表文献基础越大；连线越粗代表两两融合指数越高；颜色可辅助观察网络聚类。
先看大节点
判断哪些主题拥有较大的文献基础。
再看粗连线
找出融合强度高的主题组合。
关注变化
识别新增、增强、减弱或恢复关系。
回到证据
用共同文献核对是否是真实融合。
从节点融合指数和强融合关系中寻找重点方向
节点融合指数适合寻找交叉枢纽主题；边指标适合回答“哪些主题正在结合”。两者结合，才能把整体网络转化为可讨论的服务线索。
| 主题 | 文献数 | 连接对象数 | 融合指数 |
|---|---|---|---|
| 人工裂缝演变机理与开发 | 72 | 13 | 77.12 |
| 岩石力学裂隙损伤指标 | 137 | 14 | 76.11 |
| 水力压裂造储方法 | 145 | 16 | 75.07 |
| 岩石力学渗透关联指标 | 42 | 11 | 74.13 |
| THM耦合行为研究 | 172 | 15 | 74.13 |
| 岩石力学强度类指标 | 97 | 12 | 73.54 |
| 岩石力学温度敏感指标 | 153 | 10 | 73.19 |
| 人工裂缝演换热效能评价 | 60 | 9 | 73.13 |
| 源主题 | 目标主题 | 共同文献 | 两两指数 | 状态 |
|---|---|---|---|---|
| 岩石力学温度敏感指标 | 岩石力学裂隙损伤指标 | 70 | 48.3 | continuing |
| 岩石力学强度类指标 | 岩石力学温度敏感指标 | 53 | 43.5 | continuing |
| 增强型地热系统EGS | 换热效率 | 179 | 42.4 | continuing |
| 微地震监测 | 诱震评价 | 23 | 38.4 | continuing |
| 振动冲击钻井方法 | 钻探工具 | 5 | 36.9 | continuing |
| 碱性化学刺激造储方法 | 酸性化学刺激造储方法 | 2 | 34.8 | weakened |
| THM耦合行为研究 | 增强型地热系统EGS | 112 | 30.8 | continuing |
强关系必须回到共同文献核对
融合关系不自动等于真实交叉。正式写入报告前，应打开 Evidence Documents 工作表，核对源节点、目标节点、题名、年份和全部标签，确认共同文献是否体现共同问题、方法迁移或应用场景融合。
核对题名摘要
确认共同文献确实同时涉及两个主题。
判断融合层面
区分问题层、方法层、技术层、数据层和场景层。
结合外部证据
必要时结合 PMRC、关键词、机构和原文阅读。
保留可复现文件
同时保存 .crossfusion 和 Excel。
把融合结果写成学科服务报告
报告写作建议采用“总体趋势 → 关键节点 → 强融合关系 → 证据文献 → 服务建议”的顺序，避免只贴图不解释，也避免只写指数高而没有论文证据。
总体趋势
说明数据来源、时间范围、勾选范围和分析维度。
关键节点
列出高融合主题，并解释其连接对象和可能角色。
强关系
说明两两关系状态、共同文献数量和融合指数。
服务建议
区分观察线索、可合作方向和重点培育方向。
为什么没有融合边？
可能是每篇文献只有一个标签，也可能是边阈值过高，或数据中缺少共同主题/共同分类。可降低边阈值，或检查标签写入情况。
融合指数高是否一定值得布局？
不一定。指数只是入口，正式服务还需要结合代表论文、团队基础、学院需求和专家判断。
如何避免表面交叉？
必须回到证据文献，判断共同文献是否确实体现共同问题、方法迁移、技术扩散或应用场景融合。
导出 Excel 后如何使用？
年度概览用于报告摘要，节点表用于主题排序，关系表用于识别组合方向，证据文献表用于原文复核。
