清洁能源技术发展与政策导向的知识图谱研究

基于科学知识图谱方法，以清洁能源领域的研究文献为基础，从文献计量分析和科学知识图谱两个方面对清洁能源技术的发展趋势和政策导向进行研究。在文献计量分析方面，利用 CiteSpace软件对清洁能源领域的研究文献进行可视化分析，揭示了该领域的研究热点、趋势和前沿领域；在科学知识图谱方面，采用关键词共现与聚类方法，从不同的视角绘制了该领域的知识图谱，并对该领域的演化特征和发展趋势进行了分析。

数据来源

以 Web of Science （WoS）数据库为数据源，检索时间为2000—2019年，检索条件设置为“主题”，检索项选择“清洁能源”，共得到48986条文献记录，其中核心期刊论文517篇、 CSSCI 论文342篇、学位论文476篇。通过筛选与清洗，最终得到有效文献4785条。

利用 CiteSpace 软件对文献进行可视化分析，绘制清洁能源领域知识图谱，利用关键词共现与聚类分析方法，揭示清洁能源技术的演化特征与发展趋势。该领域的研究主题主要包括：清洁能源技术、环境污染治理、生态系统保护和可再生能源开发利用等。

数据分析与研究方法

以 Web of Science数据库作为数据源，对 Web of Science中所有的清洁能源技术领域的文献进行了检索，并对检索结果进行了人工筛选，最终得到清洁能源领域的研究文献28815篇，文献的样本为1997—2019年。

以中国知网作为数据源，从 Web of Science数据库中对清洁能源领域的研究文献进行数据收集和筛选，并对数据进行清洗和预处理后，最终得到清洁能源领域研究的文献数据11406篇。

在数据处理过程中，采用 CiteSpace软件和关键词共现与聚类方法，对清洁能源领域研究文献进行可视化分析和知识图谱绘制。

清洁能源领域文献计量分析

在文献计量分析方面，本文选取 Web of Science 数据库中1990—2016年的清洁能源领域相关文献作为研究对象，利用 CiteSpace 软件对该领域的研究热点、发展趋势及前沿领域进行分析。关键词共现分析是指在一定时期内关键词出现的频率，反映了关键词之间的相互关系和研究重点；聚类分析是指将文献中出现的关键词按照一定的标准进行分类，从而揭示文献之间的联系。

清洁能源领域知识图谱分析

对清洁能源领域的研究文献进行计量分析，可以揭示清洁能源领域的发展特征、演化趋势和前沿领域。本文利用 CiteSpace 软件对清洁能源领域进行知识图谱分析，以 CiteSpace V 为分析工具，通过文献共被引矩阵、关键词共现矩阵和关键词聚类矩阵分析清洁能源领域的研究热点、演化趋势和前沿领域。文献共被引矩阵用于识别研究热点，关键词共现矩阵用于识别研究前沿领域。根据文献共被引和关键词聚类的结果，可以得到清洁能源领域的研究热点为太阳能、风能、生物质能、地热能、太阳能光伏发电以及可再生能源。

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