citespace的主面板的pruning选项,是针对生成图谱进行剪枝算法。那么剪枝算法是哪些?我的图到底要不要剪枝呢?
citespace提供了两种剪枝算法:
Pathfinder
Minimum spanning tree �
两种算法的详细区别请参考:
Chen, C. and Morris, S. (2003) Visualizing evolving networks: Minimum spanning trees versus Pathfinder networks. Proceedings of IEEE Symposium on Information Visualization, (Seattle, Washington, 2003), IEEE Computer Society Press, 67-74.
citespace提供了两种剪枝策略:
Pruning slice network �
Pruning the merged networks
剪枝实际上是对形成的网络进行修剪,去除不重要的节点和连线,使得网络中重要的节点和连线更加清晰。便于对图谱进行解读。一般情况下,我们首先点击go生成一次图谱,如果生成的图谱符合需求则不需要进行剪枝。而当生成的图谱节点和连线过多,图谱的可读性极差时,此时才选择进行图谱剪枝。
在剪枝算法上,一般没有推荐算法。MST的优点是运算简捷,能很快得到结果,但并非生成唯一解。 Pathfinder的优点是唯一解,但有时会在剪枝过程中丢失相对重要的节点。但两种算法只能选其一,观察已有研究的情况可以发现网络数据大的研究会选择Pathfinder算法,而数量级万以内的一般选择MST算法。
在剪枝策略上,Pruning slice network是对每一时间段的网络进行剪枝,Pruning the merged networks是对整体网络进行剪枝。两种策略可以同时选择,实现在每一个时间段上剪枝之后再对整体网络进行剪枝。剪枝策略的选择上也依据网络的实际情况,若网络复杂程度不高,可仅选择Pruning the merged networks对整体网络进行剪枝,若在此基础上图谱仍很负责,再选择Pruning slice network对每一时间段网络进行剪枝。
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