以2000-2011年Web of Science数据库收录的3000篇国际电子政务研究文献为样本,提取有效关键词构建共词矩阵,采用共被引分析、引文分析、共词分析等方法,利用CiteSpace和VOSviewer绘制出科学知识图谱。获取2000-2011年国际电子政务研究...以2000-2011年Web of Science数据库收录的3000篇国际电子政务研究文献为样本,提取有效关键词构建共词矩阵,采用共被引分析、引文分析、共词分析等方法,利用CiteSpace和VOSviewer绘制出科学知识图谱。获取2000-2011年国际电子政务研究的经典文献,通过可视化图谱挖掘出若干热点主题。根据时区视图、突变词列表讨论了前沿趋势。展开更多
文摘以2000-2011年Web of Science数据库收录的3000篇国际电子政务研究文献为样本,提取有效关键词构建共词矩阵,采用共被引分析、引文分析、共词分析等方法,利用CiteSpace和VOSviewer绘制出科学知识图谱。获取2000-2011年国际电子政务研究的经典文献,通过可视化图谱挖掘出若干热点主题。根据时区视图、突变词列表讨论了前沿趋势。
