3-VOSviewer图谱相关指标-Links、Total link Strength和Documents详细解释

上上节课我们讲解了如何选择Full counting 或者选择Fractional counting

涉及的是边的权重。
上节课我们讲解Vosviewer中两个指标分别是 Occurrencs、Total link Strength两个指标的含义。
这节课我们继续讲解：Links、Total link Strength和Documents\Occurrencs
原数据如下：

陶阳明;q;p杨惟轶;白辰甲;蔡超;赵英男;刘鹏杨洋;陈维维杨洋;陈维维杨洋;陈维维微信公众号“学术点滴”微信公众号“学术点滴”微信公众号“学术点滴”微信公众号“学术点滴”
Documents做出的图如下所示，图中节点大小表示出现频次高低，并不是共现频次高低。

Links做出的图如下所示，图中节点大小表示二值化后的点度中心性大小，即与该节点连线的节点越多【不包含重复次数】，圆圈越大。

Total link Strength做出的图如下所示，图中节点大小表示与该节点连线多少【包含重复次数】，总的连线越多，圆圈越大。至于Total link Strength怎么计算的参考上次推文。

合理性评估：
Links、Total link Strength和Documents\Occurrencs三种方式那种更好呢？
首先： Total link Strength不太合理，因为该值大小受到与其合作作者数量的影响，比如（杨惟轶;白辰甲;蔡超;赵英男;刘鹏）合作一篇论文，杨惟轶的Total link Strength是4； （杨洋;陈维维）合作三篇论文，杨洋的Total link Strength才是3，显然结果不合理。
其次： Links合理吗？ 也不太合理，比如（杨惟轶;白辰甲;蔡超;赵英男;刘鹏）合作一篇论文，杨惟轶的Links是4； （杨洋;陈维维）合作三篇论文，杨洋的Links才是1，显然结果更不合理。
最后只剩下：Documents\Occurrencs了，以出现频次决定圆圈大小。就用这个吧！！！
上述案例通过小数据进行的测试，当数据量大时，形成一个大的网络，哪种指标更合适呢？