文献阅读利器--HistCite安装与使用

软件下载和安装

链接：HistCite Pro 2.1 (永久有效)
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链接：HistCiteInstaller（永久有效）
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官方网站的下载链接

以上链接任取其一进行下载，下载后不需要安装，直接运行即可。

软件使用教程

1 适用对象

首先说明这个软件只适用于：（1）windows系统（2）期刊数据库web of science

HistCite 这款软件是 Thomson Reuters （汤森路透）公司开发的，和 WOS 是一家公司，所以 HistCite 只支持 WOS 数据库。
对于 Scopus 等数据库，Github 有人写了一个可以将 Scopus 导入 Histcite 进行分析的脚本——Scopus2Histcite。
戳此处传送到github

简而言之，HistCite工具就是对从Web of Science（WOS）核心合集中下载的引文数据进行引用关系分析，从而找到该领域引用最多、最原始的文献以及专家大牛，进而针对性地阅读提高文献阅读效率、快速把握该领域的发展情况。

2 文献检索

• 2.1.
  打开WOS，数据库选择核心合集
  

• 2.2.
  输入要查询的关键词，可以选择主题匹配或者作者/出版社等其他方式匹配
  本教程中采用基本检索方式，以“machine learning”为主题进行查询
  

3 引文关系数据导出

• 3.1.
  按照上述进行检索后，会出现一个结果页面。页面左侧会显示从1900年至今的时间段里能检索到的文献总数量；右侧会显示文献列表，包括具体的名称、作者、期刊、被引频次等信息；上方会显示排序方式，可按照需求进行选择。我们这里选择按照被引频次降序排序，再在这一页点击 导出为其他文件格式。
  

• 3.2.
  设置文件导出格式。选择记录来源1-500条（这里可以自行设置数量；当只需要导出个别文献时，也可以选择页面上的所有记录这一选项），记录内容选择 全记录与引用的参考文献，文件格式选择 纯文本。点击导出，等待导出结果即可。我们这里进行两次导出，分别是1-500条和501-1000条。
  

4 引文关系数据分析

• 4.1.
  根据上述操作，我们可以得到两个 savedrecs.txt 文件，我们重名为ml1.txt和ml2.txt。这就是我们后面分析的数据基础。
• 4.2.
  首先，我们打开软件，双击运行，会弹出两个窗口。在分析过程中一定 不要关闭第一个窗口！
  
  
• 4.3.
  接下来导入数据。这里会出现几个问题。
  （1）直接在浏览器运行窗口中按照 File - Add File的路径添加文件会出现No such file or directory 的错误。
  
  （2）关闭之前打开的HistCite软件窗口，尝试第二种方式。不直接从浏览器运行窗口中导入，同时选中ml1.txt和ml2.txt直接拖到HistCite图标处，然后松开鼠标，就会看到软件自动打开。但是还是会出现Format: Unknown 的错误。
  
  （3）同样，关闭之前打开的所有的HistCite窗口。先将ml1.txt和ml2.txt文件打开，将第一行的FN Clarivate Analytics Web of Science改为FN ISI Export Format（这里有的人是改为FN Clarivate Analytics Web of Knowledge能成功，这个就只有多试试了）。这里可能改了之后依旧不能成功，那就把txt文件再另存为其他格式（比如UTF-8或者ANSI，亲身试过不同电脑要保存为不同格式才能运行，还是一句话，多试试）。
  
  然后再按照（2）中的方法将两个文件拖到HistCite图标，就会看到加载成功的页面。这个页面包含很多统计量：总文献数、总作者数、总期刊数、总共被引文献数等；排序变量：年份、作者、期刊、LCS、GCS、LCR、CR，点击相应的变量，即可按照其进行排序；文献的重要性参考参数：LCS(local citation score的简写，即本地引用次数，这篇文章在当前数据集中被引用的次数), LCR(local cited references，是指某篇文献引用的所有文献中，有多少篇文献在当前数据库中),GCS(global citation score，即引用次数),CR(cited references，即文章引用的参考文献数量)。LCS和LCR是HistCite里比较重要的两个参数。
  
  这里我们可以将文件另存为一个 *.hci文件，方便下次直接打开这个hci文件即可，就不用再拖那些txt文件了。
  
• 4.4.
  分析数据，绘制引文关系图。按照路径 Tools–Graph Maker，就会弹出一个窗口。在 limit 里面填写需要分析的文献数量，再点击 Make graph。emmm，看来machine learning的发展还是比较零散的，感觉就像是各树旗帜。可以多找点其他的关键词试试就知道不同领域的研究差别了。左侧栏都是调整图像显示的一些参数，就不一一介绍了。
  
  我觉得这个软件特别方便的一点在于，根据绘制出来的这个关系图，可以直接点击图里相应的数字，弹出一个文献的简介，包括摘要、关键词、作者这些信息，就能首先对文章有个大体了解，再决定要不要进一步研读，就不用在浏览器里漫无目的的搜索和切换，省时又省力。
  
• 4.5.
  在使用这个软件分析文献的时候，会有一些漏掉的文献。
  这部分可参考前辈的博客