《表3 高频关键词相异矩阵（部分）》

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《我国知识图谱运用的研究现状与未来趋势——基于共词分析的可视化研究》

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将高频关键词导入Bicomb分析软件，构建了一个61×61的共词矩阵，如表2所示。同时，为了避免关键词共现频次大造成误差，在SPSS22.0中采用Ochiia系数，将共词矩阵转为相异矩阵（保留小数点后4位），以便在进行多维尺度分析时减少误差并降低值的偏离度，如表3所示。在高频关键词相异矩阵中，关键词与关键词共现值为0，则两个关键词之间完全相关；当值为1时，说明两者之间的距离较远，其相关性程度较低。由表2可知，研究热点、Citespace、可视化、共词分析等与知识图谱之间的距离较为接近，其相似性程度较高。这一结果同关键词词频统计分析结果类似，以知识图谱为篇名的研究性文章多聚焦于研究热点与可视化，知识图谱更多的是作为一种计量、分析、可视的工具。