《表4 文献共被引中突现率排在前3位的节点文献》

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《健康医疗大数据研究热点与前沿的可视化分析》

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利用Citespace进行文献共被引分析，突现值排在前3位的文献信息见表4。突现值最大的文献，以谷歌大数据处理为例，介绍了Map Reduce编程模型在处理各种大数据任务的可用性及数据处理模式。即程序员通过指定Map函数和Reduce函数，底层系统会自动实现大规模集群的并行计算，并自动处理机器故障和调度机间的通信，从而有效利用网络和磁盘资源[22]。排名第2位的文献介绍了通过大数据来创造卫生保健价值的机遇及相关政策影响。文章从数据使用、访问、共享、隐私保护和管理等方面提出了相关的政策建议[23]。排名第3位的文献介绍了一种利用搜索引擎访问数据来监测流感流行的方法，由于某些查询的相对频率与患者出现流感样症状的比例高度相关，因此可以准确估计美国每个地区每周流感活动的当前水平[24]。上述文献分别体现了健康医疗大数据在技术研究、理论研究及流行病监测方面的应用。