《表3 高频关键词共词矩阵（前7位）》

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《国内家校合作研究的可视化知识图谱分析》

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利用BICOMB2.0软件将53个高频关键词进行两两配对，统计它们在291篇论文中同时出现的次数，形成一个53×53的共词矩阵（见表3），用Ochiia系数将共词矩阵转换成相似矩阵（见表4），其中，数值越靠近1，则表明关键词之间的相似度越大；反之，则表明关键词之间的相似度越小。同时，为了降低相似矩阵中0值对分析造成的影响，利用Excel表格，将共词矩阵的数据导入其中，然后用函数公式计算Qchina系数，最后用1减去这些数据就得到相异矩阵（见表5）。需要注意的是，相异矩阵中关键词的相关关系与相似矩阵中的则正好相反。相异矩阵对角线上的数值若为0，说明自身与自身之间不存在差异性。