《表1 高频关键词共词矩阵（部分）》

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《基于BICOMB的大学生创业热点领域可视化研究》

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注：为了节省篇幅，第一行的数字1、2、3……11，分别代表了大学生创业、大学生创业教育、创业意向……创新创业教育等关键词。

利用BICOMB软件中的共现矩阵功能对34个高频关键词在每篇文章中出现的频次进行统计，可以得到34×34的共词矩阵。如表1所示，矩阵中对角线上的数字代表该关键词出现的总次数，非对角线上的数字代表两个关键词共同出现在同一篇文献中的次数。基于SPSS软件中的Ochiia系数，生成高频关键词相似矩阵。为了避免矩阵中“0”值过多，产生较大统计误差，影响关键词的聚类效果[3]。通过利用VBA编程将高频关键词相似矩阵转换成最终分析所需的相异矩阵，相异矩阵中数值越大表明关键词之间的相似程度越低，数值越小表明相似程度越高。