《表1 1992至2018年北大核心和南大核心(CSSCI含扩展版)党内法规研究前30个高频关键词列表》

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《党内法规研究的现状、热点及趋势——基于CNKI期刊(1992—2018年)的文献计量分析》

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期刊论文中的关键词往往标示了文章的关键概念、核心主题或关键内容。运用CiteSpace的关键词聚类分析功能，可以生成聚类图谱（clusters）、时间线图谱（timeline）、时区图谱（timezone）。其中，聚类图谱中的关键节点、重要链接和结构特征可以呈现当前研究的主要内容、研究主题之间的关联和整体研究状况；时区图谱通过各节点在二维坐标上的呈现，能直观表现出相关研究主题演进，节点的密度反映了核心议题的研究热度，最新的、较大研究节点往往是新近开放出的前沿热点议题。基于1992年至2018年的党内法规研究关键词进行的聚类分析并选择最小化生成树（Minimum Spanning Tree）简化图谱网络，可以生成关键词列表（表1）（1），得出关键词聚类图（图2）。“Cite Space依据网络结构和聚类的清晰度，提供了模块值（Modularity Q）和平均轮廓值（Mean Silhouette）两个指标，一般而言，Q值一般在（0，1）区间内，Q>0.3就意味着划分出来的社团结构是显著的，当S值在0.5以上，聚类一般认为是合理的。”[4]图2中Q=0.923 2，S=0.588 8，可见本聚类效果显著，聚类本身合理。