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本书主要基于科学计量分析法，以全球先进低碳能源技术子领域的研究论文集为对象展开分析，主要采用的研究方法包括统计分析法、聚类分析及可视化技术。统计分析法主要是对各研究领域时空的态势进行分析。关键词是对主要内容的提炼，因此通过对关键词的聚类分析进一步探索先进低碳能源技术的热点和前沿。可视化技术是指将数据或信息以图形、图像等形式进行呈现，以便人们更加直观地了解和理解数据之间的关联、趋势和规律。可视化技术可以通过图表、图形、地图等形式将数据可视化，并通过色彩、形状、大小等方式来表示数据之间的差异和联系。
聚类分析是一种无监督学习算法，主要基于分析单元之间的相似性将其聚集在一起。在本书中，主要将相似性较高的一组关键词聚集在一起，关键词相似性主要由关键词共现矩阵来表示。聚类分析主要借助于VOSviewer软件（Van Eck和Waltman，2009），通过计算下面函数的最大化实现聚类分析。
其中，n表示网络图节点的数目，x i 表示节点被分配到的类团，当x i =x j 时，δ（x i ，x j ）=1，否则δ（x i ，x j ）=0，权重w i，j 表示关键词i与关键词j的关联强度，c i c j 是节点ij的边的权值总和，m表示网络中所有节点的边的权值总和，γ参数用于调整聚类的数量。