| 自从引文数据库的诞生以来，其对科学发展的进程产生了深远的影响，表现在科学影响力的评价模式、数字资源的组织、评估、建设，学科建设与评价等许多方面。围绕引文数据库产生了许多的文献计量学指标，在对科学发展积极促进的同时，由于滥用与误用的存在，也引起了巨大的争议。合理使用量化分析数据是图书情报人员从事科研分析工作的内在要求。
科学主题的分析，很大程度上就是对主题的特征进行情报学意义上的表述，它是除了本领域专家之外的数字语境上的文献综述与另类文献阅读方法。引文数据分析的合理流程和方法包括：对一组数据进行聚类（即基于某种关系、特征的无监督分类）得出不同的主题，然后辅之以自然语言处理、数理统计分析等各种方法对施引文献与被引文献进行主题词的各种分析、然后解读，再检索、再分析。
本讲座将介绍引文数据分析的一般方法和流程，包括：
1. 数据清洗的重要性、遵循的原则、方法与实例
2. 共现（共词）分析、熵与层次标签的实际应用
3. 对数似然比LLR与概念树对主题表征的意义 |
