Visualization and Analysis of Tea Beverage Research Based on CiteSpace
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摘要: 为了更全面地了解国内外茶饮料的热点内容和研究进展，本文以Web of Science核心合集数据库为数据源，采用可视化数据分析软件CiteSpace v 6.1.6R对2002~2022年WOS收录的1247篇英文文献的年度发文量、作者共现与共被引、研究机构、国家发文量、期刊和研究热点进行可视化分析。分析结果表明，国内外对茶饮料研究的热度持续升高，年度发文量呈现逐年上升的趋势。发文数量大于4篇的核心作者584人，占总作者人数的82.4%。机构发文量的主力来自中国高校，其中发文量第一的机构是安徽农林大学。中国是发文量最大的国家，其次是美国、日本。刊载量较大的期刊主要集中在农业和食品化学领域，Journal of Agricultural and Food Chemistry是共被引频次最高的期刊，共被引988次。“caffeine”“acid”“catechin”是茶饮料研究的高频关键词，研究热点主要集中于茶饮料中活性物质的检测和提取、发酵茶、抗氧化和抗菌活性。综上所述，有关茶饮料的研究仍处于上升态势，但现有研究存在作者机构间合作不足、研究领域较为局限、研究方法趋同等问题，该领域学者应当加强多方面合作交流，拓宽研究广度与深度，共同推进该领域研究发展。本研究为后期从整体上更加深入了解全球茶饮料研究现状提供借鉴思路。Abstract: To obtain a more comprehensive understanding of the hotspots and research progress of tea beverage at home and abroad, this research paper analyzed the annual publication volume, author co-occurrences, co-citations, research institutions, the number of country publications, journals, and research hotspots of 1247 English literature collected by WOS from 2002 to 2022 using the Web of Science core collection database as the data source and the visual data analysis software CiteSpace v 6.1.6R. The results of the analysis showed that the heat for research on tea beverage at home and abroad continued to rise, and the annual number of publications showed a rising trend year by year. The number of core authors with more than four articles was 584, accounting for 82.4% of the total number of authors. The majority of institutional publications came from Chinese universities, of which the first institution with the highest number of publications was Anhui Agricultural University. The People's Republic of China was the most actively published country, followed by USA and JAPAN. The journals with high publication volume were mainly concentrated in the field of agricultural and food chemistry, and Journal of Agricultural and Food Chemistry was the journal with the highest co-citation frequency, with a total of 988 citations. The "caffeine" "acid" and "catechin" were high-frequency keywords in tea beverage research, with research hotspots focusing on the detection and extraction of active substances in tea beverage, fermented teas, antioxidant and antibacterial activities. In summary, research on tea beverage was still on the rise, but existing studies suffered from a lack of cooperation among authors, limited research areas and convergent research methods, etc. Scholars should strengthen multifaceted cooperation and communication to broaden the breadth and depth of the research, and to jointly promote the development of research in this field. This study provided a reference for a more in-depth understanding of the current status of global tea beverage research in the future.
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Keywords:
- tea /
- tea beverage /
- CiteSpace /
- visual analysis /
- research hotspot
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茶起源于中国的云贵高原，后逐渐被引入世界各地[1]。茶是当今世界上最受欢迎的三大无酒精饮料之一，被世界公认为健康饮料[2]。茶叶中包含茶多酚、多糖、有机酸、生物碱等多种化学成分，其中茶多酚因其具有抗氧化、抗菌、抗癌、抗病毒、保护肝和肠道等多种活性作用而受到广泛关注[2]。此外，茶中富含的咖啡因作为一种行为活性物质，可以为睡眠不够而导致的精力不足提供能量，增强日常的社交活动行为[3]。茶饮料是以茶叶的水提取液或茶粉为原料，以果汁、水、糖、食用香精等作为辅料调配而成的液体饮品[4]，生产工艺流程包括浸泡茶叶，抽提，过滤，调配，包装，灭菌[5]。与其它饮料相比，茶饮料不仅具有独特的茶风味，还保留了茶叶本身的抗氧化、抗菌、抗癌、抗病毒、保护肝和肠道等多种活性[6]。茶饮料可以分为茶汤饮料和调味茶饮料，茶汤饮料指以茶叶水提取液、浓缩液作为原料，较大程度地保持茶原有风味的饮料。调味茶饮料是指在茶汤中加入食用香精、果汁、乳制品等辅料调配成的茶味较弱的饮品[7]。同时，茶饮料的营养与保健功能符合当代人对健康生活方式的追求，因此茶饮料的热度逐年提高，市场规模不断扩大。目前冰红茶、茶π、东方树叶、青梅绿茶等是市面上销售量较大的茶饮料，市场销售额超过1000亿元[8]。多年来，相关领域科研工作者已经对茶饮料的保健作用[9]、成分含量测定[10]、制备工艺研究[11−12]、感官性质测定[13]等多方面进行了探索研究，发表的相关的文献也逐年增加，但缺乏国内外茶饮料整体发展情况和趋势热点的相关文献总结报道。
CiteSpace是由美国德雷塞尔大学陈超美教授开发的一款基于 Java语言的文献计量学的动态可视化分析软件[14]。通过CiteSpace可以管理某个领域的大量文献，绘制出文献之间的合作网络图谱、共被引网络图谱、共现网络图谱等，以可视化的方式展示某个领域的研究现状和发展趋势，协助研究者们快速分析某个领域的研究方向及热点[15−16]。本研究通过可视化软件CiteSpace v6.1.6R对2002~2022年间国内外茶饮料研究相关的文献进行梳理，并分析研究了年度发文量、作者共现与共被引、研究机构等多个指标，明确了茶饮料的研究热点和发展趋势，这对后续茶饮料领域的研究有参考价值。
1. 数据来源和研究方法
1.1 数据来源
本文所使用的数据样本选取于英文文献数据 Web of Science（https://www.webofscience.com/wos/alldb/basic-search）核心合集的Science Citation Index Expanded（SCI-EXPANDED）数据库和Conference Proceedings Citation Index-Science（CPCI-S）数据库，检索方式采用主题检索，检索条件设置为：“tea drinks” or “tea beverage” or “instant tea powder” or “kombucha” or “tea wine” or “fermented tea” or “tea concentrate” or “Pu’er tea” or “oolong” or “green tea” or “black tea”，检索时间段设置为2002年1月~2022年12月，对文献类型限定为综述型论文（Review）和研究型论文（Article），在2023年1月筛选得到1247篇有效文献，以纯文本格式导出数据信息。
1.2 研究方法
CiteSpace是基于Java语言开发的一款信息可视化分析软件，主要用于分析和可视共被引网络，以便帮助研究工作者更加准确地认识该领域的研究现状和发展趋势。本文将筛选得到的文献以“纯文本格式”数据导出到已建好的“input”文件夹中，同时以“download_”命名，以“txt”文本格式保存，然后导入到CiteSpace v.6.1.6R进行除重和转换操作。使用CiteSpace v.6.1.6R对数据进行可视化分析，时间跨度设置为2002~2022年，时间切片（Time slice）设置为1，节点类型选择作者（Author）、国家（Country）、机构（Institution）、关键词（Keyword），节点类型阈值“TopN”、“TopN%”、“g-index”均设定为系统默认值，剪切方式（Pruning）选择“Pathfinder”、“Pruning sliced networks”和“Pruning the merged network”。具体技术路线图见图1。
2. 结果与分析
2.1 年度发文量
年度发文量可以反映该领域受关注程度的变化情况，是评定科研发展的一项重要指标。根据样本数据绘制出2002~2022年国际茶饮料相关研究年度发文量统计图，如图2所示。从图中可以看出茶饮料领域研究发文量整体呈现上升趋势，相比2002年，2022年发文量增加了158篇，增长率为1053.3%，发文数量大幅提升。根据图中发文量变化趋势，将茶饮料的研究过程分为两个阶段：第一阶段为2002~2015年，处于初级发展起步阶段，该阶段文献数量较少且不稳定，每年不超过100篇，发文量呈现波动式缓慢上升趋势，在2014年出现最大峰值为61篇。在此期间，饮料巨头“百事可乐”“可口可乐”进入到茶饮料市场，给茶饮料市场带来较大的压力，促使茶饮料市场推陈出新。全球茶饮料市场规模达到近4000万吨，同时由于生活理念的变化，茶饮料市场倾向于天然、少糖的趋势，品种丰富、个性鲜明的健康功能性茶饮料系列已然形成，人均茶饮料消费量也逐年增长，茶饮料市场进入结构性调整阶段[17−18]。第二阶段为2016~2022年，该阶段较第一阶段的发文数量明显提升，期间发文总量达765篇，年平均发文量为109篇，处于快速发展阶段，茶饮料市场发生重大转折。该阶段与消费者群体的转变密切相关。从国际上来看，茶饮料的目标消费者转变成了符合互联网时代特性的“千禧一代”，国内称为“80后、90后、00后”。一方面，“千禧一代”的人口数量大，是茶饮料主要的受众群体。另一方面，他们的消费特性促使饮料市场发生了大变革，茶饮料趋向于向健康、方便等方面转变，出现了“东方树叶”等纯茶系列产品。纯茶系列产品不添加任何香精、色素等，保留最原始的茶味，接近于传统泡茶的口感，而且省略了繁琐的冲泡步骤，同时符合大众对健康生活方式的需求。由此看出，消费者理念和市场变革对茶饮料领域的年度发文量具有一定的影响。
2.2 作者共现与作者共被引
将从WOS中选取的数据导入CiteSpace v.6.1.6R中，时间分区选择2002~2022年，时间切片为1，节点类型设置为“Author”，得到发文量大于等于8篇的作者排名（表1）和作者共现图谱（图3），节点类型设置为“Cited Author”进行作者共被引网络图谱构建，得到作者共被引排名前10的作者（表2）。
表 1 茶饮料领域作者发文数量Table 1. Number of articles published by authors in the field of tea beverage年份 频次 作者 作者单位 2013 32 HO C T Rutgers State University New Brunswick 2009 27 ZHANG X Ningbo University 2013 21 ZHANG L Anhui Agricultural University 2018 21 WAN X C Chinese Academy of Sciences 2016 17 XU Y Q Chinese Academy of Agricultural Sciences 2014 14 YANG Z Y University of Chinese Academy of Sciences 2009 14 TANAKA T Nagasaki University 2017 14 YIN J F Tongji University 2009 13 MIYATA Y Nagasaki University 2009 13 TANAKA K Nagasaki University 2017 11 CAO J X Beijing Technology & Business University 2019 11 GAN R Y Gency for Science Technology & Research 2009 11 MATSUI T Kyushu University 2009 11 TAMARU S Nagasaki University 2009 11 TAMAYA K Ind Technol Ctr Nagasaki 2019 10 LI H B Sun Yat Sen University 2017 10 WU Z F Ningbo University 2017 9 CHENG M Ningbo University 2019 8 SONG C K Anhui Agricultural University 2017 8 ZENG L T Chinese Academy of Sciences 表 2 茶饮料领域共被引频次前十的作者Table 2. Top 10 authors cited in the field of tea beverage序号 频次 中心性 作者 作者单位 1 172 0.1 JAYABALAN R Jeonbuk University 2 142 0.02 ANONYMOUS − 3 137 0.08 ZHANG L Hunan Agricultural University 4 97 0.06 YANG C S Western Regional Research Center, Agricultural Research Service, United States Department of Agriculture 5 94 0.02 YANG Z Y Guangdong University of Foreign Studies 6 86 0.03 CHEN C Chung Hsing University 7 85 0.01 VILLARREAL S S Universite de Toulouse 8 82 0.02 HO C T Anhui Agricultural University 9 79 0.04 LÜ H P Chinese Academy of Agricultural Sciences 10 73 0.01 ZENG L T Chinese Academy of Sciences 作者共现图谱反映的是该领域内作者间的合作强度，图谱中共得到709个节点，1103条连线，合作强度显示为0.0044。作者共现图谱中的节点大小代表作者发文数量，连线反映作者间合作关系的强度。由表1可知，发文量前五的作者分别是HO C T（32篇）、ZHANG X（27篇）、ZHANG L（21篇）、WAN X C（21篇）、XU Y Q（17篇），占发文总量的9.5%。据赖普斯定律[19]计算出核心作者最低发文量N=0.749√Mmax（其中N为论文数量，Mmax为最高产作者的发文量），本次导入的数据中Mmax=32，计算得出N≈4。发文量大于4篇的核心作者有584人，而纳入文献统计的作者共有709人，占比82.4%。认定某领域具有核心作者群的条件是：M（作者发文量）大于或等于全部论文数量的50%，占比82.4%表明该研究领域核心作者团队已然形成。HO C T对应的最高中介中心性为0.02（<0.1），说明当前研究学者间联系紧密度较低，学者间交流合作较少，属于小范围集散分布。由表2可知，学者JAYABALAN R是共被引频次最高的作者，共计172次。从表1和表2数据可以得出作者HO C T、ZHANG X、JAYABALAN R、ANONYMOUS是该领域的高影响力作者。
综上，茶饮料领域的作者合作强度较低，作者间交流较少，所取得的学术成就仍存在薄弱环节，可开拓空间较大，不利于茶饮料领域的发展。因此，作者间应加强沟通交流，如举办学术研究交流分享会等，形成茶饮料研究的群聚效应。其次，从统计结果来看，茶饮料研究涉及食品学、生物学、医学等多个学科，可成立相关平台将学科之间联系起来，打破学术壁垒，增强研究合作的力度。不同作者间的合作有利于促进茶饮料领域研究集群的形成和新知识的产出[20]。
2.3 研究机构
通过机构合作共现图谱可以了解该领域的研究分布和机构之间的合作情况[21]。2002~2022年机构合作共现网络图谱（图4）中共有节点475个，连线388条，网络密度为0.0034，国际机构间合作较少。发文量前五的机构分别是Anhui Agricultural University、Chinese Academy of Agricultural Sciences、Rutgers State University、Fujian Agriculture & Forestry University、Chinese Academy Science。发文量第一的是Anhui Agricultural University，为81篇；其次是Chinese Academy of Agricultural Sciences，为72篇。发文量前五的机构中有四所来自中国，且都为国内高校，一所来自美国，可见茶饮料的研究力量主要集中在中国。
出现这种现象的原因主要是我国是世界上最大的产茶大国和茶饮料消费大国，饮茶文化历史悠久，占据了消费群体优势。根据2017年市场调查公司 Innova Database的研究，亚洲占据全球茶饮料市场的72%，而中国茶饮料消费量达到1335.6万吨，占据了亚太地区茶饮料消费量的1/3。中国茶饮料市场自上世纪90年代以来蓬勃发展，已形成以“康师傅”“统一”“雀巢”“娃哈哈”等数十家品牌竞争的局面。市场上也涌现了一批时尚新颖的“新式茶饮店”正以连锁、加盟的形式向各个城市中蔓延[18]。我国是世界范围茶饮料研究的主力也从侧面反映了我国庞大的茶饮料消费量。
2.4 国家分布
以WOS中选取的文献为数据源，绘制出国家网络共现图谱（图5）、发文数量前八的国家（图6A）和国家合作网络图（图6B）。共现网络图谱中有节点63个，连线154条，网络密度为0.0789。表明茶饮料领域共有63个国家进行了相应的研究，连线较多说明国家之间的合作较为密切。发文量前三的国家分别是The People’s Republic of China，USA，JAPAN，发文量分别为578篇、153篇、141篇，占发文量总数的46%、12%和11%。当中介中心性≥0.1时可被认定为关键节点，中介中心性越高，说明影响力越大。SCOTLAND、BELGIUM、FRANCE、ITALY均为关键节点，中介中心性分别为0.45、0.45、0.35、0.34，表明SCOTLAND、BELGIUM等国家虽然不是茶叶生产大国，但在茶饮料的研究上贡献较大。从国家合作网络图中可以看出，国家间研究交流较少，尚未形成以某国为研究主力，其他国家为节点的国际研究合作交流网络[21]。世界各国间的合作线条数量少且较细，说明国家间的合作不够密切，尤其是我国拥有最大的研究占比，但与国际上其他国家的交流探讨很少。而我国作为茶的最早发源地，其他国家的饮茶习惯和茶的种植都是由我国传过去的，在茶叶进出口方面也占领绝对优势，发文数量名列前茅，但产出文献影响力相对较低，中介中心性仅为0.13，值得国内研究学者重视。
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图 6 茶饮料领域发文量前八的国家（A）和国家合作网络图（B）Figure 6. Top 8 countries in the field of tea beverage in number of publications (A) and countries cooperation network (B)2.5 期刊发文量与期刊共被引
对WOS核心数据库中检索到的1247篇文献进行期刊来源分析，发文量前十的期刊结果如图7所示。其中，1247篇文献发表于107种期刊上，发文量前十的期刊包括Food Chemistry、Journal of Agricultural and Food Chemistry、Food Research International、LWT-Food Science and Technology、Foods、Journal of the Science of Food and Agriculture、Journal of Food Science、Journal of Food Processing and Preservation、Food Function、Journal of Food Science and Technology-Mysore，这些期刊都属于Food Science & Technology，其中发文量最多的期刊Food Chemistry和Journal of Agricultural and Food Chemistry，发文量分别为162篇和145篇，都属于农林科学领域的top 1区期刊，说明茶饮料领域的研究在国际上具有一定的学术影响力。
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图 7 茶饮料领域发文量前十的期刊Figure 7. Top 10 journals in the field of tea beverage in terms of publication volume将从WOS数据库中选取的数据进行期刊共被引分析，节点类型选择“Cited Journal”，时间区域选择2002~2022年，选择共被引频次最高的前十个期刊绘制出表3，从表3中得出Journal of Agricultural and Food Chemistry是共被引频次最高的期刊，影响因子为5.895，共被引988次；其次是Food Chemistry，影响因子为9.231，共被引915次。在排名前10的期刊中，影响因子最高的期刊是Critical Reviews in Food Science and Nutrition，在共被引频次排序中排名第四，共被引310次，影响因子为11.208。由期刊共被引分析可知，茶饮料领域相关文献主要来自于农业和食品化学领域。
表 3 茶饮料领域共被引频次前十的期刊Table 3. Top ten cited journals in the field of tea beverage序号 期刊名 频次 影响因子
（2022）1 Journal of Agricultural and Food Chemistry 988 5.895 2 Food Chemistry 915 9.231 3 Journal of the Science of Food and Agriculture 424 4.125 4 Critical Reviews in Food Science and Nutrition 310 11.208 5 Bioscience, Biotechnology and Biochemistry 283 2.337 6 Journal of Chromatography A 270 4.601 7 The Journal of Nutrition 221 4.687 8 Phytochemistry 206 4.072 9 Food and Chemical Toxicology 201 5.572 10 The American Journal of Clinical Nutrition 161 8.472 2.6 研究热点分析
2.6.1 关键词共现
关键词从文献中提炼浓缩得来，研究关键词有利于把握该领域的研究动态与发展。利用CiteSpace v6.1.6R，节点类型选择“keyword”，时间切片设置为1，绘制得到茶饮料领域的关键词共现图谱（图8）。从图谱中可以看出，节点共有615个，连线有326条，网络密度为0.0017。为了更深入了解茶饮料的研究内容和研究热点，在共现图谱的基础上结合关键词的中介中心性将关键词按照频次进行降序排名得出前十的关键词频次表（表4），关键词出现的频次越高，说明这个关键词就是研究热点。关键词中介中心性是关键词在共现网络中作为媒介者的能力强度。中介中心性大说明在共现网络中影响力大，与其它关键词出现的频率高，中介中心性大于0.1说明该节点处于共现网络核心地位。
表 4 茶饮料领域关键词频次及中心性Table 4. Frequency and centrality of keywords in the field of tea beverage序号 关键词 词频 中介中心性 1 green tea 366 0.03 2 black tea 293 0.09 3 oolong tea 285 0.04 4 catechin 193 0.65 5 polyphenol 163 0.01 6 leave 93 0.02 7 extract 89 0.03 8 caffeine 80 1.28 9 acid 71 0.89 10 inhibition 30 0.15 从关键词共现图谱中来看，图谱整体呈现出较为松散的网络结构，网络密度较低也说明研究内容不够深刻。“green tea”“black tea”“oolong tea”“catechin”“polyphenol”等是茶饮料研究的高频词汇，体现了该领域的研究核心。高频词中“caffeine”“acid”“catechin”的中介中心性较高。其中对“caffeine”的研究主要是对茶饮料中咖啡因的测定。包括采用液相色谱-同位素比质谱法在低温条件下测定中国市场上商品茶中咖啡因δC-13的方法，并对数据进行偏最小二乘判别分析模型分析，结果表明茶中的咖啡因δC-13并非来自天然茶，而与茶的发酵过程有关[22]；高效液相色谱法对绿茶浸泡茶包、提取物和即食饮料儿茶素和咖啡因进行定量分析，结果表明绿茶提取物的咖啡因含量高于茶包，而儿茶素含量较低，因此袋装茶包更适合饮用[23]；胶束电动色谱法同时测定绿茶、红茶和罐装茶饮料中的儿茶素和咖啡因含量差异，在比较不同温度热水的提取效果来看，温度对提取率影响显著，（-）-表没食子儿茶素没食子酸酯在100 ℃时最容易提取[24]。还有部分研究茶饮料中低含量咖啡因带来的益处，如低咖啡因绿茶对老年人压力和睡眠的影响研究中，以唾液α-淀粉酶活性（sAA）测定作为应激标记，sAAm（早晨的sAA）较低指示较高的睡眠质量。结果发现摄入低咖啡因绿茶而降低sAAm的参与者中，一些人的睡眠参数得到改善，由此猜测每天摄入低咖啡因的绿茶可能是一种通过抑制压力来改善老年人睡眠质量的有效方法[25]。对茶饮料中“acid”的研究包括采用微胶囊提取物、蔗糖和柠檬酸制成冰茶。研究了微囊化柠檬提取物（MLE）替代柠檬酸的效果，以评估MLE在冰茶生产中的潜在应用[26]。此外，尿酸是导致饮茶后血浆抗氧化能力（AC）升高的主要成分，通过比较咖啡和茶对人体血浆氧化还原稳态的影响，结果表明咖啡和茶均能导致血浆尿酸显著升高[27]。对“catechin”的研究包括：对瓶装茶饮料中茶多酚的测定及不同品种茶叶中茶多酚含量的差异[28]。研究发现，罐装和瓶装茶饮料中总儿茶素（GTEs）的含量低于传统的杯装或茶壶饮料，茶饮料中的表儿茶素外聚物是由GTEs的热转化而来[29]。同时有优化冲泡工艺，提高儿茶素提取率，以期生产出具有更强效和稳定的生物活性儿茶素的浓缩绿茶饮料的研究[30] 。ZHAO等[31]采用铁还原抗氧化能力和Trolox当量抗氧化能力测定法，对模拟大众喝茶的30种绿茶、红茶、乌龙茶、白茶、黄茶和黑茶的抗氧化活性进行测定，发现儿茶素是其抗氧化活性的主要贡献者。
值得注意的是，按频次排序得出的前十个关键词的中介中心性普遍较低，说明在该领域研究中，研究体系仍然不够完善，对茶饮料的研究力度有待加强。
2.6.2 关键词聚类
关键词聚类能够更加直观地发现研究领域内研究主题之间的内在联系。聚类号数字越小，包含的关键词数量越多，每个聚类中的关键词关联紧密，且同一类型聚类集群越大，所包含的文献数量越多。同质性 > 0.5表明聚类结果合理[16]。采用对数极大似然率算法（LLR）绘制出关键词聚类图谱（图9）和聚类信息表（表5）。聚类模块值Q和平均轮廓值是衡量聚类效果的指标，从聚类图谱中得出聚类模块值Q为0.7519，大于0.3，说明聚类结构较为显著。平均轮廓值S为0.8817，大于0.7，说明聚类是令人信服的。选取图谱中前十个典型聚类进行呈现，包括“#0 tea fungus”“#1 antioxidant activity”“#2 volatile”“#3 microbial fermentation”“#4 Camellia sinensis”“#5 derivatization”“#6 oolong tea”“#7 kombucha”“#8 fermented beverage”“#9 antibacterial activity”。各个聚类标签代表该聚类所涵盖文献的主要研究内容，各聚类之间有不同程度的重叠，同质性都在0.7以上。其中“#1 antioxidant activity”“#5 derivatization”“#9 antibacterial activity”为一类，偏向于研究茶饮料中化学成分的功能特性，“#0 tea fungus”“#7 kombucha”“#8 fermented beverage”为一类，主要以发酵茶饮料研究为主。
表 5 茶饮料领域关键词聚类信息Table 5. Clustering information of keywords in the field of tea beverage序号 聚类号 聚类标签 节点数 年份 同质性 1 0 tea fungus 57 2012 0.918 2 1 antioxidant activity 50 2008 0.857 3 2 volatile 47 2011 0.931 4 3 microbial fermentation 46 2008 0.92 5 4 Camellia sinensis 44 2006 0.895 6 5 derivatization 38 2013 0.907 7 6 oolong tea 36 2009 0.833 8 7 kombucha 32 2011 0.865 9 8 fermented beverage 31 2013 0.934 10 9 antibacterial activity 28 2011 0.767 2.6.3 关键词时间线图
关键词时间线图从时间角度描述聚类间的联系，描绘了关键词出现的时间节点和存在效应，可预测茶领域的研究热点趋势[19]。在菜单栏“Display”选择“Timeline View”，选择聚类后得到的前十个关键词进行时间线图分析。时间线图最上面的一行数字代表年份，右边的每个关键词对应左边的一条时间线，时间线靠上说明关键词研究的持续时间较长，线上的菱形图案越大，说明在该年份里学者研究较多，无时间线或时间线较弱说明该关键词领域研究暂时中断，出现研究瓶颈，需要新的改进突破。关键词对应时间线上出现别的关键词表明在某段时间里该关键词存在新发展[30,32]。由图10可知，在2003年和2008年，关键词“antioxidant activity” “antibacterial activity”开始出现，并延续至今，且近两年的热度还在上升。“tea fungus”“microbial fermentation”“kombucha”“fermented beverage”等与发酵茶相关的关键词从2002出现后，一直热度不减，且研究力度仍在不断加大。
2.6.4 关键词突现和关键词年度分布
关键词突现，也叫关键词爆发点，可突发性检测关键词出现的频率和振幅[19]，作为预测茶饮料研究领域未来趋势发展的方法[33]。在CiteSpace6.1.6R的控制面板中选择“Burstness”得到所选数据的关键词突现词谱，如图11所示。图中蓝色线条部分代表时间间隔，红色线条部分代表关键词突现的时间，突现强度则代表关键词出现的次数。从图中显示的关键词突现强度来看，“inhibition”的相关研究在2002~2010年间发展迅速，也说明对茶中化学成分的抑制作用关注度较高，如DREOSTI等[34]对茶在预防癌症方面的研究综述；YOUSEF[35]研究了绿茶和红茶水提取物对部分食品变质和中毒微生物的抑制作用，评价了提取物对不同微生物类群（丝状真菌、酵母、革兰氏阳性细菌和革兰氏阴性细菌）生长的抑制效果，结果表明红茶提取物对不同真菌的抑制作用比绿茶提取物明显，且抗真菌作用与提取物浓度呈正比。“caffeine”在2007~2013期间获得较大关注。近年来最新研究动态包括“tea fermentation”“organic acid”“bioactive compound”“lactic acid bacteria”表明这些方面研究将在未来一段时间持续地升温发酵。对于茶饮料的研究早期主要以茶中化学物质及其检测为主，近年来较多针对于微生物及发酵方面。
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图 11 茶饮料领域关键词突现分布Figure 11. Key words emergent distribution in the field of tea beverage将WOS中筛选得到的数据导入文献计量分析平台得出茶饮料领域关键词年度分布图（图12），从图中得出茶饮料研究领域关键词频数呈现逐年升高的趋势，2020~2022年增长率显著，且关键词“kombucha”“oolong tea”“fermentation”“black tea”等在近年来频数增幅较大，由此可见对茶饮料的研究力度在逐年加大，且注重于红茶、乌龙茶、发酵等方面的研究。
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图 12 茶饮料领域关键词年度分布Figure 12. Annual distribution of keywords in the field of tea beverage3. 结论
本文基于 CiteSpace v6.1.6R软件，对Web of Science核心数据库中2002~2022年间国内外茶饮料研究相关的文献进行梳理，运用文献计量学客观科学地分析和探究茶饮料领域的研究及发展情况。从分析结果来看，国内外茶饮料研究的发文总量逐年递增，尤其是近几年发文量呈现猛增趋势，表现出国内外学者对茶饮料研究的重视度；刊载量较大的期刊为农业和食品化学；发文机构主要集中在高校和研究所；亚洲和北美洲是茶饮料主要研究领域，以中国、美国、日本等国家为研究主力；但作者及国家之间合作强度较低仍然是阻碍茶饮料发展的主要障碍；中国的发文量位居全球第一，其中安徽农业大学、中国农业科学院、福建农林大学、中国科学院贡献最大；关键词突现结果表明茶饮料研究前期主要侧重于成分研究、成分的抑制作用、生物活性，关键词为“抑制”“咖啡因”“儿茶素”“酚类化合物”，近年来研究新增了以发酵茶为重点的领域，且在不断发展之中，但对茶饮料中活性成分的研究仍然是茶饮料研究的基石和重点。通过CiteSpace分析软件可以直观地表达领域内的研究热点，将数据结果进一步分析可预测该领域的未来发展趋势，但本次统计也存在一定的局限性。首先是统计的数据来源较为单一，只采用了国际引文数据WOS数据库中的核心数据库。其次是检索范围较小，包括检索词和检索时间的设置。同时，人为手动筛选相关性不大的文章，导致结果不够全面与客观，无法囊括茶饮料领域所有的文献数据。最后是由于文献检索策略的局限性，检索到的文章大多为期刊论文，而遗漏了商业数据类型和科普性质的文献。
随着对茶饮料研究热度的不断提升以及消费者对食品营养保健功能的需求不断加强，茶饮料将会朝着绿色、健康、多元、特色化的方向不断发展和丰富。“药补不如食补，食补不如茶疗”。我国中草药众多，其中含有的多种有效成分如有机酸、生物碱、多糖等多种药理作用机理，可达到补益气血和增强机体免疫力的作用，若将茶与中草药相结合，研制出药食两用的新型特色保健茶饮料将会有广阔的前景。
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图 6 茶饮料领域发文量前八的国家（A）和国家合作网络图（B）
Figure 6. Top 8 countries in the field of tea beverage in number of publications (A) and countries cooperation network (B)
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图 7 茶饮料领域发文量前十的期刊
Figure 7. Top 10 journals in the field of tea beverage in terms of publication volume
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图 11 茶饮料领域关键词突现分布
Figure 11. Key words emergent distribution in the field of tea beverage
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图 12 茶饮料领域关键词年度分布
Figure 12. Annual distribution of keywords in the field of tea beverage
表 1 茶饮料领域作者发文数量
Table 1 Number of articles published by authors in the field of tea beverage
年份 频次 作者 作者单位 2013 32 HO C T Rutgers State University New Brunswick 2009 27 ZHANG X Ningbo University 2013 21 ZHANG L Anhui Agricultural University 2018 21 WAN X C Chinese Academy of Sciences 2016 17 XU Y Q Chinese Academy of Agricultural Sciences 2014 14 YANG Z Y University of Chinese Academy of Sciences 2009 14 TANAKA T Nagasaki University 2017 14 YIN J F Tongji University 2009 13 MIYATA Y Nagasaki University 2009 13 TANAKA K Nagasaki University 2017 11 CAO J X Beijing Technology & Business University 2019 11 GAN R Y Gency for Science Technology & Research 2009 11 MATSUI T Kyushu University 2009 11 TAMARU S Nagasaki University 2009 11 TAMAYA K Ind Technol Ctr Nagasaki 2019 10 LI H B Sun Yat Sen University 2017 10 WU Z F Ningbo University 2017 9 CHENG M Ningbo University 2019 8 SONG C K Anhui Agricultural University 2017 8 ZENG L T Chinese Academy of Sciences 
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表 2 茶饮料领域共被引频次前十的作者
Table 2 Top 10 authors cited in the field of tea beverage
序号 频次 中心性 作者 作者单位 1 172 0.1 JAYABALAN R Jeonbuk University 2 142 0.02 ANONYMOUS − 3 137 0.08 ZHANG L Hunan Agricultural University 4 97 0.06 YANG C S Western Regional Research Center, Agricultural Research Service, United States Department of Agriculture 5 94 0.02 YANG Z Y Guangdong University of Foreign Studies 6 86 0.03 CHEN C Chung Hsing University 7 85 0.01 VILLARREAL S S Universite de Toulouse 8 82 0.02 HO C T Anhui Agricultural University 9 79 0.04 LÜ H P Chinese Academy of Agricultural Sciences 10 73 0.01 ZENG L T Chinese Academy of Sciences
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表 3 茶饮料领域共被引频次前十的期刊
Table 3 Top ten cited journals in the field of tea beverage
序号 期刊名 频次 影响因子
（2022）1 Journal of Agricultural and Food Chemistry 988 5.895 2 Food Chemistry 915 9.231 3 Journal of the Science of Food and Agriculture 424 4.125 4 Critical Reviews in Food Science and Nutrition 310 11.208 5 Bioscience, Biotechnology and Biochemistry 283 2.337 6 Journal of Chromatography A 270 4.601 7 The Journal of Nutrition 221 4.687 8 Phytochemistry 206 4.072 9 Food and Chemical Toxicology 201 5.572 10 The American Journal of Clinical Nutrition 161 8.472
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表 4 茶饮料领域关键词频次及中心性
Table 4 Frequency and centrality of keywords in the field of tea beverage
序号 关键词 词频 中介中心性 1 green tea 366 0.03 2 black tea 293 0.09 3 oolong tea 285 0.04 4 catechin 193 0.65 5 polyphenol 163 0.01 6 leave 93 0.02 7 extract 89 0.03 8 caffeine 80 1.28 9 acid 71 0.89 10 inhibition 30 0.15
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表 5 茶饮料领域关键词聚类信息
Table 5 Clustering information of keywords in the field of tea beverage
序号 聚类号 聚类标签 节点数 年份 同质性 1 0 tea fungus 57 2012 0.918 2 1 antioxidant activity 50 2008 0.857 3 2 volatile 47 2011 0.931 4 3 microbial fermentation 46 2008 0.92 5 4 Camellia sinensis 44 2006 0.895 6 5 derivatization 38 2013 0.907 7 6 oolong tea 36 2009 0.833 8 7 kombucha 32 2011 0.865 9 8 fermented beverage 31 2013 0.934 10 9 antibacterial activity 28 2011 0.767
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[1] 张文娟, 刘雪娜, 李丽维, 等. 茶多酚生理机制及其保健食品研发进展[J]. 食品研究与开发,2023,44(5):217−224. [ZHANG Wenjuan, LIU Xuena, LI Liwei, et al. The physiological mechanism of tea polyphenols and the development of health food[J]. Food Research and Development,2023,44(5):217−224.] doi: 10.12161/j.issn.1005-6521.2023.05.031 ZHANG Wenjuan, LIU Xuena, LI Liwei, et al. The physiological mechanism of tea polyphenols and the development of health food[J]. Food Research and Development, 2023, 44（5）: 217−224. doi: 10.12161/j.issn.1005-6521.2023.05.031
[2] GE Jiaming, SONG Tianbao, LI Mengyuan, et al. The medicinal value of tea drinking in the management of COVID-19[J]. Heliyon,2023,9(1):e12968. doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e12968
[3] TSENG H C, WANG C J, CHENG S H, et al. Tea-drinking habit among new university students:Associated factors[J]. The Kaohsiung Journal of Medical Sciences,2014,30(2):98−103. doi: 10.1016/j.kjms.2013.08.004
[4] 李悦, 艾薇, 李晓娇, 等. 市售茶饮料中茶多酚含量的调查与分析[J]. 食品与发酵科技,2019,55(5):102−105. [LI Yue, AI Wei, LI Xiaojiao, et al. Investigation and analysis of tea polyphenol content in commercial tea beverages[J]. Food and Fermentation Technology,2019,55(5):102−105.] LI Yue, AI Wei, LI Xiaojiao, et al. Investigation and analysis of tea polyphenol content in commercial tea beverages[J]. Food and Fermentation Technology, 2019, 55（5）: 102−105.
[5] 陈晶, 郭荣荣, 张江. 液态茶饮料加工技术现状及展望[J]. 安徽农业科学,2010,38(13):6893−6895. [CHEN Jing, GUO Rongrong, ZHANG Jiang. Current status and prospects of liquid tea beverage processing technology[J]. Anhui Agricultural Science,2010,38(13):6893−6895.] doi: 10.3969/j.issn.0517-6611.2010.13.108 CHEN Jing, GUO Rongrong, ZHANG Jiang. Current status and prospects of liquid tea beverage processing technology[J]. Anhui Agricultural Science, 2010, 38（13）: 6893−6895. doi: 10.3969/j.issn.0517-6611.2010.13.108
[6] 徐文峰, 廖晓玲. 茶叶中茶多酚的分析测定方法研究现状[J]. 重庆文理学院学报(自然科学版),2008,27(2):52−55,59. [XU Wenfeng, LIAO Xiaoling. Research status of analysis and determination methods for tea polyphenols in tea[J]. Journal of Chongqing University of Arts and Sciences (Natural Science Edition),2008,27(2):52−55,59.] XU Wenfeng, LIAO Xiaoling. Research status of analysis and determination methods for tea polyphenols in tea[J]. Journal of Chongqing University of Arts and Sciences （Natural Science Edition）, 2008, 27（2）: 52−55,59.
[7] 杭东. 如何选择茶饮料[C]//上海茶叶, 2013, 3(122):45−46. [HANG Dong. How to choose tea beverages[C]//Shanghai Tea, 2013, 3(122):45−46.] HANG Dong. How to choose tea beverages[C]//Shanghai Tea, 2013, 3（122）: 45−46.
[8] 徐阳, 杨冬, 王培强, 等. 我国茶饮料及其标准的现状与思考[J]. 茶叶,2021,47(3):169−173. [XU Yang, YANG Dong, WANG Peiqiang, et al. Current situation and reflection on tea beverages and their standards in China[J]. Journal of Tea,2021,47(3):169−173.] doi: 10.3969/j.issn.0577-8921.2021.03.010 XU Yang, YANG Dong, WANG Peiqiang, et al. Current situation and reflection on tea beverages and their standards in China[J]. Journal of Tea, 2021, 47（3）: 169−173. doi: 10.3969/j.issn.0577-8921.2021.03.010
[9] HUANG Yan, CHOE Y, LEE S, et al. Drinking tea improves the performance of divergent creativity[J]. Food Quality and Preference,2018,66:29−35. doi: 10.1016/j.foodqual.2017.12.014
[10] YANG T C C, CHANG C C. The application of on-line microdialysis with high performance liquid chromatography for determining catechins in tea and tea drinks[J]. Journal of Food and Drug Analysis,2003,11(4):302−306.
[11] CAO Qingqing, WANG Jieqiong, CHEN Jianxin, et al. Optimization of brewing conditions for Tieguanyin oolong tea by quadratic orthogonal regression design[J]. npj Scince of Food,2022,6(1):9. doi: 10.1038/s41538-022-00125-7
[12] LIANG Shuang, GRANATO D, ZOU Chun, et al. Processing technologies for manufacturing tea beverages:From traditional to advanced hybrid processes[J]. Trends in Food Science & Technology,2021,118:431−436.
[13] SAE-LEAW T, ALUKO R E, CHANTAKUN K, et al. Physicochemical, antioxidant and sensory properties of ready-to-drink chrysanthemum tea fortified with hydrolyzed collagen from salmon scale ossein[J]. Journal of Aquatic Food Product Technology,2021,30(9):1159−1172. doi: 10.1080/10498850.2021.1974632
[14] 萧涵, 周宇飞, 陈毅欣, 等. 基于CiteSpace的乌龙茶香气研究知识图谱分析[J]. 食品与发酵工业,2023,49(5):344−351. [XIAO Han, ZHOU Yufei, CHEN Yixin, et al. Knowledge graph analysis of oolong aroma research based on CiteSpace[J]. Food and Fermentation Industry,2023,49(5):344−351.] XIAO Han, ZHOU Yufei, CHEN Yixin, et al. Knowledge graph analysis of oolong aroma research based on CiteSpace[J]. Food and Fermentation Industry, 2023, 49（5）: 344−351.
[15] 农雅琴, 刘晓晨, 高梅菲, 等. 基于CiteSpace知识图谱的活性环肽研究进展和趋势分析[J]. 化学通报,2023,86(4):495−504. [NONG Yaqin, LIU Xiaochen, GAO Meifei, et al. Research progress and trend analysis of active cyclic peptides based on CiteSpace knowledge graph[J]. Chemical Bulletin,2023,86(4):495−504.] NONG Yaqin, LIU Xiaochen, GAO Meifei, et al. Research progress and trend analysis of active cyclic peptides based on CiteSpace knowledge graph[J]. Chemical Bulletin, 2023, 86（4）: 495−504.
[16] 陈和敏, 肖文芳, 陈和明, 等. 基于CiteSpace的兰花保鲜研究进展及可视化分析[J]. 中国农学通报,2023,39(1):151−164. [CHEN Hemin, XIAO Wenfang, CHEN Heming, et al. Research progress and visualization analysis of orchid preservation based on CiteSpace[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin,2023,39(1):151−164.] doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb2022-0661 CHEN Hemin, XIAO Wenfang, CHEN Heming, et al. Research progress and visualization analysis of orchid preservation based on CiteSpace[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2023, 39（1）: 151−164. doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb2022-0661
[17] 陈浩. 无糖、天然、健康成为茶饮料必然趋势[N]. 中华合作时报, 2021-08-10. [CHEN Hao. Sugar free, natural, and healthy tea beverages have become an inevitable trend[N]. China Co-operation Times, 2021-08-10.] CHEN Hao. Sugar free, natural, and healthy tea beverages have become an inevitable trend[N]. China Co-operation Times, 2021-08-10.
[18] 罗龙新. 国内外茶饮料发展现状和趋势[J]. 中国茶叶,2019,41(1):14−18. [LUO Longxin. Current status and trends of tea beverage development at home and abroad[J]. Chinese Teas,2019,41(1):14−18.] doi: 10.3969/j.issn.1000-3150.2019.01.004 LUO Longxin. Current status and trends of tea beverage development at home and abroad[J]. Chinese Teas, 2019, 41（1）: 14−18. doi: 10.3969/j.issn.1000-3150.2019.01.004
[19] 宋昕, 岳利峰, 陈颖, 等. 基于CiteSpace的针刺治疗卒中后抑郁的研究热点和趋势分析[J]. 辽宁中医杂志,2024,51(2):1−15. [SONG Xin, YUE Lifeng, CHEN Ying, et al. Research hotspots and trend analysis of acupuncture treatment for post stroke depression based on CiteSpace[J]. Liaoning Journal of Traditional Chinese Medicine,2024,51(2):1−15.] SONG Xin, YUE Lifeng, CHEN Ying, et al. Research hotspots and trend analysis of acupuncture treatment for post stroke depression based on CiteSpace[J]. Liaoning Journal of Traditional Chinese Medicine, 2024, 51（2）: 1−15.
[20] 汪自欢, 邢乐, 王蕾. 基于CiteSpace的国内汉服研究现状及趋势分析[J]. 丝绸,2022,59(6):17−26. [WANG Zihuan, XING Le, WANG Lei. Current status and trend analysis of domestic Hanfu research based on CiteSpace[J]. Silk,2022,59(6):17−26.] doi: 10.3969/j.issn.1001-7003.2022.06.003 WANG Zihuan, XING Le, WANG Lei. Current status and trend analysis of domestic Hanfu research based on CiteSpace[J]. Silk, 2022, 59（6）: 17−26. doi: 10.3969/j.issn.1001-7003.2022.06.003
[21] 张鑫, 王吉, 胡静荣, 等. 基于CiteSpace和文献计量分析平台的鱼糜研究可视化分析[J]. 食品科学,2023,44(1):362−370. [ZHANG Xin, WANG Ji, HU Jingrong, et al. Visual analysis of fish mince research based on CiteSpace and bibliometric analysis platform[J]. Food Science,2023,44(1):362−370.] doi: 10.7506/spkx1002-6630-20220125-251 ZHANG Xin, WANG Ji, HU Jingrong, et al. Visual analysis of fish mince research based on CiteSpace and bibliometric analysis platform[J]. Food Science, 2023, 44（1）: 362−370. doi: 10.7506/spkx1002-6630-20220125-251
[22] DING Bo, ZENG Guangfeng, WANG Zhiyun, et al. Authenticity determination of tea drinks in the Chinese market by liquid chromatography coupled to isotope ratio mass spectrometry[J]. Microchemical Journal,2019,144:139−143. doi: 10.1016/j.microc.2018.09.001
[23] DE OLIVEIRA R M M. Quantification of catechins and caffeine from green tea (Camellia sinensis) infusions, extract, and ready-to-drink beverages[J]. Ciencia e Tecnologia Aliments,2012,32(1):163−166. doi: 10.1590/S0101-20612012005000009
[24] SONG Guanqun, LIN Jinming, QU Feng, et al. Extraction of catechins and caffeine from different tealeaves and comparison with micellar electrokinetic chromatography[J]. Chinese Science Bulletin,2003,48(22):2438−2443. doi: 10.1360/03wb0105
[25] UNNO K, NODA S, KAWASAKI Y, et al. Ingestion of green tea with lowered caffeine improves sleep quality of the elderly via suppression of stress[J]. Journal of Clinical Biochemistry and Nutrition,2017,61(3):210−216. doi: 10.3164/jcbn.17-6
[26] ALASALVAR H, CAM M. Ready to drink iced teas from microencapsulated spearmint (Mentha spicata L.) and peppermint (Mentha piperita L.) extracts:Physicochemical, bioactive and sensory characterization[J]. Journal of Food Measurement and Characterization,2020,14(3):1366−1375. doi: 10.1007/s11694-020-00386-4
[27] NATELLA F, NARDINI M, GIANNETTI I, et al. Coffee drinking influences plasma antioxidant capacity in humans[J]. Journal of Agricultural and Food Chemistry,2002,50(21):6211−6216. doi: 10.1021/jf025768c
[28] NAKAGAWAI S, HOSHI T, KUBO A, et al. Determination of tea polyphenols in bottled Japanese tea drinks and differences in polyphenol content in tea leaves from different variety[J]. Bunseki Kagaku,2013,62(1):51−55. doi: 10.2116/bunsekikagaku.62.51
[29] BAZINET L, ARAYA-FARIAS M, DOYEN A, et al. Effect of process unit operations and long-term storage on catechin contents in EGCG-enriched tea drink[J]. Food Research International,2010,43(6):1692−1701. doi: 10.1016/j.foodres.2010.05.015
[30] LABBE D, TETU B, TRUDEL D, et al. Catechin stability of EGC- and EGCG-enriched tea drinks produced by a two-step extraction procedure[J]. Food Chemistry,2008,111(1):139−143. doi: 10.1016/j.foodchem.2008.03.048
[31] ZHAO Caining, TANG Guoyi, CAO Shiyu, et al. Phenolic profiles and antioxidant activities of 30 tea infusions from green, black, oolong, white, yellow and dark teas[J]. Antioxidants,2019,8(7):14.
[32] 刘璇, 赵健, 鄢永庚, 等. 基于CiteSpace的稀土元素应用研究现状与发展趋势分析[J]. 中国矿业,2023,32(4):8−15. [LIU Xuan, ZHAO Jian, YAN Yonggeng, et al. Analysis of the current status and development trends of rare earth element application research based on CiteSpace[J]. China Mining Magazine,2023,32(4):8−15.] doi: 10.12075/j.issn.1004-4051.2023.04.013 LIU Xuan, ZHAO Jian, YAN Yonggeng, et al. Analysis of the current status and development trends of rare earth element application research based on CiteSpace[J]. China Mining Magazine, 2023, 32（4）: 8−15. doi: 10.12075/j.issn.1004-4051.2023.04.013
[33] 索琪, 孙玉展. 基于CiteSpace文献计量的国内网络学习行为研究现状与分析[J]. 安徽开放大学学报,2022(4):24−29,53. [SUO Qi, SUN Yuzhan. Current status and analysis of domestic research on online learning behavior based on CiteSpace bibliometrics[J]. Journal of Anhui Open University,2022(4):24−29,53.] SUO Qi, SUN Yuzhan. Current status and analysis of domestic research on online learning behavior based on CiteSpace bibliometrics[J]. Journal of Anhui Open University, 2022（4）: 24−29,53.
[34] DREOSTI I E, WARGOVICH M J, YANG C S. Inhibition of carcinogenesis by tea:The evidence from experimental studies[J]. Critical Reviews in Food Science and Nutrition,1997,37(8):761−770. doi: 10.1080/10408399709527801
[35] YOUSEF N S. Tea extracts as possible natural food preservative for organic food[C]. Proceedings of the International Symposium on the Horizons of Using Organic Matter Substrates in Horticulture, 2003, 608:169−176.
-
期刊类型引用(5)
1. 蔡雪青，徐志宏. 基于CiteSpace的“最后一公里”配送问题研究可视化分析. 物流科技. 2025(03): 64-67+76 . 
百度学术
2. 曹馨文，浦晓惠，付莲丽，赵立宇，仝艳民. 锂电池热失控研究的可视化分析. 汽车与新动力. 2024(S1): 32-35 . 百度学术
3. 张小丽，张娅妮. 5E教学模式的发展脉络与趋势研究. 福建电脑. 2024(09): 46-50 . 百度学术
4. 张海华，张士康. 现制茶饮产业现状分析与发展展望. 中国茶叶加工. 2024(03): 11-16 . 百度学术
5. 卢全，徐停停，邓世日，郭松. 我国鳜的研究现状及热点分析——基于CiteSpace的可视化分析. 河北渔业. 2024(11): 40-47 . 百度学术
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