基于CiteSpace的国内外智慧物流知识图谱可视化分析.pdf

Vol.22No.4July 2023第22卷第4期2023 年7月漯河职业技术学院学报Journal of Luohe Vocational and Technical College基于CiteSpace的国内外智慧物流知识图谱可视化分析夏静，盛武（安徽理工大学 经济与管理学院，安徽 淮南 213000）doi:10.3969/j.issn.1671-7864.2023.04.013摘要：智慧物流作为一种现代物流发展新趋势，更具智能性和可靠性，成为中国物流行业改革与发展的明确方向。以CNKI和Web of Science文献数据库为数据来源，筛选近十年国内外相关文献，利用CiteSpace可视化软件围绕文献作者、机构、关键词等对智慧物流领域研究热点及趋势进行分析，对未来发展方向进行预测。结果显示：相较于国外，国内智慧物流研究开展较晚，但随着信息时代发展和国家的重视，其整体发文量呈迅速上升趋势；国外研究者及机构之间合作强度较高，而国内研究者与机构合作强度较低；研究热点主要集中在物联网、大数据、人工智能等与智慧物流的融合上，并从初期的供应链、物联网等向新零售、区块链等过渡。关键词：智慧物流；CiteSpace；趋势数据分析；知识图谱；可视化物流管理中图分类号：F259.2文献标志码：A文章编号：1671-7864（2023）04-0063-06基于2008年国际商业机器公司（IBM）提出的“智慧地球”概念，“智慧物流”概念出现在人们视线中，其是在物联网、大数据、互联网和云计算等发展背景下，为满足自身发展的内在要求而产生的物流智慧化的结果。多位学者在国内外已有的研究基础上，经过十几年的研究与发展，对智慧物流的研究取得了一定的成果。例如：何黎明认为智慧物流是根据互联网、大数据、云计算等平台而衍生的一种新型物流形式1；秦长江等论述了智慧物流的含义以及国内发展状况，分析论证了人工智能对智慧物流发展所起的作用2；陈悦和郑彦宁等分析了CiteSpace可视化分析软件的使用和对相关领域近期研究热点和前沿的探讨3，4；张昕瑞对智慧物流使用可视化分析，认为结果显示与智慧物流领域的实际发展具有一致性5；郑秋丽阐述了智慧物流的定义和发展阶段，剖析了中国物流行业状况，并使用SWOT-PEST方法分析中国智慧物流发展 6；干彬和杨志华等探讨了大数据时代对智慧物流发展的影响，大数据技术不断推动物流行业朝着自动化、一体化、智能化、可视化方向发展7-9。近些年，国内外学者针对智慧物流展开了很多相关研究，但未有文献通过使用可视化分析软件对该领域国内外的研究现状、热点以及趋势进行系统性的总结。由于缺乏系统的分析文献研究智慧物流前沿的演变和发展趋势，导致对智慧物流的研究在很大程度上仍然是分散的。本研究将运用CiteSpace软件10从多个方面对国内外智慧物流文献进行可视化分析，参考国外智慧物流的发展，对比探究我国智慧物流的研究热点及发展演化趋势，从而为智慧物流的高质量发展提供借鉴与参考。一、研究工具及数据来源（一）研究工具CiteSpace是一款应用于科学文献中识别并显示科学发展新趋势和新动态的软件，它以Java语言为基础，运用共引分析理论与寻径网络算法等对文献进行计量分析11，12，通常使用描述性统计分析来实现研究内容的可视化，利用CiteSpace探索某一领收稿日期：2023-04-26基金项目：安徽省社科规划项目（AHSKY2016D20）；安徽省质量工程项目（2020 xsxxkc150）；安徽省自然科学基金资助项目（1808085MG212）；国家自然科学基金项目（71971003）作者简介：夏静（1997），女，安徽合肥人，安徽理工大学硕士研究生，研究方向：物流仿真、智慧物流；盛武（1969），男，安徽淮南人，安徽理工大学副教授，博士，硕士研究生导师，研究方向：数据分析、风险识别。漯河职业技术学院学报2023年域当前研究进展和研究前沿，提供有价值的动态演变模式，为研究者提供借鉴和依据支持。（二）数据来源本文以国内外智慧物流领域相关文献为研究对象，以CNKI及Web of Science文献数据库为数据来源，将文献检索时间范围设置在20112021年，剔除无作者姓名及与主题不符的文献、报告、会议等无效文献，检索到 CNKI 核心文献 474 篇，Web ofScience文献572篇，文献检索具体情况如表1所示。二、文献数据结果分析（一）年度发文量分析通过对文献数据整理分析，得到中外文智慧物流年度发文量时间序列分布图，如图1所示。从文献的数量增长曲线可以发现，近年来我国对于智慧物流的关注度持续增加。2015年前发表论文年均不超过20篇，而后呈现迅速上升趋势，到2021年发文量超过100篇，这不仅表明智慧物流在国内外备受重视，且中外发文量在近年均呈现持续上升趋势。由此可见，智慧物流仍将是前沿话题13，广受国内外各界学者研究与关注。（二）发文作者分析通过对发文作者的共现频次进行分析，能够在一定程度上反映出作者所研究领域主体间的合作关系。在CiteSpace中选择“Authon”节点类型，时间跨度选定为“20112021 年”，时间切片选定为“1year”，并选中“Pathfinder”，点击运行得到发文作者共现知识图谱。国内外发文作者分布图谱分别如图2、图 3 所示。图中节点间连线代表作者间的合作关系。数据库检索方式检索词汇文献类别时间跨度检索文献有效文献国外Web of Science核心合集主题检索Smart LogisticsArticle，Review20112021年647篇572篇国内CNKI中国知网主题检索智慧物流，知识图谱核心及以上期刊文献20112021年536篇474篇表1文献检索情况统计图1中外文智慧物流年度发文量分布图图2中文作者共现知识图谱64第4期夏静，等：基于CiteSpace的国内外智慧物流知识图谱可视化分析从合作角度软件数据显示可以看出，国内发文作者的节点数为 205，连线数为 104，网络密度为0.005；外文国外发文作者的节点数为281，连线数为291，网络密度为0.0074。根据图2国内作者共现频次可知，国内发文数量最多的作者为上海工程技术大学的钱慧敏教授和中国物流和采购联合会的何黎明教授，发文量各为4篇；其次是北京交通大学的张国伍教授，发文量为3篇。根据图3外文作者共现频次可知，其中发文量较多的作者有HUANG GQ（12篇）、RAY Y ZHONG（8篇）、YONG WANG（5篇）。由此看出，相比国内作者，国外作者发文量更多一些，内容更宽泛。中外文国内外作者共现知识图谱网络密度分别为0.005和0.0074，表明国内外学者均存在合作强度较弱，尚未形成协同合作态势。这需要各机构作者之间针对智慧物流方向进行双向研究，彼此分享研究发现和实践经验14，15。（三）发文机构分布及合作情况分析在CiteSpace中选择“Insititution”（机构）节点类型，其余参数同发文作者一致，点击运行得到国内外智慧物流发文机构共现知识图谱。国内外发文机构分布图谱如图4、图5所示。图中机构名称字号越大表明发文量越多。图4中文机构共现知识图谱图3外文作者共现知识图谱65漯河职业技术学院学报2023年根据图4机构节点大小并统计国内机构共现频次可知，国内发文量最多的是北京物资学院（6篇），紧随其后的是中国物资与采购联合会（5篇）、北京交通大学（4篇）、上海工程技术大学（4篇）、同济大学和新疆大学（3篇）。同时，根据图5机构节点大小并统计相关机构共现频次可知，国外发文量排名靠前 的 机 构 是 UNIVERSITY OF HONG KONG（21篇）、UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM（18篇）、UNIVERSITY LONDON（14 篇）、COMSATAUNIV ISLAMABAD（10 篇）、SHENZHEN UNIV（7篇）。总体而言，国内机构之间无连线，表明各机构单位间无合作关系，且国内关于智慧物流的各机构发文量仍没有国外多，这需要后面国内机构之间多沟通合作，对智慧物流领域有更深入的探索。（四）研究热点分析文献关键词作为当前研究对象的热点词汇聚类，能够快速精确地反映研究主体的发展趋向。本文通过关键词聚类分析法对智慧物流的研究热点进行分析，探索智慧物流的热点字词和主要主题。选择CiteSpace的“Keyword”（关键词）节点类型，其余参数不变，运行得到国内外智慧物流关键词聚类知识网络图谱，如图6、图7所示。图5外文机构共现知识图谱图6国内关键词聚类知识图谱图7国外关键词聚类知识图谱66第4期在国内的关键词聚类知识图谱中，聚类模块值Q=0.6306，聚类平均轮廓值S=0.9371，说明聚类效果显著且结果具有合理性。由图6中标签可知，前10个关键词主题分别是智慧物流、物联网、新零售、物流业、智慧城市、物流、一带一路、物流产业、竞争优势、经济转型期，这些关键词体现出国内智慧物流研究领域的热点主题。由此可知，国内主要基于物联网以及“一带一路”的平台 16 进行智慧物流的宏观研究与理论架构，主要运用于对物流产业的发展和智慧城市的建设。国外的关键词聚类知识图谱中，Q=0.5059，S=0.7766，说明聚类效果显著且结果具有合理性。同样，从图7标签中提取前10个关键词主题，分别是 blockchain（区块链）、smart logistics system（智慧物流系统）、machine learning（机器学习）、energy efficiency（节能）、real-time systems（实时系统）、city logistics（城市物流）、intelligent objects（智能对象）、iot technologies（物联网技术）、atherosclerosis（动态时效性）、logistics path（物流路径），这些关键词综合展现了国外智慧物流的热点研究主题。与国内不同的是，国外研究热点 17 重心在于智慧物流实现技术应用与实践效果评估，而国内研究重心则在于对智慧物流的理论性结果研究。（五）研究前沿分析突现词能够反映分析特定领域的研究现状及未来发展走势。基于关键词聚类知识图谱，在ControlPanel操作栏中选择“Layout”选项，将Visualizations中设定改为“Timeline View”，通过操作栏中的“Burstness”选项，点击“refresh”发现突现词，并点击“view”进行可视化，得到国内外智慧物流关键词突现图，如图8、图9所示。图8提取了国内期刊中强度较高、极具代表性的6个关键词，其中强度最大的关键词为物联网，强度值为8.11；从突现词时间上看，基于互联网平台和人工智能技术对于智慧物流研究18仍然具有较大热度，代表了目前国内智慧物流领域最新研究前沿。图9提取了国外引用次数最多、极具代表性的9个关键词，其中强度较高的关键词是 wireless sensornetwork（无线传感器网络），其强度值为4.35，代表物联网的关键技术，说明国外对于智慧物流领域研究仍然依赖于物联网技术发展；从突现时间分析可知，近年来urban mobility（城市流动性）、random forest（随机森林法）等技术性研究关键词，成为2018年以来高热度关键词，代表了国外智慧物流领域的研究前沿。由此可知，目前国外智慧物流的研究前沿更多表现在具体人工智能技术和应用方法上，国内则以人工智能技术实现转型升级为研究前沿，方向具有趋同一致性19，20。三、结论本文利用CiteSpace软件，基于CNKI和Web ofScience文献数据库中对智慧物流领域公开发表的期刊论文进行定量分析，对该领域十年来研究热点、发展演化趋势和研究前沿进行了探究，具体总结如下：（1）国内外对智慧物流的相关研究在2015年前发文量发展缓慢，2016年后在“互联网+”时代背景下，国内外对于智慧物流的研究量持续攀升，研究进入蓬勃发展时期。通过对合作网络进行分析，发现国内作者和机构大部分是独立进行研究，作者以及机构之间的合作意识较为薄弱。（2）通过对关键词频次和中心性的分析发现国内外对智慧物流研究存在相关性，如区块链、物联网、大数据、可视化、智能化、云计算、自动化、人工智能等关键词的频次都处于前列，表明该领域研究热点主要集中于物联网、大数据、人工智能等相关技术与智慧物流的融合发展。智慧物流会带动物流业转型升级，在智慧物流影响下，传统物流业利用互联网技术快速汲取所需要的智能信息，提高物流周转效率。（3）通过对关键词时间线聚类和关键词突现图夏静，等：基于CiteSpace的国内外智慧物流知识图谱可视化分析图8国内智慧物流关键词突现图图9国外智慧物流关键词突现图67漯河职业技术学院学报2023年进行分析，该领域的研究热点逐渐从初期的供应链、物联网、物流业等转变到大数据、人工智能、人才培养等。物流行业借助物联网技术，以信息互联、设施互联带动物流互联，取得了很大的进展。参考文献：1 何黎明.中国智慧物流发展趋势 J.中国流通经济，2017，31（6）：3-7.2 秦长江，侯汉清.知识图谱：信息管理与知识管理的新领域 J.大学图书馆学报，2009，27（1）：30-37.3 陈悦，陈超美，刘则渊，等.CiteSpace知识图谱的方法论功能 J.科学学研究，2015，33（2）：242-253.4 郑彦宁，许晓阳，刘志辉.基于关键词共现的研究前沿识别方法研究 J.图书情报工作，2016，60（4）：85-92.5 张昕瑞.国内智慧物流研究可视化分析：基于知识图谱视角 J.物流技术，2019，38（8）：1-7.6 郑秋丽.我国智慧物流发展模式、问题及对策 J.商业经济研究，2019（18）：108-111.7 干彬，张明遥，吴科旭，等.大数据背景下智慧物流可视化管理系统的研究 J.科技风，2018（4）：64-65.8 杨志华.大数据背景下智慧物流的运营分析 J.中国储运，2022（5）：93-94.9 张晓峰.物联网技术在智慧物流管理中的应用探究 J.信息记录材料，2019，20（3）：111-112.10赵丹群.基于CiteSpace的科学知识图谱绘制若干问题探讨 J.情报理论与实践，2012，35（10）：56-58.11胡琴瑶.探究新形势下的智慧物流发展趋势与提升策略 J.中国储运，2021（12）：143-144.12吴晶晶.大数据时代下商贸物流中智慧物流技术的应用探究 J.北京印刷学报，2021，29（11）：169-171.13叶磊，龙伟.国内智慧物流研究的知识图谱分析 J.现代商贸工业，2019，40（20）：31-34.14毛黎霞.大数据技术在智慧物流中的应用分析 J.物流工程与管理，2022，44（7）：51-53.15冯朝军，蒋原欢，张黔渝.智慧物流与智能制造两业融合背景下职业能力需求分析 J.职业教育研究，2022（6）：59-64.16杨立佳.双循环发展格局下数字供应链智慧物流系统构建 J.中国储运，2022（5）：174-175.17汪传雷，杨东祥，张春梦，等.高质量发展背景下智慧物流研究可视化分析 J.重庆工商大学学报（社会科学版），2023，40（1）：71-87.18师玉萍，王建平.智慧物流发展中的问题分析与对策研究 J.物流工程与管理，2022，44（11）：10-12.19 Zhang H，Yanfeng Jin.Credit system of smart logisticspublic information platform based on improved neuralnetwork J.Neural Computing and Applications，2021，33（9）：3987-4000.20D.Kola，V.Giannikas，D.McFarlane.Travel behaviourapplied in freight transportation using intelligent products，in：2nd International Conference on Communications，Computing and Control Applications C .Marsilles，France，2020.Visual Analysis of Domestic and Foreign Smart LogisticsKnowledge Graphs Based on CiteSpaceXia Jing,Sheng Wu（Anhui University of Technology,Huainan,Anhui 213000,China）Abstract：As a new trend of modern logistics development,smart logistics is more intelligent and reliable,which hasbecome a clear direction for the reform and development of China s logistics industry.This paper screens relevantdomestic and foreign literature in the past decade based on CNKI and Web of Science literature databases,usesCiteSpace visualization software to analyze research hot topics and trends in the field of smart logistics in terms ofliterature authors,institutions and keywords,etc.,and predicts the future development direction.The results show thatcompared with the research in foreign countries,domestic smart logistics research was carried out late,but with thedevelopment of the information and the emphasis of the country,the overall number of documents issued showed arapidly rising trend,that foreign researchers are in closer cooperation with institutions,while domestic researchershave little cooperation with institutions,and that the research focuses on the integration of the Internet of Things,bigdata,artificial intelligence and intelligent logistics,and the transition from the initial supply chain,the Internet ofThingstonewretailsandblockchain.Key words：smart logistics;CiteSpace；data analysis;knowledge graphs;visual logistics management责任编辑孟蕴华68