大数据交通研究的知识图谱与研判——基于 CNKI(2012-2017)的量化分析

曲靖师范学院学报 ›› 2018, Vol. 37 ›› Issue (4): 78-82.

大数据交通研究的知识图谱与研判——基于 CNKI(2012-2017)的量化分析

沈凌云¹,董立²

1.曲靖师范学院教师教育学院,云南曲靖 655011;
2.曲靖市社会科学院,云南曲靖 655000

收稿日期:2018-03-03 出版日期:2018-07-26
通讯作者: 董立,曲靖市社会科学院助理研究员,主要从事交通经济研究。
作者简介:沈凌云,曲靖师范学院教师教育学院经济师,主要从事产业经济与企业管理研究。
基金资助:
国家社会科学基金项目“‘一带一路’沿线国物流节点安全预警系统建设研究”(16BGL185);商务部国际贸易经济合作研究院基金项目“中国企业‘一带一路’沿线跨国并购的风险管理研究”(2017SWBZD02);曲靖师范学院科研项目“新常态下云南产业园区转型升级发展方式研究”(2016QN009)

Knowledge atlas and Research on large data traffic research

Shen Lingyun¹,Dong Li²

1.Editorial Department of the Journal,Qujing Normal University,Qujing Yunnan 655011,China;
2.Qujing Academy of Social Sciences,Qujing Yunnan 655000,China

Received:2018-03-03 Published:2018-07-26

摘要/Abstract

摘要： 交通运输作为一国发展的重要组成部分之一,承担着国家经济发展和民族融合的功能,其现代化水平直接影响国家进步的程度。以近5年 CNKI数据库收录的499篇大数据交通研究的核心期刊学术论文为样本,利用CiteSpaceV进行分析,绘制2012-2017年国内大数据交通研究的知识图谱,全景式再现我国大数据交通的时空动态发展历程、直观展示研究文献的机构分布、研究学者、研究热点状况,并探测其发展趋势,为我国大数据交通理论与实践研究的进一步推进提供基础性的知识支撑。总结和梳理国内大数据交通的研究热点和总体研究趋势,以破解交通拥挤、事故救援、环境污染、能源短缺等交通运输领域的“老难题”,回应国家为适应新时期“供需关系”的精细化管理就显得尤为重要。

关键词: 交通运输, 交通强国战略, 大数据交通, 知识图谱

Abstract: Transportation, as one of the important parts of a country’s development, bears the function of national economic development and national integration, and its modernization level directly affects the degree of national progress. With the sample of the core periodicals of the 499 major data traffic research published in the CNKI database in recent 5 years, the paper uses CiteSpaceV to analyze the knowledge atlas of the domestic large data traffic research for 2012-2017 years. It reproduces the spatio-temporal dynamic development course of the large data traffic in China and the distribution of the institutional distribution of the literature. Research scholars, research hot situation, and explore its development trend, for the further advance of China’s large data traffic theory and practice research to provide basic knowledge support. In order to solve the “old problems” of traffic and transportation, such as traffic congestion, accident rescue, environmental pollution and energy shortage, it is particularly important to respond to the state’s fine management for the “supply and demand relationship” in the new period.

Key words: transportation, transport power strategy, big data traffic, knowledge map.

中图分类号:

F253.9

沈凌云,董立. 大数据交通研究的知识图谱与研判——基于 CNKI(2012-2017)的量化分析[J]. 曲靖师范学院学报, 2018, 37(4): 78-82.

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