智慧物流演进路径可视化分析

张欢 浙江理工大学 经济管理学院

智慧物流演进路径可视化分析

张欢 浙江理工大学 经济管理学院

文章应用CiteSpace V可视化软件对文献进行分析，绘制出研究领域、共现关键字、共被引参考文献等知识图谱，通过CiteSpace可视化分析研究，得到智慧物流研究的热点与趋势，对后来研究智慧物流的学者有一个较好的指导意义。

智慧物流 演进路径 CiteSpaceV

引言

随着计算机技术的快速发展和网络技术的广泛普及，以物联网、大数据和云计算为代表的新兴信息技术（information technology, IT）开始不断涌现并得以应用,产业结构调整与消费升级,许多传统的物流服务模式已经不能满足客户的个性化需求，物流服务模式迫切需要转型来改变这一现状[1]。

基于此，本文运用CiteSpaceV软件对Web of ScienceTM有关于智慧物流主题的文献进行可视化分析，以被引频次为基础，综合考虑突现词和中心性列出研究领域和经典文献，应用关键词聚类和膨胀词探测出智慧物流研究领域的研究热点和前沿，系统梳理了智慧物流的演进路径，为这一方面的研究者提供借鉴[2]。

一、数据来源与分析工具

（一）数据来源

在Web of ScienceTM核心合集中，以“intelligent logistics”为主题词进行检索，检索时间为2017年5月2日，检索到1990-2017年智慧物流主题相关的1025条记录对检索记录进行去重处理后得到975条有效数据记录，以975条有效数据为基础数据进行分析。图1展示了有关智慧物流文献数量的分布情况。

图1 1990-2017年WOSTM收录的智慧物流文献数量分布

从图中可以明显的看出，20世纪末是智慧物流的起步阶段，这段时间智慧物流的研究相对而言比较少；21世纪以来，智慧物流越来越广泛的受到了关注，近年来受到关注的程度更是逐年增长，2016年学者们对智慧物流的研究更是达到前所未有的高度，这表明众多学者对智慧物流有了越来越深入的研究，这种趋势对智慧物流所处于的阶段以及发展趋势有很好的借鉴意义。

（二）数据分析工具与方法

将经过预处理之后的975条文献记录导入到CitespaceV软件中，“Time Scaling”设置为1990-2017年，由于文献时间跨度较大，便于分析选择每2年作为一个时间间隔，阈值设定c,cc,ccv分别为（2，2，20）、（4，3，20）和（4，3，20），选定路径搜索（path fi nder）算法。

本文对975条文献记录进行时空分布、关键词共现分析和文献共被引分析，关键词共现分析可以通过聚类确定智慧物流领域的研究热点及热点的转移趋势，文献共被引分析可以得出文献在每一个阶段的研究前沿领域，得出文献演进的关键路径和未来发展趋势[3]。

二、智慧物流的知识图谱分析

（一）智慧物流研究的领域分布

运用citespace软件以“category”为节点进行分析，早期的文献主要研究计算机科学以及工程学领域，也是研究智慧物流的核心领域。1998年首次提出自动化与控制系统这一新兴概念，且将计算科学与人工智能结合应用，专家学者开始对这一新兴领域有了较为密切的关注；21世纪初，专家学者开始将工程学与运输等多学科相结合起来，自动化与控制系统，计算机科学以及人工智能开始广泛的被提及；2014年以来，随着技术的不断发展和大数据时代的到来，云计算和大数据技术不断向各个行业开始渗透，以大数据为基础的数学模型和工程学有了广泛的研究，近些年，智慧物流不仅仅局限于计算机科学领域，而是更多的趋向于工程学与商业领域，从2010年开始，各界专家学者开始将智慧物流转移到教育和教学研究、环境科学、绿色和可持续的科技、水资源以及能源和燃料的研究上来，尤其是当这也是智慧物流的研究前沿领域，也是智慧物流研究未来的一种研究趋势[4]。

（二）关键词共现分析

CiteSpace的关键词聚类功能可以确定某领域的研究热点和相应的发展趋势，关键词中心性是指某节点文献在所属领域的影响程度，一般情况下，关键词中心度超过0.1代表该节点文献展开的研究较多，其有较强的影响力[5]。

，

图2 智慧物流关键词共现

图3 智慧物流关键词研究前沿，

图2与图3分别是是智慧物流关键词共线与智慧物流2010年之后研究的文献。

智慧物流起初是以计算机科学和工程学开始研究的，20世纪末最开始应用于智能交通系统，随后并大力展开发展；21世纪初，智慧物流开始应用于物流与供应链领域，在2002年首次提出的智能代理技术就有这个显著的特征，这是人工智能技术的雏形，同样，围绕展开的研究智能系统、人工神经网络使得智慧物流离我们越来越近，电子商务与无线射频识别技术的发展也为智慧物流埋下了伏笔，电子商务的迅速崛起使得人们开始思考属于物流与供应链之间的关系，只有完整的做好供应链系统，物流业务的发展才能最大化的节约成本， 2007年提出的数据仓库、全球货物跟踪系统以及信息平台现在已经被广泛提及，这是当时的研究前沿，自2010年起，遥感控制系统、物联网和传感器网络等物流信息技术的兴起，为智慧物流的发展铺平道路， 21世纪初，有关专家学者提出智能交通系统的概念，这也是智慧物流形成的雏形，以建设基础设施为主，自动化，大数据，云计算，为智慧物流的发展创造了一个很好的基础条件，这也是现阶段研究的一个热点趋势，2010年首次提及智慧物流是以“wisdom logistics”智能系统提出来的，到2012年逐步规范成“intelligent logistics”一时成为热议，智能控制，无线传感网络越来越多的用到智慧物流的思想；现阶段，随着物流业务的急剧增长，人们越来越看重产品的质量和服务，智慧城市成为一种必然趋势，物联网的兴起更加促使这一方向的发展，城市物流，工业4.0等是未来发展的主要趋势。

（三）文献共被引分析

文献共引能反映被引文献之间的相互关联度，进而延伸到不同领域的关联度，可以得出某个领域的研究前沿发展趋势,高被引文献是某个时期的集中体现,反映文献的经典程度及其价值,尤其在高被引文献的突现词可以反映文献在该发展阶段的主流领域[6]。

文献共被引可视化图谱可得智慧物流领域主要是CHEN CW和CHEN CY这两位学者为领军人物，很多学者的研究都是基于二位学者的基础上开展研究，由图可知分析衔接不太紧凑，这表明新兴领域需要拓展，由聚类可得58个突发性比较高的文献，综合可得到如下每一阶段研究的热点：SMIRNOV A在《Knowledge source network con fi guration approach to knowledge logistics》一文中基于信息交换环境提出知识管理知识物流的新方向，其突发性达到6.76， ATZORI L在《The Internet of Things: A survey》文献中提出的物联网的概念也使得近几年物联网在智慧物流中的有较大的研究。CHEN CY在2010年《The study of a forecasting sales model for fresh food》一文中开始尝试利用大数据的信息分析能力对商品的预测和销售进行良好的控制，生鲜产品的产品质量在很大一定程度上得到改善，网上销售的生鲜商品与开始慢慢走入人们的视野。技术的进步和协同的创新也使得智慧物流应用层面开始普及，多式联运、供应链金融、末端共享、无车承运都是智慧物流的集中体现。现阶段由于互联网平台模式的应运而生，也使得智慧物流成为其发展的中坚力量，技术层面的数据基础设施、实物感知技术以及物流云在智慧物流中也有比较多的体现。

三、结语

智慧物流向前发展，有着广阔的前景，我们将看到越来越多基于大数据的精彩应用，其中工业4.0，中国制造2025是未来发展的一个大趋势，也是智慧物流拓展为智慧城市的必经之路。工业4.0也推动智慧物流的变革和创新。数据仓库、全球货物跟踪系统以及信息平台的建设也是现阶段发展的重点，只有当智慧物流发展逐步得到完善，人工智能，智能机器人，无人机等高科技的发展离我们现实越来越近，其后续的绿色生物能源的发展才能在大数据的支持下向前迈进。总而言之，智慧物流让物流更快捷与便利，使得物流just in time技术成为可能；智慧物流也通过感知技术让我们更加便于享受到个性化物流；智慧物流也通过物联网技术使得物流成本普遍下降。

[1]陈莹莹. 基于符号数据的协同过滤算法及其在物流中的应用[D].天津大学, 2011.

[2]黄卓泳, 郑利荣, 贺莲. 国际中医药领域演进路径、研究热点与前沿的可视化分析[J]. 广东科技, 2011, 20(21)：47-54.

[3]李红满.国际翻译学研究热点与前沿的可视化分析[J].中国翻译,2014(02)：21-26.

[4]应琳芝,俞海宏, 章合杰. 宁波市智慧物流建设策略研究[J]. 商场现代化, 2011(17)：94-96.

[5]李杰.Citespace中文指南[EB/OL].( 2016-5-24)http://cluster.ischool.drexel.edu/～cchen/citespace/manual/CiteSpaceChinese.pdf .

[6]张昭.基于Citespace的商务智能研究热点与前沿可视化分析[J].情报探索,2012(12)：6-9.

[7]黄正伟, 杨艳妮. 基于知识图谱的国内供应链管理研究分析[J]. 中国流通经济, 2013, 27(9)：42-47.

张欢（1992-），女，湖北，浙江理工大学2015级物流工程研究生，研究方向为物流信息技术。