大数据在商业中的研究态势与前沿热点--基于科学知识图谱的文献计量分析
国外大数据研究热点及发展趋势探析
国外大数据研究热点及发展趋势探析黄永勤【摘要】大数据时代的到来引起了业界和学界的广泛关注，大量研究成果不断涌现。
对Web of Science数据库中收录的国外研究大数据的相关文献进行分析和综述。
通过绘制关键词的知识图谱，梳理了国外大数据研究的5个热点：“大数据源起、概念和特点”、“生物信息学”、“云计算”、“MapReduce和Hadoop”、“可视化”，并揭示了它们的研究现状、现存问题和发展方向。
最后从大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用四个维度探讨了未来研究的整体发展趋势。
%With big data causing widespread attention in industry and academia, a large number of achievements have emerged. This pa-per analyzes research papers of big data overseas in the WoS Database. By drawing a knowledge map, the author finds five hot research is-sues, including the concept and features of big data, bioinformatics, cloud computing, MapReduce and Hadoop, visualization, and points out their research status, problems and development direction. Finally, the author discusses the future research trends from four dimensions including big data technologies, big data projects, big data science and big data applications.【期刊名称】《情报杂志》【年(卷),期】2014(000)006【总页数】7页(P99-104,78)【关键词】大数据;知识图谱;Web of Science;可视化【作者】黄永勤【作者单位】南京政治学院上海校区军事信息管理系上海 200433【正文语种】中文【中图分类】G2500 引言传感器数量的不断增加、智能手机的渐渐普及、数字化办公的迅速拓展等因素，使得计算机数据呈指数级增长。
大数据在商业领域的应用和前景
大数据在商业领域的应用和前景随着科技的不断发展和走向成熟，大数据已经成为当下商业领域的一大热门话题。
可以说，借助于大数据分析技术，企业在竞争激烈的市场环境中能够更快更准地掌握市场趋势、把握消费者需求、提高生产效率和增加企业利润率等。
本文将结合相关数据分析案例和已有研究成果，阐述大数据在商业领域的应用和前景。
一、大数据的概念和意义大数据是指具有大体量、高速度、多层次和多样性的数据。
它包括了人类社会活动中所产生的所有数据，而这些数据分散在各个领域。
大数据的产生源源不断且呈几何级数增加的态势，如何有效地管理、分析和利用大数据成为了商业领域亟待解决的问题。
以依靠传统方法进行分析的数据处理为基础，大数据处理可以使企业从可用的大数据中获得更深入的理解，从而能够更快更准地预测、识别、理解和决策。
大数据具有很强的应用前景。
它可以帮助企业更全面、更快速地了解客户需求，从而更好地满足客户的需求。
此外，大数据还可以帮助企业更好地跟踪产品的生命周期，以便在产品变动和市场需求变化时作出更贴切的调整。
同时，大数据还可以帮助企业更好地控制风险和做出更好的商业决策，以便企业更有效地保持竞争力和提高企业利润率。
二、大数据在商业领域的应用1、市场营销大数据在市场营销领域是一个非常重要的应用范围。
借助大数据分析技术，企业可以更好地把握消费者的需求。
例如在社交媒体上进行大数据分析，可以迅速发现消费者的收购行为和兴趣点，预测消费者的需求变化，从而更好地满足消费者的需求。
此外，在品牌营销方面，可以在社会媒体上跟踪品牌和产品的印象，以便企业更好地了解其市场口碑和消费者满意度。
还有，通过大数据分析，企业可以发现不同的市场分割，例如购买力、性别、年龄和人口统计数据。
在市场营销方面，大数据的应用将会更加普遍。
2、风险控制在现代企业中，风险控制是企业日常经营的重要问题之一。
传统的风险控制方法主要是基于经验和丰富的数据整合得出。
这种方法通常不够准确、效率不高并且很耗时间。
知识图谱在科学研究中的应用分析
知识图谱在科学研究中的应用分析摘要：知识图谱广泛应用于各个领域，包括科学研究。
本文将讨论知识图谱在科学研究中的应用，并分析其在数据集成、专家发现、关联分析和科学知识管理等方面的优势。
通过对知识图谱应用案例的分析，本文旨在提供了解知识图谱在科学研究中应用的深入了解。
1. 引言知识图谱是一种以图为基础的知识表达和呈现方式，通过构建图结构来表示实体及其属性之间的关系。
在科学研究中，知识图谱能够有效地将分散的数据整合起来，并提供了一个可视化的方式来展示和理解复杂的本体。
2. 知识图谱在科学研究中的应用2.1 数据集成科学研究往往涉及多个领域的数据集成。
知识图谱提供了一种统一的数据模型，能够将各种数据源进行整合，将不同领域的数据连接起来。
例如，在生物医学研究中，研究者可以将医学文献、基因组数据、蛋白质互作网络等数据整合到一个知识图谱中，便于研究者对数据进行综合分析。
2.2 专家发现在科学研究中，发现领域内的专家是一项重要的任务。
通过构建一个专家知识图谱，可以将与专家相关的信息整合到一个图中，包括他们的研究领域、发表的论文、合作关系等。
研究者可以利用知识图谱来发现潜在的专家，为合作和学术推广提供便利。
2.3 关联分析知识图谱可以通过分析实体之间的关系，揭示出数据中的潜在关联和规律。
在科学研究中，这种关联分析对于发现新的关联和趋势具有重要意义。
例如，通过分析论文的引用关系，可以了解到不同研究领域的交叉点和热门研究方向。
这种关联分析可以帮助研究者更好地了解已有研究的局限性和发展方向。
2.4 科学知识管理在科学研究中，大量的科学知识需要进行有效的管理。
知识图谱提供了一种结构化的方式来组织和管理科学知识，可以将不同的知识元素连接起来，形成一个完整的知识网络。
研究者可以通过知识图谱来浏览、查询和更新科学知识，从而更好地管理和利用科学研究成果。
3. 知识图谱应用案例分析为了进一步说明知识图谱在科学研究中的应用，我们选择了几个典型案例进行分析。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
毕业论文文献研究大数据在商业领域的应用与挑战
毕业论文文献研究大数据在商业领域的应用与挑战随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为商业领域中不可忽视的重要资源。
本文将探讨大数据在商业领域的应用与挑战，以期为相关研究提供参考和启示。
一、大数据在商业领域的应用1.1 市场营销大数据在市场营销领域的应用日益广泛。
通过对海量数据的分析，企业可以更好地了解消费者的需求和行为习惯，精准定位目标客户群体，制定个性化营销策略，提升营销效果。
例如，通过大数据分析，企业可以实现精准广告投放，提高广告点击率和转化率。
1.2 供应链管理大数据技术可以帮助企业优化供应链管理，提高供应链的效率和灵活性。
通过对供应链各个环节数据的实时监控和分析，企业可以及时发现问题并采取相应措施，降低库存成本，提高物流效率，实现供需匹配。
1.3 客户关系管理大数据在客户关系管理中的应用也十分重要。
企业可以通过大数据分析客户的消费行为、偏好和反馈，建立客户画像，实现精准营销和个性化服务，提升客户满意度和忠诚度。
同时，大数据还可以帮助企业预测客户流失风险，及时采取措施挽留客户。
1.4 产品研发与创新大数据为企业的产品研发与创新提供了新的思路和方法。
通过对市场和用户数据的深度分析，企业可以了解市场需求和趋势，发现产品改进和创新的机会，提高产品的竞争力和市场占有率。
同时，大数据还可以帮助企业实现快速迭代，不断优化产品和服务。
二、大数据在商业领域面临的挑战2.1 数据安全与隐私保护随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护问题日益突出。
企业在收集、存储和处理大数据时，需要加强数据安全意识，建立健全的数据安全管理制度，采取有效的数据加密和权限控制措施，保护用户的个人隐私信息，防止数据泄露和滥用。
2.2 数据质量与真实性大数据的质量和真实性直接影响到数据分析和决策的准确性和可靠性。
企业在使用大数据时，需要关注数据的来源、完整性和准确性，避免因数据质量问题导致的错误决策。
同时，企业还需要加强数据清洗和整合工作，提高数据的质量和一致性。
知识图谱在电子商务中的应用与发展
知识图谱在电子商务中的应用与发展摘要：随着信息时代的不断发展，电子商务成为了现代商业活动的重要组成部分。
然而，随着互联网上信息的爆炸式增长，如何快速准确地获取所需信息成为了电子商务领域的挑战。
知识图谱作为一种知识表示与推理的方式，为电子商务提供了一种新的解决方案。
本文将探讨知识图谱在电子商务中的应用与发展，并分析其中的优势和潜在挑战。
1. 知识图谱简介知识图谱是基于图结构的知识表示模型，它将实体、关系和属性以节点和边的形式进行建模。
知识图谱通过将不同数据源中的信息结合起来，形成一个全面、一致且关联性强的知识库。
通过对知识图谱的推理和查询，可以快速获取和整合各种信息。
2. 知识图谱在电子商务中的应用2.1 商品推荐知识图谱可以通过建立用户与商品之间的关系，为用户提供个性化的商品推荐服务。
通过分析用户的历史购买记录、浏览行为以及社交网络数据，可以建立用户的兴趣模型，并为其推荐符合其兴趣的商品。
知识图谱的优势在于可以将不同来源的数据进行整合，形成更全面准确的用户兴趣模型，从而提高商品推荐的精准性和用户满意度。
2.2 供应链管理知识图谱可以帮助电子商务企业实现更加高效的供应链管理。
通过将供应商、产品、订单、仓库等信息整合到一个知识图谱中，可以实现对供应链各个环节的实时监控和优化。
例如，在订单管理过程中，可以通过知识图谱的查询和推理，及时发现订单延迟、库存短缺等问题，并给出相应的解决方案，从而提高供应链的运作效率。
2.3 客户服务知识图谱可以帮助电子商务企业提供更好的客户服务。
通过将产品使用说明、常见问题、客户反馈等信息整合到一个知识图谱中，可以为客户提供更全面准确的服务响应。
例如，当客户遇到问题时，可以通过知识图谱的查询，快速找到相关的解决方案，并提供给客户，提高客户满意度和忠诚度。
3. 知识图谱在电子商务中的潜在挑战3.1 数据质量问题知识图谱的建立需要大量的数据源，并且这些数据源的质量可能存在差异。
知识图谱技术的研究与应用前景
知识图谱技术的研究与应用前景随着人工智能技术的不断发展，知识图谱技术也逐渐走入大众的视野。
知识图谱作为人工智能的重要组成部分，可以为企业、政府等机构提供精准的数据分析和决策支持。
本文将从知识图谱技术的基本概念、研究现状、应用场景和未来发展等几个方面，探讨知识图谱技术的研究与应用前景。
一、知识图谱技术的基本概念知识图谱是一种以图谱（Graph）方式呈现的知识表示形式。
它用一组实体、概念和关系来描述现实世界中的事物及它们之间的关系，包括人、地点、事件、产品等较大范围的实体。
在知识图谱中，实体作为图像节点，定义相应的属性和关系作为边（Edge）链接节点。
实体、属性和关系分别使用URI和命名空间表示。
通过对实体之间的关系进行抽象和组织，可以搭建出一个庞大、复杂的知识图谱体系，这种体系可以用来推断和发现新的关联，弥补知识的局限性。
二、知识图谱技术的研究现状目前，国内外都有很多机构和企业在知识图谱技术的研究与应用方面取得了显著的成果。
国外最具代表性的是Google的知识图谱（Google Knowledge Graph），这是一个拥有数十亿实体、数百亿关系的庞大知识库。
Google Knowledge Graph不仅与搜索引擎技术深度融合，还广泛应用于语音识别、智能机器人、自然语言处理和人工智能等领域。
国内，百度知识图谱则是目前最系统和完整的知识图谱体系之一，它包括了包括人物、电影、图书、地点、自然界、品牌、公司等众多领域的信息。
此外，国内外很多高校和科研机构也在开展知识图谱技术的研究，其中不乏国内的清华大学、上海交通大学等知名高校。
三、知识图谱技术的应用场景1. 搜寻引擎：百度、谷歌等搜寻引擎公司已经使用知识图谱来改进搜索引擎功能，提高搜索结果的准确性和交互性。
2. 医疗领域：知识图谱也可用于医疗领域和生物医学研究中，帮助医生和研究人员在众多疾病和药物之间的关系中找出相关性。
3. 零售和物流：企业可以使用知识图谱来优化供应链和物流管理，提高产品的准确性、交付时间和效率。
知识图谱技术的应用前景与发展方向
知识图谱技术的应用前景与发展方向知识图谱技术是一种新兴的信息处理方法，能够将数据和知识整合成一个统一且易于理解的语义网络，是实现人工智能和大数据分析的重要工具之一。
随着大数据时代的到来，知识图谱技术在众多领域得到了广泛运用，已经成为人工智能和大数据领域发展的前沿技术之一，具有广阔的应用前景和发展方向。
一、知识图谱技术的基础及应用知识图谱技术是基于语义表示的，它可以将不同类型的数据进行关联，将这些数据组织成为有语义的网络，利用一系列的关系来对数据进行描述和处理。
知识图谱技术可以表达包括元数据和实际数据在内的各种知识，同时通过复杂的推理系统来自动处理各种复杂的数据。
知识图谱技术的应用广泛，包括搜索引擎优化、语义搜索、自然语言处理、广告推荐、推荐系统、智能家居等。
比如，在搜索引擎方面，知识图谱技术可以帮助搜索引擎更好地理解用户的查询意图，从而提高搜索结果的质量。
在自然语言处理方面，通过建立知识图谱，可以将自然语言文本转换为结构化的数据，从而方便文本的分析和理解。
在广告推荐方面，通过知识图谱技术可以更好地理解用户的兴趣爱好，从而推荐符合用户需求的广告信息。
二、知识图谱技术的发展趋势1. 提高知识图谱的准确性知识图谱的准确性是保证知识图谱技术应用的基础。
未来的研究应该着重于提高知识图谱本身的准确性，通过新增数据、提高算法等措施来避免出现错误和不准确的信息。
同时，大数据的增加，将会使得知识图谱变得更加复杂，需要更加高效的算法来完善知识图谱的建立和提高准确性。
2. 将知识图谱应用于更多领域知识图谱技术已经在多个领域得到了应用，但未来可以将知识图谱技术进一步拓展应用领域。
比如，在城市规划、金融投资、医疗等领域，都可以借助知识图谱技术来进行分析和决策，并且可以将不同领域领域中建立的知识图谱整合起来，构建更加全面、准确的知识图谱。
3. 建立开放生态系统知识图谱技术是一个相对独立的研究领域，同时，随着数据的增加和知识图谱应用范围的拓展，需要建立一个开放的生态系统，让更多的研究者开发和应用知识图谱技术。
国内智库研究的知识图谱现状、热点及趋势基于CSSCI期刊的文献计量分析
国内智库研究的知识图谱现状、热点及趋势基于CSSCI期刊的文献计量分析一、本文概述随着信息技术的飞速发展，知识图谱作为一种重要的知识表示与发现工具，在多个领域中都展现出了巨大的潜力和应用价值。
近年来，国内智库研究逐渐兴起，成为政策制定、学术研究和公众关注的热点。
智库研究不仅关注国内外政治、经济、社会等重大问题，还致力于提供科学的决策支持和政策建议。
在这样的背景下，了解国内智库研究的知识图谱现状、热点及趋势显得尤为重要。
本文旨在通过文献计量分析的方法，基于CSSCI期刊的智库研究相关文献，深入剖析国内智库研究的知识图谱现状、热点及趋势。
本文将对CSSCI期刊中智库研究领域的文献进行系统的收集与整理，构建智库研究的知识图谱。
通过文献计量分析，揭示智库研究的热点领域、研究前沿和学术影响力。
结合当前国内外形势和政策需求，探讨智库研究的发展趋势和未来展望。
本文的研究不仅有助于深化对国内智库研究领域的认识，还能为政策制定者、学者和公众提供有价值的参考信息。
本文的研究方法和结果也可为其他领域的知识图谱构建和文献计量分析提供借鉴和启示。
二、文献综述近年来，随着大数据和知识图谱技术的快速发展，越来越多的学者和研究机构开始运用这些方法对国内智库研究进行深入探索。
知识图谱作为一种可视化的知识表达工具，能够有效地揭示知识领域的内在结构和关联。
通过对CSSCI期刊中的智库研究文献进行计量分析，可以系统地了解国内智库研究的知识图谱现状、热点及趋势。
在知识图谱构建方面，国内学者已经取得了一系列的研究成果。
他们运用不同的方法和技术，如文本挖掘、共词分析、社会网络分析等，构建了涵盖不同主题和领域的知识图谱。
这些图谱不仅揭示了智库研究的学科分布、研究热点和发展趋势，还为后续的智库研究提供了有力的理论支撑和实践指导。
在智库研究的热点方面，通过对CSSCI期刊文献的计量分析，可以发现一些显著的研究主题和关键词。
例如，政策研究、决策咨询、国际关系等主题一直是智库研究的重点。
2024年知识图谱市场前景分析
2024年知识图谱市场前景分析引言知识图谱是一种将实体、属性和关系组织成网络结构以表示和理解知识的技术。
随着人工智能和大数据技术的快速发展，知识图谱的应用范围不断扩大，并在市场上引起了广泛的关注。
本文将对知识图谱市场的前景进行分析，探讨其发展趋势和商业应用的潜力。
知识图谱市场概述知识图谱市场目前处于快速增长阶段。
据市场研究机构的数据显示，全球知识图谱市场规模预计将在未来几年内保持强劲的增长势头。
知识图谱技术的广泛应用和商业化推动了市场的快速发展，各行各业都在积极探索和应用知识图谱技术。
知识图谱市场的驱动因素1. 大数据技术的发展知识图谱的构建和更新离不开大数据技术。
随着大数据技术的成熟和普及，越来越多的数据被有效地收集、存储和处理，为知识图谱的建立提供了可靠的数据基础。
大数据技术的发展为知识图谱的市场创造了良好的环境。
2. 人工智能的兴起知识图谱与人工智能的结合是市场增长的另一个驱动因素。
知识图谱能够为人工智能系统提供结构化的知识表示和推理能力，从而提升系统的智能化程度。
随着人工智能的兴起，对知识图谱的需求将不断增长。
3. 行业应用的广泛性知识图谱技术在各行各业都有广泛的应用前景。
从金融、医疗到教育、交通等领域，知识图谱都能提供丰富的知识关联和推理能力，帮助企业和组织更好地理解和应用数据。
行业应用的广泛性将推动知识图谱市场的进一步发展。
知识图谱市场的挑战1. 数据质量与准确性知识图谱的质量和准确性直接影响其在市场上的应用价值。
数据的质量问题包括数据的完整性、一致性和时效性等。
确保知识图谱的数据质量是一个具有挑战性的任务，需要借助先进的数据挖掘和清洗技术。
2. 知识获取与更新的成本构建和维护知识图谱需要大量的人工和时间投入。
知识获取包括数据收集和标注等工作，而知识更新需要及时地对数据进行更新和纠错。
这些工作带来的成本和复杂性是知识图谱市场面临的挑战之一。
3. 隐私与安全问题知识图谱的构建涉及到大量的数据收集和分析，这就带来了隐私和安全问题。
中国企业管理研究基础与发展趋势--基于CiteSpace知识图谱的文献计量分析
中国企业管理研究基础与发展趋势基于C i t e S p a c e知识图谱的文献计量分析王 琦 邬竣博[摘 要]为系统的探索企业管理领域的研究结构与前沿热点,为本土企业管理创新提供参考和借鉴,运用文献计量方法对中国企业管理研究的发展进行梳理与剖析,以及计量分析㊂结论表明企业管理研究与中国经济发展阶段相适应㊂企业管理研究结构根据宏观经济㊁企业微观行为㊁企业功能以及学科视角可以分为四个主题㊂研究热点逐步由理论向企业实践靠拢,向符合中国现实情境的方向纵深演化,中国发展方式转变将带来可持续发展等方向研究成果的涌现㊂实现企业管理创新的条件是学科交叉㊁理论与方法并重以及实践指导价值,以此预测大数据技术的应用以及知识经济理论体系构建将是研究趋势㊂[关键词]企业管理;文献计量;C i t e s p a c e;共被引分析[作者简介]王琦(1971-),女,理学博士,长春工业大学经济管理学院教授;邬竣博(1994-),男,长春工业大学经济管理学院硕士研究生(长春130012)㊂一㊁引言企业管理是适应企业发展规律的科学,企业管理理论随着企业的发展变化的需求而不断丰富①㊂企业作为市场的主体,既是生产力的组织形式也代表了社会生产关系㊂因此企业管理发展的本质是适应经济基础和上层建筑②㊂中国企业管理研究是指国内学者基于中国企业管理创新实践开展的研究,十四五规划战略背景下,企业管理能力需要全面提升,这对企业管理的研究深化提出更高诉求㊂企业管理涵盖企业全部的生产活动,具有系统性复杂性的特点,科学地对该领域的研究进行梳理可以为企业管理创新提供方向㊂①②梁镇:‘关于企业管理创新的思考与探索“,‘管理世界“1998年第6期㊂任佩瑜:‘论企业管理理论发展的阶段㊁规律和趋势“,‘经济体制改革“1997年第5期㊂管理学学者普遍认为科学的企业管理以工厂管理为起源,历经 理性”管理和 人性”管理两个阶段①㊂根据所处市场环境的变化,企业管理可以分为三个核心方向,这三者之间不存在理论上的取代,只是问题不同导致的侧重点不同㊂一是对物的管理㊂这一理论方向处于产品市场供不应求的阶段,满足理性人假设,企业管理的核心是最有效率的生产㊂物既指生产所投入的要素,也包含生产关系,体现为对制度与规则的重视,这就是理性管理②㊂二是以人为本㊂这一阶段产品市场供需关系发生变化,新技术的应用提升了生产力,企业管理的目标由效率转变为产品竞争力㊂产品创新的需求让企业管理的重心从控制人的行为转向激发主观能动性㊂马斯洛需求理论㊁德鲁克人力资本理论和赫茨伯格双因素理论从微观视角为行为科学提供理论依据,企业文化等非制度因素成为研究热点,即进入 人性”管理阶段③④㊂三是对知识的管理㊂现在企业的内外部环境更加复杂,大企业病和生产模块化使企业内部组织结构趋于扁平,同时经济全球化和经济一体化使企业管理的对象变为知识㊂理性与非理性融合,软性与硬性因素共同作用,企业管理体现出知识经济的特点⑤㊂国内企业管理研究与中国经济发展阶段相适应㊂受东亚经济高速发展的影响,东亚企业以 儒家文化”为基础的企业精神备受关注㊂国内企业管理受到了现代企业的科学管理精神和传统文化精华的共同影响㊂通过文献梳理,任佩瑜于1997年关于企业管理第二次革命的判断,为现在的管理科学体系提供了基础㊂同样基于对企业管理理论演进过程和特征分析,叶国灿提出企业管理创新呈现柔性化㊁人本化㊁知识化的趋势㊂随着以知识图谱为代表的科学文献计量方法的出现,学者们从数据中归纳研究热点,探索前沿趋势,构建新的理论框架⑥⑦㊂武常岐基于文献计量梳理国有企业管理研究的演变历程,归纳其研究特征,指出理论创新对于国有企业研究的重要性,提出应将国外普适化理论与中国企业管理情境有机融合作为发展方向⑧㊂基于科学计量的文献梳理,以其科学性的特征弥补了文献回顾的局限性㊂一是基于经验的文献回顾对作者的知识储备有很高的要求,并且受自身学科认知约束可能产生带着研究目的的主观视角㊂二是人的阅读焦点有限,文献量少时会优先选择引用最多的文献,容易陷入信息茧房;增大文献量则会因为信息处理能力的限制,难以通过关键词之间的复杂联系判断发展趋势㊂科学计量本身只是方法,文献数据的价值在于解读㊂既要数据选择足够严谨,也要与理论基础紧密结合,深①②③④⑤⑥⑦⑧叶国灿:‘企业管理模式的创新趋势“,‘管理世界“2003年第12期㊂马洪:‘企业管理的新发展“,‘中国工业经济“1999年第1期㊂舒晓兵:‘管理人员工作压力源及其影响 国有企业与私营企业的比较“,‘管理世界“2005年第8期㊂杨俊卿㊁于丽贤:‘赫兹伯格双因素激励理论与企业管理“,‘辽宁师范大学学报(自然科学版)“2004年第3期㊂陈劲㊁尹西明:‘范式跃迁视角下第四代管理学的兴起㊁特征与使命“,‘管理学报“2019年第16期㊂魏志华㊁林亚清㊁吴育辉㊁李常青:‘家族企业研究:一个文献计量分析“,‘经济学“(季刊)2014年第13期㊂谭力文㊁丁靖坤:‘21世纪以来战略管理理论的前沿与演进 基于S M J(2001-2012)文献的科学计量分析“,‘南开管理评论“2014年第17期㊂武常岐㊁钱婷㊁张竹㊁轷宇欣:‘中国国有企业管理研究的发展与演变“,‘南开管理评论“2019年第4期㊂入解读文献计量的结果㊂目前尚鲜有用文献计量研究中国企业管理的先例,且相关文献在数据选择上也比较单一㊂基于以上背景,本文以C N K I和W e bo fS c i e n c e收录的企业管理文献为研究对象,采用文献共被引分析㊁聚类分析㊁期刊的双图叠加分析和关键词突现等方法,先通过文献分析总结出企业管理发展与企业所处的经济环境的适应程度,然后通过文献计量验证国内研究与经济发展阶段的适应程度㊂通过归纳企业管理的演变过程和研究结构,以此为基础探索未来企业管理发展趋势,为学术选题㊁理论创新和实践应用提供参考㊂二㊁研究设计(一)研究方法文献中蕴含了大量信息,文献综述的意义就是对信息进行有效归纳㊂但是对于一个快速发展的领域,现有综述很快就会过时,况且从浩如烟海的文献中提取有用信息并判断哪些文献将是未来的趋势以人力难以做到㊂文献计量方法的应用就是为了解决这一问题,其理论基础是科学地通过实践证伪,研究者在选择参考文献时会充分考虑到文献的理论价值和实践意义,以此形成的引文网络本身蕴含了价值选择①㊂本文选择的C i t e s p a c e软件就是将社交网络的结构洞理论扩展到引文网络㊂(二)数据来源正确的结论必须建立在准确的数据基础上,采用不完整或并不能说明问题的数据将导致无法得到有价值的结果㊂学术界普遍认为C S S C I期刊中的文献可以代表国内研究的最高水平㊂为横向对比,本文也检索了代表国际水平的W o S的核心期刊㊂在文献选择时,本文参考陈超美②的观点,认为在宏观的分析时查全率比查准率更加重要,在保证数据的完备性的前提下通过对数据的二次清洗和结果分析,以此忽略无效信息来保证结果的准确性㊂基于C N K I期刊数据库,以企业管理为主题进行检索,限定文献分类为 经济管理与科学”,期刊来源为C S S C I,排除广告㊁述评㊁会议等其他类无效文章,时间限定为2000年至2020年,最终导出4224条数据㊂基于W e bo fS c i e n c e数据库的检索策略如下㊂先对企业管理所对应的英文进行检索,时间限定为2000-2020,因数据获取的原因实际检索结果年限从2008开始㊂类型为文献与综述,语言限定为英语,得到10594篇数据,全部导出后进行数据清洗,通过查重和剔除关键信息不全者最终得到8417条数据㊂①②陈超美㊁李杰:‘科学知识前沿图谱实践“,北京:高等教育出版社,2018年,第1-4页㊂C h a o m e iC h e n, S c i e n c e M a p p i n g:A S y s t e m a t i c R e v i e w o ft h e L i t e r a t u r e”,J o u r n a lo fD a t a a n d I n f o r m a t i o n S c i-e n c e,v o l.2,n o.2(F e b r u a r y2017),p p.1-40.三㊁文献计量分析(一)企业管理的研究产出以时间维度来看,国内企业管理研究的发文量在2008年之前保持一个稳定的水平,在2008年有一个显著的上涨,之后经过两年恢复到平均水平㊂这在一定程度上说明企业管理研究对经济环境的变化十分敏感,2008年次贷危机对企业的经营和融资都产生巨大影响㊂宏观经济层面,当时中国已经融入了世界经济体系,净出口对G D P贡献率超过了50%,2007年,中国的贸易依存度已经达到66.82%㊂金融危机波及到实体以后,外需的萎缩导致大批出口导向型制造业企业面临生存挑战㊂政府意识到没有自主创新的代工模式难以抵御风险,转变企业出口增长方式势在必行㊂企业转型遇到诸多问题,从控制成本到技术升级需要管理理念的变化,扩大规模也需要资金支持,这些亟待解决的问题促使了发文量的激增㊂2008年和2009年这两年发表的文献中,排名前三的主题分别为实证研究㊁中小企业和自主创新㊂被引次数最高的文章主题为增值税转型㊁企业绩效和财务战略管理㊂此后,企业管理的研究呈下降趋势,但是可以预见后疫情时代随着企业经营方式的变革,企业管理相关文献会逐渐增加㊂图1 C N K I和W o S检索文献数量对比W o S数据库的发文量,2008年之后企业管理的热度稳步上升,近两年更是快速增长,这和危机之后经济的严重衰退和长达十年的复苏不无关系㊂可以发现企业发展进入一个平稳期后,国外研究者对企业管理本身的关注有所下降,以2018-2020年的文献为例,与环境科学和绿色可持续发展相关的文章占到了发文量的50%,且中国机构占比37%,可见中国十八大之后提出的绿色发展理念已经深入到学术领域㊂总的来看得力于国际地位的提升,中国学者的学术影响力未来将快速增强㊂(二)企业管理的研究结构c i t e s a p c e软件分析方法的对应原理,从原作者及相关文献中综合整理得来㊂当文献作者使用不同词描述共同的主题时,这些词就默认被赋予了联系㊂如果该文献被引越多,代表其在对应领域越有价值,施引文献的主题词和被引文献的主题词之间会形成联系网㊂为获得企业管理主题下子主题的聚类情况,本文对C N K I数据进行关键词共现㊂本文的参数设置参照已有文献,聚类方式选择L L R,即提取的主题强调研究特点㊂解读时主要关注网络的整体结构㊁形成的聚类和聚类之间的关系㊂其中C i t e s p a c e会根据聚类联系的程度给出聚类模块值(Q值)和聚类平均轮廓值(S值)作为评判效果的标准㊂一般认为Q值大于0.3表示聚类结构显著,S值大于0.7时聚类是可信的㊂知识图谱中特殊节点有着重要地位,节点之间的连线表示共同出现的频次,或共同被引用的强度㊂基于对C N K I数据的聚类分析,Q值为0.53,S值为0.82,可以认为存在聚类情况㊂可以看到聚类标签就是同一聚类中值最大的关键词,从施引文献的标题㊁关键词和摘要中产生㊂结合表1可以看出,以关键词为标签的聚类会出现重复堆叠,需要人为的解读,排除因数据保证查全率带来的弱联系聚类,总结得到企业管理下的四个次主题以及若干子主题㊂表1 2000-2020年C N K I中企业管理研究文献高频关键词序号被引频次中心度关键词序号被引频次中心度关键词16381.55企业管理11430.04人力资源21200.4管理创新12430.08家族企业3950.12知识管理13190.01技术创新4950.16企业文化14150财务管理5750.12管理模式15140.02人本管理6740.16民营企业16130内部审计7700.16中小企业17120管理会计8640.16国有企业18110.02扎根理论9640.16内部控制19100.04大数据10480.28企业绩效2050社会责任一是创新与核心竞争力㊂2005年之前的子主题包括中小企业创新㊁竞争战略和制度创新等, 2008年出现风险资本,2009年-2019年的关键词依次为业务流程重组㊁技术创新能力和创业投资等,最新关键词为中国制造2025以及 互联网+”㊂这部分主题视角偏向宏观经济,强调企业为经济活动主体,研究重心紧随宏观政策的改变而转移㊂二是企业㊂2005年之前的子主题依次为公司治理㊁科学管理㊁会计信息等,对应中国制造业高速发展㊁企业生产要素集中㊁财务合理优化的问题㊂2007开始出现风险控制㊁会计制度,2009-2010年出现建造合同㊁中央企业等关键词,准确对应次贷危机之后宽松的货币政策和基建热带来的建筑相关企业的管理需求改变㊂之后的子主题逐渐变少,集中在企业税务风险和内部绩效考核等方面㊂这些主题的视角是企业活动的微观视角,虽然也受宏观经济的影响,但聚焦于企业自身的问题㊂三是人力资源管理㊂2000年该领域的子主题为国有企业㊁新经济时代㊁入世和民营企业,反映了国企改革和对外开放对企业文化的变革,2000年后的人力资源的子主题数量逐渐减少,且都与绩效相关,视角聚焦于企业的某一功能㊂四是企业管理创新,以企业制度㊁企业管理科学化为内涵,以管理案例为实践,从企业管理学科的角度进行研究㊂从以上数据可以得出,2000年,企业管理的主体框架已经形成,此后的发展受到经济环境的影响㊂但是除母主题的内涵继续丰富外,其他次主题的研究呈下降趋势㊂为了进一步探究,本文以W o S数据的共被引聚类分析作为横向对比,结果如表2所示㊂表2 2008-2020年W o S中企业管理研究文献高频关键词序号被引频次中心度关键词序号被引频次中心度关键词11240.25m a n a g e m e n t11300.09i m p l e m e n t a t i o n 2750.11m o d e l12300.06t e c h n o l o g y3680.08s y s t e m13290.09i n t e g r a t i o n4680.25f r a m e w o r k14190.1i n d u s t r y5670.07p e r f o r m a n c e15190.02i n f o r m a t i o n6440.08e n t e r p r i s e16140.03s u p p l y c h a i n 7430.07d e s i g n1714006c h i n a8420.24i m p a c t18120.02k n o w l e d g e9350.07s m e19120.02p o l i c y 10330.06s t r a t e g y20110.01s e r v i c e基于W o S数据的共被引聚类结果网络的模块度是0.8506,Q值非常高,这意味着共被引聚类可以清楚地界定出企业管理的各个子领域,结构非常完整㊂平均轮廓值为0.8909,表明聚类的清晰度很高㊂从聚类标签来看,基于W o S数据和基于C N K I数据的聚类结果差别较大㊂主要原因在于中国与西方国家的政治制度㊁经济体制以及发展阶段都各不相同㊂如西方企业研究建立在 理性人” 看不见的手”等理论基础上,如何使企业承担更多的社会责任,只能通过学者们从政策层面作出研究,而中国将这部分内容纳入体制中,不需要从企业管理的角度进行研究㊂当然,在企业管理研究方面双方也有重合的部分,西方现代化企业的发展及研究开始的早,国内研究在 摸着石头过河”阶段参考㊁吸收了很多西方成熟理论,如企业资源计划(E R P)系统㊁企业创新理论㊁风险管理等㊂按照研究阶段对应经济发展的规律,可以预测企业管理未来的研究方向应以可持续发展㊁可持续供应链管理㊁环境保护㊁能源效率等领域为主㊂西方先于我国进入后工业化时代,所以在这方面的研究已经初具规模㊂十八大以来,我国也在转变经济发展方式,绿色发展可持续将成为企业转型的重点,近两年中国学者在国际期刊的成果都紧扣这一主题,且随着中国绿色发展的成果显现,中国学者的研究将在世界范围内受到关注,届时国内企业管理创新成果也将大量涌现㊂(三)企业管理的研究热点上述方法不足以很好的分析局部,即研究热点的变化,此处文献计量和文献综述最大的区别在于对热点的定义,热点并不是某一时期出现最多的词,而是指某一变量在引文网络中短期内的变化情况,所以对研究热点的分析采用关键词突显㊂文本选择2008-2020年C N K I与W o S两个数据库的关键词进行分析㊂剔除一些无关信息,将表3表4进行对比分析可以看到,就研究反映经济形势而言,国内研究与实际联系不如国际期刊紧密㊂值得关注的是关于大数据在企业管理应用的问题,国内研究的开始突显年份早于国际研究两年㊂充分说明我国在互联网应用领域已经走在世界前列,中国进入了从追赶者向领跑者转变的阶段㊂表3 C N K I数据关键词突显关键词强度起始年骤减年2008-2020民营企业5.5820082012--------------内部审计7.120092012--------------影响因素6.6120102014--------------结构方程模型4.6820102014--------------企业绩效9.1620132020--------------技术创新7.3620132015--------------管理效率4.4920142020--------------管理会计12.5720152017--------------大数据4.7720152020--------------扎根理论4.7720152020--------------表4 W o S数据关键词突显K e y w o r d s S t r e n g t h B e g i n E n d2008-2020d e c i s i o ns u p p o r t6.3320092014--------------b a l a nc e ds c o r e c a r d5.9420092014--------------s e m a n t i c w e b5.7220102011--------------w o r k f l o w5.8720112015--------------p a s t u r e6.320132014--------------e n t e r p r i s es y s t e m9.3620142016--------------b i g d a t a9.0620172020--------------e n e r g y ef f i c i e n c y5.9720172018--------------c o r p o r a t es o c i a lr e s p o n s i b i l i t y9.5720182020--------------m e d i a t i n g r o l e7.1520182020--------------j o bs a t i s f a c t i o n6.5520182020--------------c o r p o r a t es u s t a i n a b i l i t y6.5520182020--------------四㊁研究趋势为了从时间维度探究聚类的峰值和跨度,本文在生成C N K I关键词聚类图谱后,以聚类编号为纵轴,以关键词所属发表年份为横轴,得到时间线图谱(如图2所示)㊂时间线图谱为研究各个子主题的演进提供直观的视角㊂以#0企业管理为例,2000年文章的连线最为密集,说明当时提出的理论一直沿用至今㊂其次比较关键的两个节点是传统文化(2005年)和企业绩效(2014年),并且跨轴连线的情况出现较少,说明各子主题的研究方向是比较细分和深入的,关键词之间几乎没有联系㊂其他子主题的连线也集中在2000-2005年,说明企业管理研究发文量看似保持一个稳定水平,但是在理论研究上处于停滞状态㊂图2 C N K I关键词聚类时间线图谱当然,文献计量分析基于的数据具有时滞性㊂一篇文献从发表到高被引必须经过一定的时间周期,导致无法及时发现新兴研究前沿㊂所以为了检验上述结论,本文基于W o s数据,从学科视角进行双图叠加分析(如图3所示)㊂图3 W o S期刊双图叠加期刊双图叠加是以重点期刊或重点研究方向为分类,展现两个学科领域通过引文网络的联系㊂图3是简化后的双图叠加示意图,左侧是施引文献所在期刊通过聚类算法得到的学科分布,以每个领域为原点的椭圆长轴代表期刊的数量,短轴①代表作者的数量,椭圆越大即该聚类的文献数越多㊂连线代表施引与被引文献关系,连线密集的聚类是企业管理所属的主要领域㊂左下方连线所属的是经济学,中间区域为数学系统,上方区域涉及生物学和生态学㊂右侧是对应被引文献所在的期刊分布,代表了企业管理主要引用了哪些学科㊂右下方区域的连线最密集,从下到上分别为经济学㊁管理学和心理学㊂右上方连线集中在计算机科学,其余在生态学和地理学有零散分布㊂如果将右侧看做是研究基础的话,那么经济学和管理学无疑是企业管理研究的基础㊂同时若①椭圆截与两焦点连线重合的直线所得的弦为长轴㊂椭圆截垂直平分两焦点连线的直线所得弦为短轴㊂是施引文献属于经济管理学的话,那么其参考文献多数在本领域,只有一小部分参考了计算机科学的研究㊂值得注意的是,数学和系统科学涉及企业管理的文章也非常多,且它们的参考文献几乎一半源于经济管理,另一半属于计算机科学㊂结合关键词突显的时间分布可以看出,整体而言图中文献的时间分布应该是从下方向上方衍生,即企业管理理论在经济与管理科学领域产生和发展,在积聚一定的数量之后形成一套分析框架,但每一种理论都有时代局限性,对企业管理的研究也将进入稳定期㊂后来的文献以此为基础,面临新的问题,学者一方面继续在本领域进行创新研究,另一方面,引入系统科学㊁数学等方法解决现实问题,形成了数学㊁系统科学与经济学㊁管理科学的交叉联系㊂五㊁结论根据上述分析,中国企业管理研究可以分为两个阶段㊂第一个阶段,为了学习世界先进的企业管理理念,中国企业管理研究引入了国外的理论与方法,以此解读中国企业管理现状,并结合中国企业管理实践,概括出企业管理创新的共性规律㊂通过经验总结形成了共性理论之后,后续的研究更加偏向实践指导和案例研究㊂研究现状体现在研究维度多元,但是各维度都是浅尝辄止,没有后续的深度挖掘等方面,同时因为缺乏理论上的统一,各维度研究相互独立,对企业转型中遇到的新问题解释能力有限㊂中国经济发展进入到全球视野之后,国际学术期刊开始重视对中国企业管理的理论检验,国内学术界也意识到,利用西方理论解释本国企业管理问题已经进展艰难,更难以适用于中国特色发展阶段和制度文化㊂因此,第二个阶段是基于中国企业管理实践形成真正的中国企业管理创新理论体系㊂从研究基础和热点来看,国际期刊发文量和主题的变化,说明中国经验已经引起西方学术界的关注㊂这得益于理论与实践的紧密结合,同时与上一阶段相比,现在的研究更为深入,体现出了企业管理系统性和复杂性的特点,中国情境与全球理论的结合形成了中国特色的理论研究㊂从研究趋势可以看出,与计算机科学的交叉㊁计算机方法的应用将会是企业管理创新的关键㊂计算机科学的兴起不仅为所有学科提供了新的研究工具和研究范式,还直接地㊁深刻地改变了世界范围内的经济格局㊂从图3中可以看出,计算机科学与其他学科的交叉已经非常广泛,连线已经呈现网络化㊂但是经济管理领域的引文网络还呈现单线化的特征,说明相对于其他学科,经济管理领域的跨学科交叉发展缓慢㊂在进行跨学科交叉研究时,需要警惕重视技术而忽略理论指导的问题㊂科学方法是工具,理论指导是根本㊂基于以上分析,企业管理创新要满足学科交叉㊁理论与方法并重和具有实践价值三个条件㊂结合聚类分析的主题和关键词突显的热点,本文认为企业管理的创新趋势在于以下两方面㊂一是大数据在企业管理中的应用㊂大数据是一项重大的技术革命,主要影响企业管理中的理性管理,如管理决策和管理会计等㊂影响管理决策体现在技术含量㊁知识含量不断增加,从大数据中挖掘对企业管理有用的信息是企业的迫切需求㊂将数据和人的主观能动性结合起来,增强企业提取信息㊁解读数据的能力㊂大数据等企业会计工具的应用,核心在于成本控制㊂大数据对企业文化的影响在于解构了决策权,使决策权重新分配,即企业的决策主体从精英管理层扩大到员工和社会公众㊂分散决策通过将决策权限分配给适当的角色,可以分散风险,用数据分析解构经验主义㊂二是知识经济理论体系建构㊂国内对知识经济的关注较早,在2000年就形成了理论指导,但是之后却没有深入,尚未形成完整的理论体系㊂不仅是知识经济,整个企业管理领域的理论创新成果都在减少,研究成果主要以视角创新㊁方法创新㊁实践研究为主,出现了用西方的科学方法研究中国问题的范式㊂这些研究有其自身价值,但从长远来看这对企业管理创新是不利的㊂中国经济发展已经进入深水区,学术研究也将进入试错期㊁探索期㊂未来的企业边界将会更加模糊,组织形式也会更加扁平化㊁模块化㊂企业规模不再以物或人为标准,而是取决于管理层的知识管理能力㊂因此建立完善的㊁适应当前生产力和生产关系的知识经济理论体系是企业管理创新的诉求㊂。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
大数据分析在商业领域的发展现状与未来趋势分析
大数据分析在商业领域的发展现状与未来趋势分析引言随着信息技术的快速发展与普及，大数据分析在商业领域的应用越来越广泛。
大数据分析以其强大的能力和潜力，成为许多企业取得市场竞争优势的重要工具。
本文将探讨大数据分析在商业领域的发展现状，并对未来的趋势进行分析。
一、大数据分析在商业领域的发展现状1.数据的爆炸式增长随着互联网的普及和智能设备的普及，用户在各种平台上产生了海量的数据。
这些数据包含着宝贵的商业信息，为企业的决策提供了重要的参考。
例如，电商平台通过分析用户行为数据，能够为企业提供个性化推荐服务，提高用户购买的转化率。
2.技术的提升和成熟大数据分析的技术和工具得到了长足的发展。
已经出现了许多强大的大数据分析平台和工具，如Hadoop、Spark和Tableau等。
这些技术的提升和成熟，使得企业可以更好地利用大数据进行商业决策和市场营销。
3.商业智能的崛起商业智能（Business Intelligence）是大数据分析的重要组成部分。
商业智能通过对海量数据的分析和挖掘，帮助企业发现潜在的商业机会和问题，为企业提供决策依据。
通过商业智能的应用，企业可以更好地理解市场需求和消费者行为，提高经营效率和竞争力。
二、大数据分析在商业领域的未来趋势1.数据驱动的商业模式未来，大数据分析将成为商业模式转型和创新的重要驱动力。
企业将更加重视数据的价值，通过对数据的深度挖掘和分析，创造出新的商业模式和商业价值。
以互联网金融为例，通过分析用户的行为数据和信用评估数据，可以进行个性化的金融服务，为用户带来更好的体验和服务。
2.智能化和自动化未来，大数据分析将与人工智能和机器学习等技术相结合，实现智能化和自动化的商业决策和运营管理。
通过对大数据的分析和学习，机器可以不断优化商业流程和运营策略，从而提高企业的效率和竞争力。
例如，智能供应链管理系统可以根据实时的市场需求和供应情况，进行智能化的物流调度和库存管理。
3.数据隐私和安全随着大数据的广泛应用，数据隐私和安全问题也变得越来越重要。
大数据中的图谱和知识图谱技术探究
大数据中的图谱和知识图谱技术探究随着互联网技术的不断发展，我们所生产和获取的数据量正在不断增加，这促使我们需要进行更加深入的数据挖掘和分析。
大数据中的图谱和知识图谱技术，就是一种非常有前景的数据分析方法。
一、大数据中的图谱技术1、什么是图谱图谱，英文名称是“Graph”，它是由节点和边组成的、呈现为图形的模型。
节点代表实体，边则表示节点间关系。
2、大数据中的图谱技术应用大数据中的图谱技术应用非常广泛。
例如，一些网站利用图谱来分析用户的行为，并根据行为模式来推荐商品、服务等。
另外，一些传统行业也开始应用图谱技术，如金融、医疗和物流等。
例如，金融领域利用图谱技术来分析股票的行情，预测股价的变化趋势；医疗领域利用图谱技术来了解疾病和药品之间的关系，进而寻找更佳的治疗方法；物流领域利用图谱技术来优化配送路线、降低物流成本等。
3、大数据中的图谱技术优势大数据中的图谱技术具有如下几个方面的优势：（1）数据量大：图谱技术可以应对海量数据的分析，而传统方法则无法胜任。
（2）结构复杂：大数据中的图谱具有复杂的结构，而图谱技术可以更好地处理这些结构。
（3）关系清晰：通过图谱技术，我们可以更好地了解各数据之间的关系，从而更好地进行数据分析。
二、大数据中的知识图谱技术探究1、什么是知识图谱知识图谱，英文名称为“Knowledge Graph”，它是一种呈现为图谱的知识库。
知识图谱中包含的是人工智能所需要的所有知识，这些知识可以帮助计算机更好地理解、学习和推理。
2、大数据中的知识图谱技术应用大数据中的知识图谱技术应用相当广泛。
例如，谷歌搜索引擎就利用了知识图谱技术，以更好地为用户提供搜索结果。
此外，知识图谱技术还在医疗、金融、体育等领域有广泛应用。
3、大数据中的知识图谱技术优势大数据中的知识图谱技术具有如下几个优势：（1）更高的智能化：知识图谱技术可以让计算机不断学习领域知识，从而更好地进行推理和决策。
（2）翻译语言障碍：采用知识图谱技术，计算机可以翻译不同语言的内容，让不同语言的人们更便利地获取信息。
基于知识图谱的国内精准教学研究热点与趋势分析
基于知识图谱的国内精准教学研究热点与趋势分析作者：张静陈思玥高文丽来源：《数字教育》2022年第02期摘要：精準教学作为一种高效的面向知识教学的方法，在信息技术发展的背景下重新焕发生机，成为近年来我国教育学界关注的重要议题。
为了系统而深入地厘清该领域的研究进展，以CNKI数据库收录的553篇期刊论文为数据来源，利用CiteSpace 5.7.R5绘制知识图谱，揭示其研究脉络和趋势走向。
经过文献梳理及可视化分析发现，我国精准教学研究热点集中在新内涵理论研究、学科教学应用与方法、资源开发与技术架构这三个领域;其研究历经精准教学理念萌生期、理论框架快速形成期、实践融合深入发展期三个阶段;其学术组织类型则从单一走向多元化。
据此，提出未来研究应更加关注数据多维化、全过程的学情精准诊断;研究重心要从减轻教师负担转向优化教学质量;研究生态需从纯粹的研究走向产学研结合。
关键词：精准教学;研究热点;发展趋势;知识图谱中图分类号：G434 文献标志码：A 文章编号：2096-0069（2022）02-0020-07收稿日期：2021-09-15基金项目：2019年度江西省社会科学规划项目“智慧学习环境下精准教学模式构建与实证研究”（19JY08）作者简介：张静（1980—），女，江西赣县人，博士，副教授、硕士生导师，研究方向为智慧教育;陈思玥（1999—），女，江西丰城人，硕士研究生，研究方向为语文学科教学;高文丽（1995—），女，江西鄱阳人，硕士，上饶幼儿师范高等专科学校教师，研究方向为教育信息化。
一、问题的提出精准教学（Precision Teaching）起源于20世纪60年代，是由美国学者奥登·林斯利（Auden Linsley）基于斯金纳的行为主义思想而提出的一种教学方法。
他采用铅笔画点的方式记录和追踪学生的学习行为并形成数据，帮助教师做出正确的教学决策。
因此，精准教学实质上是基于学生各种学习行为发生频次的记录和分析，是对课堂教学效果进行评估的一种教学框架[1]。
科学文献计量学与知识图谱研究
科学文献计量学与知识图谱研究随着信息化时代的到来，海量信息的增加给我们带来了巨大的挑战。
而如何从这些信息中提取有用的知识，成为了我们必须面对的问题。
本文将介绍科学文献计量学与知识图谱研究，以期为读者提供更好的信息处理方法。
科学文献计量学科学文献计量学是指对科研文献进行统计、分析和定量评价的一门学科。
它主要研究如何对科研文献进行计量和分析，以便了解研究热点、趋势以及研究领域的结构和演化规律等。
科学文献计量学的研究方法主要包括文献计量指标、文献计量技术和文献计量数据库三个方面。
文献计量指标是科学文献计量学的核心内容之一。
科学文献计量指标主要包括影响因子、引用次数、合作者关系、主题词、文献生产力等。
其中，影响因子是比较重要的一个指标。
它是指某一期刊一定年限内的平均被引用次数与该期刊的所有论文数的比值。
影响因子越高，说明该期刊的影响力越大。
文献计量技术是科学文献计量学的一种研究方法。
文献计量技术包括文献计量分析、科学合作网络分析、主题演化分析等。
文献计量分析是对科研文献与文献数据进行分析、统计和评价的方法。
科学合作网络分析则是对科研合作网络进行分析，找出科学合作网络的关键节点和网络演化规律等。
主题演化分析则是对科学论文的主题变化进行分析和评价，以便了解科学问题的热点、趋势和演化规律等。
文献计量数据库是科学文献计量学的主要数据源之一。
文献计量数据库主要包括Web of Science、SCI、SSCI、EI等。
这些文献计量数据库覆盖了世界上的大部分科学文献，是文献计量分析的重要工具之一。
通过对文献计量数据库的分析，可以了解科学研究的热点、趋势和领域的结构等信息。
知识图谱研究知识图谱（Knowledge Graph）是一个结构化的知识表达形式，它可以让计算机更好地理解和处理人类知识。
知识图谱是目前人工智能领域中的一项重要研究任务。
知识图谱一般由实体、属性和关系三部分组成，它采用图形方式来表示知识，并利用语义化的方式来描述实体与关系之间的联系。
基于知识图谱的科学计量学进展研究
基于知识图谱的科学计量学进展研究本文旨在探讨知识图谱在科学计量学领域的应用研究进展。
我们将简要介绍科学计量学和知识图谱的基本概念和背景。
接着，我们将详细阐述知识图谱在科学计量学中的重要性及其在不同领域内的应用现状。
我们将提出自己的研究思路和展望，以期为未来基于知识图谱的科学计量学研究提供一定的借鉴和参考。
在科学计量学领域，知识图谱是一种重要的工具，用于分析和探究科学知识的结构、演化和关系。
知识图谱可以帮助科学家更好地理解学科领域的整体发展趋势，以及不同领域之间的和差异。
知识图谱还可以用于揭示科学知识的动态变化和学科领域的演化历程。
近年来，随着科学计量学领域的不断发展和完善，知识图谱在科学计量学方面的应用研究也取得了显著的进展。
目前，知识图谱在科学计量学领域的应用主要集中在以下几个方面：学科领域分析：通过构建学科领域的知识图谱，可以深入探究学科领域的结构、主题和演化规律。
例如，在生物医学领域，研究人员可以利用知识图谱对基因、蛋白质等领域进行深入分析，帮助科学家更好地理解这些领域的内在和发展趋势。
科研合作分析：知识图谱可以用于分析科研合作网络，揭示不同国家和地区的科研合作状况。
通过构建科研合作知识图谱，可以发现不同国家和地区的合作偏好、合作模式和合作强度。
科研影响力评估：知识图谱可以用于评估科研成果的影响力。
例如，通过分析论文之间的引用关系，可以构建论文引用网络知识图谱，进而评估不同论文的影响力和重要性。
领域相关性分析：通过构建领域间的知识图谱，可以分析不同领域之间的相关性。
例如，环境科学和经济学领域之间存在一定的相关性，通过构建两个领域的知识图谱，可以进一步分析这种相关性的具体表现和原因。
随着科学计量学领域对知识图谱的应用不断深入，未来的研究将更加注重知识图谱的智能化、精细化和可视化。
未来的研究将更加注重知识图谱的构建方法和算法的优化，以提高知识图谱的精度和可靠性。
未来的研究还将更加注重知识图谱的应用拓展，将其应用于更多的领域和实际场景中，为科学研究和社会进步做出更大的贡献。
知识图谱在大数据分析中的应用研究
知识图谱在大数据分析中的应用研究大数据时代的到来，为我们带来了巨大的挑战，但同时也带来了巨大的机遇。
由于大数据的规模非常庞大，我们在分析时往往无法直接对其进行处理，然而，“知识图谱”这个概念的兴起，为我们带来了分析大数据的新思路。
一、知识图谱的概念和应用知识图谱是一个由人工智能和大数据技术构成的图数据库系统，它能够将各种不同的数据和知识进行整合和链接，并形成一个具有结构化和语义化信息的图谱。
知识图谱因为其中蕴含的高精度、高效率、智能化的特点，被列为“人工智能3.0”的重要组成部分。
知识图谱的应用非常广泛。
在电商行业中，阿里巴巴集团旗下的淘宝、天猫等平台，已经将其广泛应用于商品的分类、推荐、搜索等功能上。
在金融领域中，知识图谱能够通过对市场、行业和客户等多方面的信息进行分析和挖掘，提高投资和风险控制的精准性。
二、知识图谱在大数据分析中的优点和挑战在大数据分析中，知识图谱具有以下优点：（一）高效性：知识图谱可以将大量的数据整合和链接，使我们在进行分析时不再需要对各种数据进行冗余和重复处理。
（二）精准性：知识图谱能够将各类数据进行有机结合，并通过数据之间的关系分析，发现其中的规律和趋势，从而提高分析的精准度，减小误差。
（三）可靠性：知识图谱中的数据是经过严格审核和验证的，因此它的数据质量比较高，能够给我们提供相对可靠的分析依据和决策支持。
虽然知识图谱能够为大数据分析带来非常多的好处，但它也存在一些挑战：（一）空间需求大：由于知识图谱数据量较大，因此需要一个较大的存储空间来存储它。
这也导致知识图谱的建立和更新都需要相应的成本和人力投入。
（二）知识图谱质量不可控：知识图谱涉及许多不同的数据源和知识领域，有些数据源可能存在质量问题，因此知识图谱的质量无法完全控制和保证。
三、知识图谱在大数据分析中的主要应用场景在大数据分析领域，知识图谱主要应用于以下几个场景：（一）商品分类与推荐在电商行业中，通过建立商品知识图谱，能够将商品和用户之间的关系进行深入分析，并根据用户购买行为和浏览偏好，进行商品分析和推荐。
知识图谱技术的发展现状与未来趋势
知识图谱技术的发展现状与未来趋势近年来，随着人工智能和大数据技术的快速发展，知识图谱技术作为一种关键的知识表示与推理方法，逐渐引起了广泛的关注。
知识图谱是一种用来表示和组织领域知识的图形模型，它通过抽取和结构化大量的信息实体和关系，将这些知识以图的形式展现出来，可用于支持语义搜索、智能问答、信息推荐等多种应用。
本文将重点探讨知识图谱技术的发展现状与未来趋势。
一、知识图谱技术的发展现状当前，知识图谱技术已经在许多领域取得了重要的应用成果。
首先，知识图谱在搜索引擎领域发挥了重要的作用。
传统的搜索引擎是基于关键词检索的，容易受到歧义和噪声干扰，而知识图谱可以通过构建实体和关系之间的图结构，提供更加精确和全面的语义搜索结果。
其次，知识图谱在智能问答系统方面也有广泛的应用。
通过将问题和知识图谱中的实体或关系进行匹配，智能问答系统可以根据用户提问的语义来生成准确的答案。
此外，知识图谱还被用于推荐系统、机器翻译、数据挖掘等领域，取得了显著的效果。
然而，目前的知识图谱技术还存在一些挑战和难题。
首先，知识图谱构建需要大量的人工标注和知识工程师的参与，成本较高。
其次，多源异构数据的挖掘和融合仍然是一个难题。
由于不同数据源之间的格式和语义存在差异，如何将它们整合到一个统一的知识图谱中是一个技术难题。
此外，知识表示和推理的效率和准确性也是一个亟待解决的问题。
由于知识图谱中的实体和关系数量庞大，如何高效地表示和存储这些知识，并进行有效的推理是当前的研究热点。
二、知识图谱技术的未来趋势随着人工智能和大数据技术的迅猛发展，知识图谱技术的未来发展前景广阔。
首先，知识图谱将更加智能化。
当前的知识图谱主要靠人工标注和知识工程师的参与进行构建，未来的发展目标是实现知识的自动化抽取和结构化，通过机器学习和自然语言处理等技术，实现知识的自动化构建和更新。
其次，知识图谱将更加多样化。
目前的知识图谱主要用于表示和组织结构化的领域知识，未来的发展趋势是将不同领域的知识整合到一个统一的知识图谱中，实现跨领域的知识共享和融合。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。