基于文献计量学的国内电动车辆研究主题分析

发表时间:2019/5/13   来源:《知识-力量》2019年8月26期   作者:薛良勇
[导读] 本研究通过运用citespace对CNKI数据库相关题录进行分析发现:蓄电池和电动车辆充电相关的研究主题为研究者关注的重点。
(广东理工学院,广东省 肇庆市 高要市 526100)
摘要:本研究通过运用citespace对CNKI数据库相关题录进行分析发现:蓄电池和电动车辆充电相关的研究主题为研究者关注的重点。

 
         一、引言
         随着社会的发展能源问题逐步凸显,在此背景下,新能源汽车尤其时电动汽车越来越受到人们的关注。越来越多的研究者开始涉足该领域,为此,对国内电动车辆领域的研究进行分析,对相关研究者具有一定的情报参考意义。
         二、研究方法与数据来源
         (一)研究方法
         基于文献计量学,首先通过CNKI收集题录数据,然后对数据进行清洗,清洗之后导入Citespace软件进行处理。CiteSpace软件系统是由美国德雷塞尔大学信息科学与技术学院的华人学者陈超美博士开发的一款主要用于计量和分析科学文献数据的信息可视化软件,可以用来绘制科学和技术领域发展的知识图谱,直观地展现科学知识领域的信息全景,识别某一科学领域中的关键文献、热点研究和前沿方向。[2]
         (二)数据来源
         本研究数据源自CNKI数据库。具体检索主题为电动汽车或电动车辆,时间限定为2000年—2019年,索引来源为北大核心期刊,检索时间为2019年2月22日匹配方式为模糊匹配,专辑限定为环境科学与资源利用,公路运输,汽车工业,动力工程,电力工业,计算机软件及计算机应用和自动化技术。剔除“主编寄语、行业报道、电动自行车、期刊广告、新书推进”等不相关文献后,获得5432条题录。
         三、分析结果
         (一)关键词词频及中心性分析
         中国电动车辆研究关键词词频及中心性排名情况如表1所示:“Top”为排名次序、“count”为关键词词频、“Centrality”为中心性、“Year”为关键词首次出现的年份。需要注意的时,中心性能够反映出关键词在关键词共现网络中的重要性,中心性越高对于整个网络间的信息传输影响越大,但中心性较高的节点是建立在一定的词频基础上的,但是高词频并不意味着一定为高中心性。如表1之中,智能电网和混合动力汽车虽然词频较低,但是中心性却较高。

         表1 中国电动车辆研究关键词词频及中心性
         (二)中国电动车辆研究关键词的聚类分析
         中国电动车辆研究关键词的聚类如图1所示:主要由仿真、锂离子电池、电动汽车、多目标优化、控制、电动自行车、蓄电池和电磁兼容等八个类别组成;其中锂离子电池和蓄电池各自成为一类,表明锂离子电池属于蓄电池研究的热门方向。
 
         图1 中国电动车辆研究关键词的聚类
         (三)关键词突显分析
         关键词突现程度可以反映出某个关键词在短时间内剧增的程度,突现强度越高说明在一定时间内增加的程度越大,越受到研究者所关注。表2显示,电池突现度时间跨度最长,说明研究者持续关注该主题,并且在2000年-2014年研究成果年均增多。2010年以后研究者关注的重点,逐步转变到汽车充电相关领域,与之匹配的关键词有智能电网、有序充电和需求相应等。
 
         表2 突显值最高的16个关键词
         四、结论
         蓄电池和电动车辆充电相关的研究主题为研究者关注的重点。
参考文献
[1]曹秉刚,张传伟,白志峰,等. 电动汽车技术进展和发展趋势[J]. 西安交通大学学报,2004,卷缺失(1): 1-5.
[2]侯剑华,胡志刚. CiteSpace软件应用研究的回顾与展望[J]. 现代情报,2013,33(4): 99-103.
 
 
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