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        基于知識圖譜的公路工程領(lǐng)域GIS 應(yīng)用研究現(xiàn)狀

        2021-03-05 10:09:02田學(xué)澤
        關(guān)鍵詞:公路工程分析研究

        田學(xué)澤

        (長沙理工大學(xué) 交通運(yùn)輸工程學(xué)院,長沙 410114)

        公路工程是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程,其前期規(guī)劃至全生命周期中擁有大量的地形數(shù)據(jù),并需要經(jīng)常地進(jìn)行參數(shù)設(shè)計(jì)與計(jì)算.傳統(tǒng)方法采用計(jì)算器進(jìn)行,不僅繁瑣而且工作量大,同時也無法克服地形圖表示方法的抽象性、概括性及人員視角局限性等難點(diǎn).地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System,GIS)作為一種將采集、存儲、管理、分析、顯示及應(yīng)用地理信息等功能集成于一體的計(jì)算機(jī)系統(tǒng),憑借其在分析與處理海量地理信息數(shù)據(jù)上的極大優(yōu)勢,在公路工程領(lǐng)域獲得廣泛應(yīng)用[1].

        目前,國內(nèi)外專家及學(xué)者在將GIS 應(yīng)用于公路工程領(lǐng)域方面已進(jìn)行了大量研究.Tan 等[2]將遙感與GIS 用于線狀滑坡地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估,獲得了更準(zhǔn)確的評價結(jié)果;Al-Aamri 等[3]將GIS 用于繪制道路交通事故熱點(diǎn)地區(qū)的地圖;Bazlamit 等[4]采用GIS 進(jìn)行路面養(yǎng)護(hù)管理系統(tǒng)的開發(fā);張弛等[5]將GIS 技術(shù)與智能進(jìn)化算法相結(jié)合用于多年凍土區(qū)公路路線的智能選擇,為多年凍土區(qū)公路路線的選擇提供了新方法;程方圓等[6]采用GIS 與建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)技術(shù)相結(jié)合的數(shù)據(jù)集成方法進(jìn)行公路隧道的數(shù)字化管理研究;林報(bào)嘉等[7]將XGBoost 機(jī)器學(xué)習(xí)模型與GIS 相結(jié)合進(jìn)行公路崩塌災(zāi)害易發(fā)性研究.由此可見,關(guān)于GIS 在公路工程領(lǐng)域應(yīng)用的研究主題呈現(xiàn)出多元化,并存在不斷演化出新研究分支的態(tài)勢.因此,有必要對該領(lǐng)域的階段性成果進(jìn)行系統(tǒng)梳理,以促進(jìn)該領(lǐng)域?qū)W術(shù)的進(jìn)一步探析.但目前僅有少量學(xué)者,如虞顏等[8]對GIS 在公路工程中的應(yīng)用進(jìn)行歸納性評述,而尚無以定量與定性相結(jié)合方法對公路工程領(lǐng)域GIS 應(yīng)用進(jìn)行可視化分析的研究.

        鑒于此,本研究對近10 年來CNKI 數(shù)據(jù)庫中公路工程領(lǐng)域GIS 研究的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行計(jì)量統(tǒng)計(jì)、聚類樹狀圖分析、因子分析與多維尺度分析,并結(jié)合社會網(wǎng)絡(luò)中的可視化知識圖譜與網(wǎng)絡(luò)中心性分析,直觀且系統(tǒng)地呈現(xiàn)出公路工程領(lǐng)域GIS研究的現(xiàn)狀結(jié)構(gòu)及熱點(diǎn),以期為公路工程領(lǐng)域GIS 的應(yīng)用研究提供理論指導(dǎo),及時發(fā)現(xiàn)被忽略且可能成為主流熱點(diǎn)的研究主題.

        1 研究設(shè)計(jì)

        1.1 數(shù)據(jù)來源與處理

        為保證搜集到的數(shù)據(jù)具有全面性與可靠性,研究選取文獻(xiàn)收錄與檢索量最大、數(shù)據(jù)最權(quán)威的中國知網(wǎng)(CNKI)數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)來源庫.首先,利用高級檢索將檢索條件設(shè)置為:主題=“公路工程并含GIS”,時間跨度為2010—2020 年(數(shù)據(jù)采集時間為2021 年1 月3 日),文獻(xiàn)來源類別=全部期刊,共檢索出795 篇相關(guān)文獻(xiàn).經(jīng)剔除征稿通知、論文摘編、人物專訪、專題導(dǎo)讀及文獻(xiàn)評述等關(guān)聯(lián)性不大的文獻(xiàn)后,共獲得553 篇有效文獻(xiàn).然后,對有效文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗:1)采用data 數(shù)據(jù)園軟件剔除無效關(guān)鍵詞,如“應(yīng)用”“影響因素”“應(yīng)用研究”及“新技術(shù)”等無實(shí)際研究意義的關(guān)鍵詞;2)利用GIGO 軟件合并含義相同、相近或相似,但表達(dá)方式不同的關(guān)鍵詞,如將“GIS”“地理信息系統(tǒng)”“GIS 系統(tǒng)”與“交通地理信息系統(tǒng)”合并為“GIS”.

        1.2 研究方法及工具

        科學(xué)知識圖譜是一種以知識域(knowledge domain)為對象,采用文獻(xiàn)計(jì)量軟件,對文獻(xiàn)中的關(guān)鍵詞、機(jī)構(gòu)及作者等信息進(jìn)行挖掘,進(jìn)而呈現(xiàn)出科學(xué)知識結(jié)構(gòu)關(guān)系與演化歷程的圖像.其既能將知識以圖片的形式進(jìn)行可視化,又可以揭示知識單元或知識群之間復(fù)雜的交叉、互動、演化及結(jié)構(gòu)關(guān)系[9].目前,該方法已在各學(xué)科研究熱點(diǎn)與研究內(nèi)容演化路徑的量化分析中得到廣泛應(yīng)用[10?13].

        本研究采用COOC 1.8 軟件、SPSS 26.0 軟件與UCINET 相結(jié)合來分析經(jīng)處理后的文獻(xiàn)數(shù)據(jù),繪制科學(xué)知識圖譜及實(shí)現(xiàn)可視化分析.其中,COOC 可以快速實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)中關(guān)鍵詞的提取并將其轉(zhuǎn)換為共現(xiàn)矩陣與相異矩陣;SPSS 主要用于依據(jù)共現(xiàn)矩陣與相關(guān)矩陣進(jìn)行聚類分析、因子分析及多維尺度分析,將高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行研究主題的劃分;而UCINET 是一款由社會網(wǎng)絡(luò)研究者開發(fā),經(jīng)加州大學(xué)林頓·弗里曼等網(wǎng)絡(luò)研究者編寫的功能強(qiáng)大的社會網(wǎng)絡(luò)分析工具[14],主要用于關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜的繪制與進(jìn)行關(guān)鍵詞中心性分析.

        2 研究熱點(diǎn)的共現(xiàn)分析

        2.1 矩陣構(gòu)造

        研究熱點(diǎn)是針對某一領(lǐng)域研究人員在一定時期內(nèi)廣泛關(guān)注的主題,而最能反映研究熱點(diǎn)的是文獻(xiàn)中的關(guān)鍵詞[15?17].本研究采用COOC 軟件對上述553 篇有效文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞進(jìn)行提取,提取關(guān)鍵詞的詞頻皆為5 次及以上,共獲得34 個高頻關(guān)鍵詞,分別為GIS(361)、公路工程(80)、高速公路(66)、邊坡地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價(27)、路線設(shè)計(jì)(27)、路面管理系統(tǒng)(25)、BIM 技術(shù)(23)、數(shù)據(jù)庫(19).以上關(guān)鍵詞基本表征了公路工程領(lǐng)域近10 年來GIS 應(yīng)用研究的熱點(diǎn)話題,但僅對高頻關(guān)鍵詞的數(shù)量統(tǒng)計(jì)難以揭示它們之間的核心關(guān)系,還需進(jìn)行高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)、相關(guān)矩陣分析與多元統(tǒng)計(jì)分析,以將熱點(diǎn)研究進(jìn)行聚類和主題劃分.

        2.1.1 共現(xiàn)矩陣

        運(yùn)用COOC 軟件中關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)共現(xiàn)矩陣功能得到一個34 × 34 的高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣,見表1.矩陣中關(guān)鍵詞兩兩相交的數(shù)值表示兩者共同在文獻(xiàn)中出現(xiàn)的頻次,代表兩者的疏密程度.矩陣對角線上的數(shù)值表示各關(guān)鍵詞在文獻(xiàn)中出現(xiàn)的總頻次.由于共現(xiàn)頻次易受各關(guān)鍵詞頻次的影響,進(jìn)而影響后續(xù)的多元統(tǒng)計(jì)分析與社會網(wǎng)絡(luò)分析.因此,須對高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣進(jìn)行包容化處理,將其轉(zhuǎn)換為高頻關(guān)鍵詞相關(guān)矩陣,以更好地反映關(guān)鍵詞之間的親疏程度[18].

        表1 公路工程領(lǐng)域GIS 研究高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣(部分)Table 1 Co-occurrence matrix of high-frequency keywords for GIS research in highway engineering field (part)

        2.1.2 相關(guān)矩陣

        運(yùn)用Ochiai 系數(shù)進(jìn)行共現(xiàn)矩陣包容化處理,公式為

        式中:Ci j為 關(guān)鍵詞i和j的共現(xiàn)次數(shù);Ci和Cj分別為關(guān)鍵詞i和j的總頻次,即對角線上的數(shù)值.處理后相關(guān)矩陣見表2.矩陣中數(shù)值表示關(guān)鍵詞的相關(guān)度:數(shù)值越接近1,表明相關(guān)度越高;越接近0,表明相關(guān)度越低;數(shù)值為0 時,表明兩關(guān)鍵詞不相關(guān).

        2.2 多元統(tǒng)計(jì)分析

        2.2.1 聚類分析

        聚類分析的目的是使同類事物的同質(zhì)性更高,異類事物的差異性更大.通過對關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類分析,可以將距離較近的關(guān)鍵詞聚集成同一類團(tuán),進(jìn)而清晰地展示相關(guān)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn).將表2導(dǎo)入SPSS 26.0 軟件,通過系統(tǒng)聚類中的分層聚類可繪制出高頻關(guān)鍵詞的聚類分析圖譜,如圖1 所示.由圖1 可知,公路工程領(lǐng)域GIS 應(yīng)用研究的熱點(diǎn)可分為3 個類別:第1 類由14、27、30、16、13、34、7、22、26 和23 組成;第2 類由24、25、15、32、11、17、21 和33 組成;第3 類由5、9、12、4、19、18、1、3、6、8、28、10、31、2、20 和29 組成.其中,第1 類和第3 類下分化出幾個小聚類,形成幾個具有較大交融性的研究分支;第2 類包含的關(guān)鍵詞較少,主要有空間分析、最佳路徑、公路交通網(wǎng)絡(luò)與交通網(wǎng)通達(dá)性評價等高頻關(guān)鍵詞,與公路工程領(lǐng)域GIS 應(yīng)用的實(shí)際情況相符.

        圖1 公路工程領(lǐng)域GIS 研究高頻關(guān)鍵詞樹狀聚類圖Fig.1 High-frequency keyword tree clustering diagram of GIS research in highway engineering field

        表2 公路工程領(lǐng)域GIS 研究高頻關(guān)鍵詞相關(guān)矩陣(部分)Table 2 Correlation matrix of high-frequency keyword for GIS research in highway engineering field (part)

        雖然聚類分析可將公路工程領(lǐng)域GIS 應(yīng)用研究的熱點(diǎn)詞快速分類,但無法體現(xiàn)聚類后各類別的重要程度.因此,仍需進(jìn)行因子分析與多維尺度分析,以顯示出各類別的重要程度及相對位置.

        2.2.2 因子分析

        因子分析可利用提取的主要因子,并依據(jù)因子成分得分值對相關(guān)性較高的原始指標(biāo)進(jìn)行歸類,為下一步多維尺度分析提供參考[19].首先,將表2 中高頻關(guān)鍵詞相關(guān)矩陣導(dǎo)入SPSS 26.0 軟件進(jìn)行信度檢驗(yàn),Cronbach′s Alpha 值為0.758 >0.7,表明數(shù)據(jù)信度檢驗(yàn)合格,可用于因子分析.其次,采用主成分分析法進(jìn)行因子分析,共提取15 個特征值大于1 的公因子,見表3.15 個公因子類別分別為:(1)移動GIS、道路養(yǎng)護(hù)、系統(tǒng)開發(fā);(2)邊坡地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價、危險(xiǎn)性評價、滑坡監(jiān)測;(3)交通可達(dá)性、公路交通網(wǎng)絡(luò);(4)數(shù)據(jù)庫、路面管理系統(tǒng)、GIS;(5)路面養(yǎng)護(hù)管理、可視化、BIM 技術(shù);(6)高速公路監(jiān)控系統(tǒng)、高速公路;(7)道路選線、線路設(shè)計(jì);(8)空間分析、最佳路徑;(9)信息管理系統(tǒng)、機(jī)電系統(tǒng);(10)RS 技術(shù)、交通網(wǎng)通達(dá)性評價、公路工程;(11)暴雨災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估、ArcGIS;(12)3S 技術(shù)、公路信息化系統(tǒng);(13)三維GIS;(14)GPS、WebGIS;(15)空間分布特征.采用因子分析形成的類別較多,且各類別間的相關(guān)關(guān)系不明確.因此,本研究采用多維尺度分析法繪制多維尺度圖譜對其進(jìn)行更深地剖析.

        表3 總方差解釋Table 3 Explanation of total variance

        2.2.3 多維尺度分析

        多維尺度分析(Multidimensional Scaling)是一種可將高維度空間的研究對象轉(zhuǎn)換至低維空間中進(jìn)行定位、分析與歸納,且保持原有研究對象數(shù)據(jù)關(guān)系不變的數(shù)據(jù)分析方法[20].在多維尺度分析圖譜中,關(guān)鍵詞的頻次越高,離圖譜的中心位置越近;反之,則越偏離圖譜中心.考慮到相關(guān)矩陣中數(shù)值0 較多會影響多維尺度分析結(jié)果的準(zhǔn)確性,采用相異矩陣進(jìn)行分析所得到的圖譜更符合實(shí)際.因此,在進(jìn)行多維尺度分析前,需先將相關(guān)矩陣轉(zhuǎn)換為相異矩陣.相異矩陣可用1 ?Ochiai 系數(shù)獲得,見表4.將高頻關(guān)鍵詞相異矩陣導(dǎo)入SPSS 26.0軟件中,在度量功能選項(xiàng)卡中選擇多維尺度分析,繪制高頻關(guān)鍵詞二維尺度圖譜如圖2 所示.該圖譜在進(jìn)行多維尺度分析過程中,Stress=0.125,RSQ=0.932,表明數(shù)據(jù)擬合情況可靠.

        圖2 二維尺度圖譜Fig.2 Two-dimensional scale map

        表4 公路工程領(lǐng)域GIS 研究高頻關(guān)鍵詞相異矩陣(部分)Table 4 Dissimilarity matrix of high-frequency keyword for GIS research in highway engineering field (part)

        由圖可知,高頻關(guān)鍵詞依據(jù)間距可劃分為3 大主題區(qū)域.主題區(qū)域1 主要包括道路選線、路線設(shè)計(jì)、最佳路徑選擇、空間特征分布、空間分析等高頻關(guān)鍵詞,主要探討GIS 的系統(tǒng)設(shè)計(jì)及多樣化研發(fā),利用移動GIS、三維GIS 與WebGIS 等軟件對地理信息進(jìn)行處理,以實(shí)現(xiàn)道路路線設(shè)計(jì)與最佳路徑選擇、空間特征分析,可將主題區(qū)域1 描述為GIS 的多樣化研發(fā)與應(yīng)用;主題區(qū)域2 主要包括公路交通網(wǎng)絡(luò)、交通網(wǎng)通達(dá)性評價、滑坡監(jiān)測、危險(xiǎn)性評價與邊坡地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價等高頻關(guān)鍵詞,主要探討公路交通網(wǎng)和地質(zhì)災(zāi)害方面的研究,可將主題區(qū)域2 描述為公路交通網(wǎng)與地質(zhì)災(zāi)害評價;主題區(qū)域3 主要包括公路信息化系統(tǒng)、路面養(yǎng)護(hù)管理系統(tǒng)、高速公路監(jiān)控系統(tǒng)、信息管理系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫等高頻關(guān)鍵詞,主要探討實(shí)現(xiàn)公路管理信息化以及與BIM 技術(shù)、3S 技術(shù)等相結(jié)合實(shí)現(xiàn)公路管理可視化方面的研究,可將主題區(qū)域3 描述為公路管理信息化與可視化.

        3 研究熱點(diǎn)的社會網(wǎng)絡(luò)分析

        通過對最近10 年CNKI 數(shù)據(jù)庫收錄的有關(guān)公路工程領(lǐng)域GIS 應(yīng)用研究的文獻(xiàn)進(jìn)行聚類分析、因子分析與多維尺度分析,掌握了我國公路工程領(lǐng)域GIS 應(yīng)用研究的總體現(xiàn)狀.為進(jìn)一步對我國公路工程領(lǐng)域GIS 應(yīng)用研究的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢進(jìn)行深度了解,本研究采用社會網(wǎng)絡(luò)分析的可視化與3 種網(wǎng)絡(luò)中心度對關(guān)鍵詞間的聯(lián)結(jié)關(guān)系與關(guān)鍵詞在網(wǎng)絡(luò)中的位置進(jìn)行分析.

        3.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜

        為直觀顯示高頻關(guān)鍵詞的聯(lián)結(jié)關(guān)系,將高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣(見表1)導(dǎo)入U(xiǎn)CINET 軟件,利用Netdraw 組件繪制高頻關(guān)鍵詞的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)知識圖譜,如圖3 所示.在共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜中,節(jié)點(diǎn)表示關(guān)鍵詞,節(jié)點(diǎn)大小表示該關(guān)鍵詞出現(xiàn)的總頻次,節(jié)點(diǎn)間連線的粗細(xì)表示關(guān)鍵詞間共現(xiàn)的頻次[21].由圖3可知,公路工程領(lǐng)域GIS 應(yīng)用研究共詞網(wǎng)絡(luò)圖譜連線較多,不存在孤立節(jié)點(diǎn),且高頻關(guān)鍵詞間的聯(lián)結(jié)較為緊密,高頻關(guān)鍵詞間的交融與共存性較大.對共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜進(jìn)行密度分析后發(fā)現(xiàn),該網(wǎng)絡(luò)的密度值為0.221,網(wǎng)絡(luò)密度值d=2l/[n(n?1)].式中:n為網(wǎng)絡(luò)圖譜中節(jié)點(diǎn)的數(shù)目;l為網(wǎng)絡(luò)圖譜中各節(jié)點(diǎn)之間連線的數(shù)目,除了可表示網(wǎng)絡(luò)圖譜中各個節(jié)點(diǎn)間的親疏關(guān)系之外,還可表明網(wǎng)絡(luò)圖譜的松緊及研究方向的集中與發(fā)散.本研究中網(wǎng)絡(luò)圖譜密度值d為0.221,表明該網(wǎng)絡(luò)較松散且研究方向趨于多樣化.

        3.2 關(guān)鍵詞中心度分析

        中心度是量化分析社會網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)權(quán)利與地位的方法.若某個節(jié)點(diǎn)的中心度越高,則其在網(wǎng)絡(luò)中所處的位置越重要,與其他節(jié)點(diǎn)的聯(lián)系也越緊密,一般采用點(diǎn)度中心度、中間中心度與接近中心度等3 種中心度值進(jìn)行綜合考量[22].對高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)知識圖譜進(jìn)行3 種中心度的度量,見表5.由表可知,在3 種中心度度量值中排名靠前的高頻關(guān)鍵詞基本一致且重復(fù)率較高,表明這些高頻關(guān)鍵詞處于社會網(wǎng)絡(luò)中的核心關(guān)鍵位置,是當(dāng)前公路工程領(lǐng)域GIS 應(yīng)用研究的熱點(diǎn).

        對圖3 和表5 分析可得:GIS、高速公路、公路工程、道路選線、可視化、滑坡監(jiān)測、邊坡地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性等關(guān)鍵詞處于網(wǎng)絡(luò)圖譜的中心位置,且3 種中心度值均靠前,表明這些關(guān)鍵詞與其他關(guān)鍵詞間的聯(lián)系較為緊密,代表該領(lǐng)域的學(xué)術(shù)熱點(diǎn);而BIM 技術(shù)、公路信息化系統(tǒng)、系統(tǒng)開發(fā)、高速公路監(jiān)控系統(tǒng)、公路交通網(wǎng)絡(luò)、交通可達(dá)性與空間分析等關(guān)鍵詞處于共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜外圍邊緣位置,且3 種中心度值靠后,雖然這些高頻關(guān)鍵詞與其他關(guān)鍵詞關(guān)聯(lián)度不強(qiáng),但在推動公路工程領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)信息化與數(shù)據(jù)化管理方面起著重要作用.

        圖3 高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)知識圖譜Fig.3 High-frequency keyword co-occurrence network knowledge graph

        表5 高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜中心度(部分)Table 5 Co-occurrence map centrality of high-frequency keywords(part)

        4 結(jié)語

        1)本研究對公路工程領(lǐng)域GIS 應(yīng)用研究的高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì),提出無實(shí)際研究內(nèi)容的名詞,得出邊坡地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價、路線設(shè)計(jì)、路面管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫及滑坡監(jiān)測等為該領(lǐng)域研究的熱點(diǎn).采用聚類分析、因子分析與多維尺度分析將高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行研究主題歸類,形成GIS 多樣化研發(fā)及應(yīng)用、公路交通網(wǎng)與地質(zhì)災(zāi)害評價、公路管理信息化與可視化等3 大主題類別.

        2)運(yùn)用社會網(wǎng)絡(luò)分析繪制高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜并進(jìn)行中心度分析,結(jié)果顯示:網(wǎng)絡(luò)圖譜密度值為0.221,該網(wǎng)絡(luò)較為松散且研究方向較為發(fā)散;代表主流研究熱點(diǎn)的關(guān)鍵詞間聯(lián)系較為緊密,皆位于網(wǎng)絡(luò)圖譜中心位置且中心度值均靠前.

        3)通過對關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜及中心度的分析發(fā)現(xiàn):BIM 技術(shù)、公路信息化系統(tǒng)、系統(tǒng)開發(fā)與高速公路監(jiān)控系統(tǒng)等關(guān)鍵詞位于圖譜邊緣且中心度靠后,但這些關(guān)鍵詞所代表的研究方向在促進(jìn)公路工程領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)信息化與數(shù)據(jù)化方面起著重要作用,可作為新的研究熱點(diǎn).

        4)本研究采用知識圖譜的方法對國內(nèi)公路工程領(lǐng)域GIS 應(yīng)用研究的熱點(diǎn)進(jìn)行量化分析,由于提取的關(guān)鍵詞來源于CNKI 數(shù)據(jù)庫近10 年的相關(guān)文獻(xiàn),且采用高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行分析,可能會對研究結(jié)果的準(zhǔn)確性產(chǎn)生干擾,后續(xù)將探析更科學(xué)的研究方法.

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