隋曉麗，張 薇，李恬恬，司鵬飛

（1.許昌學(xué)院城市與環(huán)境學(xué)院，河南 許昌 461000；2.長江大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院，湖北 武漢 430100）

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和信息化的快速發(fā)展，越來越多的大數(shù)據(jù)被廣泛應(yīng)用。興趣點（Point of Interest，POI）數(shù)據(jù)作為一種代表真實地理實體的點數(shù)據(jù)，含有名稱、空間位置、屬性等信息[1]，在大數(shù)據(jù)時代得到快速的發(fā)展和廣泛的使用。國內(nèi)外對POI數(shù)據(jù)的研究不少，但缺乏對POI數(shù)據(jù)使用現(xiàn)狀的總結(jié)與分析。本文利用文獻(xiàn)計量法，在中國知網(wǎng)以“POI數(shù)據(jù)”為關(guān)鍵詞檢索出相關(guān)內(nèi)容，通過多角度總結(jié)分析，整理出POI數(shù)據(jù)應(yīng)用研究現(xiàn)狀。

國內(nèi)對POI數(shù)據(jù)的研究主要集中在POI數(shù)據(jù)的采集、城市發(fā)展、多源數(shù)據(jù)融合以及人地關(guān)系等方面。錢敏等[2]總結(jié)了POI數(shù)據(jù)采集與更新的幾種方法；嚴(yán)宏基等[3]提出基于眾包模式的POI數(shù)據(jù)采集思路，同時提出眾包中的任務(wù)設(shè)計、分配以及質(zhì)量控制具體方案。索超等[4]提出了百度地圖POI數(shù)據(jù)應(yīng)用在城市規(guī)劃中的3個方向；薛冰等[5]利用POI數(shù)據(jù)分析東北城市空間結(jié)構(gòu)；王爽等[6]利用城市POI設(shè)施分布特征，為城市規(guī)劃和管理提供決策支持。李瑞姍[7]利用自然語言處理的多源POI數(shù)據(jù)進(jìn)行融合研究。薛冰等利用POI大數(shù)據(jù)，立足沈陽的城市零售業(yè)[8]、住宅空間[9]以及房價[10]等方面進(jìn)行了空間分析研究，并總結(jié)了POI數(shù)據(jù)在人地關(guān)系研究中的主要應(yīng)用[1]。

由此可知，POI數(shù)據(jù)在當(dāng)今社會有廣泛的應(yīng)用并且逐漸形成研究體系。因此，基于文獻(xiàn)計量法對POI數(shù)據(jù)的相關(guān)研究進(jìn)行整理分析，可以更加清晰地了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和整體發(fā)展情況，為該研究領(lǐng)域的未來發(fā)展提供參考。

1 數(shù)據(jù)來源及研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫覆蓋面廣，學(xué)科類別齊全，是當(dāng)今最大的中文期刊數(shù)據(jù)庫，基于中國知網(wǎng)的相關(guān)研究具有廣泛的代表性[11]。本文中的研究數(shù)據(jù)來源于中國知網(wǎng)，以“POI數(shù)據(jù)”為關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索，共檢索到從2007年到2020年的1 302篇相關(guān)文獻(xiàn)。

1.2 研究方法

文獻(xiàn)計量法基于定量統(tǒng)計方法，利用數(shù)理統(tǒng)計對相關(guān)研究主題進(jìn)行統(tǒng)計和分析，并對當(dāng)前研究現(xiàn)狀進(jìn)行評價和對未來發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測。該研究方法已經(jīng)在各個學(xué)科研究中得到廣泛的應(yīng)用，并成為眾多研究工作的利器。

2 研究現(xiàn)狀分析

2.1 文獻(xiàn)數(shù)量

以“POI數(shù)據(jù)”為關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索，文獻(xiàn)的數(shù)量可以直接反映該內(nèi)容的關(guān)注度，見第20頁圖1。從圖1來看，我國關(guān)于POI數(shù)據(jù)研究的論文最早出現(xiàn)在2007年；2007——2011年，文獻(xiàn)數(shù)量基本穩(wěn)定且較少；2012——2016年，POI數(shù)據(jù)的文獻(xiàn)數(shù)量出現(xiàn)波動性增長；2017——2020年，POI數(shù)據(jù)的文獻(xiàn)數(shù)量出現(xiàn)較大幅度的增長，在2017——2018年數(shù)量增長最多，在2020年發(fā)表的文獻(xiàn)數(shù)量最多。從文獻(xiàn)數(shù)量上看，雖然出現(xiàn)小幅度波動，但整體呈現(xiàn)增加的趨勢。從學(xué)術(shù)成果來看，學(xué)者們對POI數(shù)據(jù)的關(guān)注度不斷提高。

圖1 POI數(shù)據(jù)文獻(xiàn)數(shù)量變化

2.2 主題分布特征

根據(jù)檢索出的POI數(shù)據(jù)的主題分布（見圖2）可知，與POI數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的主題種類豐富，主要集中在POI、POI數(shù)據(jù)、興趣點和大數(shù)據(jù)，發(fā)表文章數(shù)量分別為276篇、56篇、44篇和26篇。從檢索的主題可總結(jié)出POI數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)日益結(jié)合，應(yīng)用于空間關(guān)系的研究，跟城市發(fā)展也有密切的聯(lián)系。

圖2 POI數(shù)據(jù)的主題分布

2.3 學(xué)科分布特征

由于在進(jìn)行POI數(shù)據(jù)檢索時出現(xiàn)相關(guān)聯(lián)學(xué)科較多，故選取了密切度最高的幾個學(xué)科，見圖3。由圖3可知，與POI數(shù)據(jù)聯(lián)系最密切、檢索出文章數(shù)量最多的學(xué)科是計算機(jī)軟件及計算機(jī)應(yīng)用，共檢索出文章436篇，占36%；其次是建筑科學(xué)與工程，檢索出文章220篇，占18%；然后是自然地理學(xué)與測繪學(xué)，檢索出文章198篇，占16%。總體來看，POI數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)、位置服務(wù)等方面學(xué)科的聯(lián)系日益緊密。

圖3 POI數(shù)據(jù)相關(guān)學(xué)科分布

2.4 資助基金分布特征

各級基金項目資助對科研活動有著重要的意義，有助于學(xué)者完成一篇高水平、高質(zhì)量的論文。從POI數(shù)據(jù)項目主要基金來源（見圖4）可以發(fā)現(xiàn)，與POI數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的基金主要是國家自然科學(xué)基金，發(fā)表文章119篇；其次是國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃（863計劃），發(fā)表文章13篇；然后是國家社會科學(xué)基金，發(fā)表文章10篇?？傮w來說，基金資助主要來源于國家基金，但除了國家自然科學(xué)基金文獻(xiàn)量大外，其他國家基金和地方基金數(shù)量差距不大。

圖4 POI數(shù)據(jù)項目主要基金來源

2.5 研究機(jī)構(gòu)特征

對POI數(shù)據(jù)的研究機(jī)構(gòu)進(jìn)行檢索統(tǒng)計，圖5為排序靠前的研究機(jī)構(gòu)，可以發(fā)現(xiàn)，發(fā)表文章數(shù)量最多的是北京郵電大學(xué)，發(fā)表了26篇；其次是電子科技大學(xué)，發(fā)表了25篇；然后是武漢大學(xué)，發(fā)表了23篇?？傮w來看，研究機(jī)構(gòu)主要集中在一些教育資源較為豐富、學(xué)術(shù)水平較高的“雙一流”高校，其次集中在一些期刊中。

圖5 POI數(shù)據(jù)研究機(jī)構(gòu)分布

2.6 作者統(tǒng)計分析

作者的分布可以直接反映在該領(lǐng)域研究較為深入的人員和機(jī)構(gòu)。根據(jù)國內(nèi)作者分布（見第21頁圖6）可以發(fā)現(xiàn)，發(fā)表與POI數(shù)據(jù)相關(guān)的文章最多的作者是北京奇虎科技有限公司的王智廣，發(fā)表文章15篇；其次是山東師范大學(xué)的曹芳潔，發(fā)表文章5篇；高德軟件有限公司的陳思琦、蔡澄科共發(fā)表文章10篇；其他高校和企業(yè)整體發(fā)文量差距不大，如東北師范大學(xué)的浩龍飛、蘭州交通大學(xué)的徐智邦和孫立均發(fā)表文章4篇。綜合可見，POI數(shù)據(jù)的研究和使用主要集中在企業(yè)和“雙一流”高校。

圖6 國內(nèi)作者發(fā)表文獻(xiàn)量

根據(jù)國外作者分布（見圖7）可以發(fā)現(xiàn)，作者主要來自于美國、韓國及德國，國外作者發(fā)文量最高的為9篇，但以2～4篇為主。整體而言，各個國家的發(fā)文量差距較大，但作者的發(fā)文量差距不大。

圖7 國外作者發(fā)表文獻(xiàn)量

從研究數(shù)量來看，中國的論文發(fā)表數(shù)量高于外國；從研究者的角度而言，中國的深入研究者主要集中在高等院校，其次是企業(yè)，而國外的研究者主要集中在個人?？梢奝OI數(shù)據(jù)在當(dāng)今社會應(yīng)用廣泛，在國內(nèi)外都有一定的關(guān)注度。

3 結(jié)束語

本文以中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)源，檢索“POI數(shù)據(jù)”關(guān)鍵詞，利用文獻(xiàn)計量法整理與分析，得到如下結(jié)論。

1）研究熱度逐漸增長，出現(xiàn)階段性變化。隨著互聯(lián)網(wǎng)和信息化的發(fā)展，POI數(shù)據(jù)的文獻(xiàn)數(shù)量由2007年的13篇發(fā)展到2020年的315篇，經(jīng)歷了萌芽階段、波動變化階段和快速發(fā)展階段，可見POI數(shù)據(jù)研究的熱度逐漸增長，在生活中的使用也日益廣泛。隨著社會對大數(shù)據(jù)的需求不斷增加，POI數(shù)據(jù)作為一種獲取較為方便的數(shù)據(jù)，在未來會得到更多的關(guān)注和更好的發(fā)展。

2）研究學(xué)科廣泛，社會關(guān)注度較高。綜合分析發(fā)現(xiàn)，POI數(shù)據(jù)與大量的學(xué)科具有關(guān)聯(lián)性，但主要集中在信息化學(xué)科，如計算機(jī)軟件及計算機(jī)應(yīng)用、建筑科學(xué)與工程、自然地理學(xué)與測繪學(xué)。綜合POI數(shù)據(jù)的研究機(jī)構(gòu)和作者分布，可以發(fā)現(xiàn)POI數(shù)據(jù)的研究主要集中在“雙一流”高校和部分企業(yè)，其中北京奇虎科技有限公司和高德軟件有限公司的發(fā)文數(shù)量高于大部分高校，可見POI數(shù)據(jù)在信息化和空間位置搜索領(lǐng)域呈現(xiàn)勃勃生機(jī)。此外，POI數(shù)據(jù)的研究也不僅僅局限于國內(nèi)，在國外也有一定的關(guān)注，但國內(nèi)的關(guān)注度以及發(fā)文量高于國外。

3）資助基金以國家基金為主，區(qū)域高校發(fā)文量與地方基金有關(guān)聯(lián)。在POI數(shù)據(jù)的資助基金分布中，主要的資助基金是國家基金，除國家自然科學(xué)基金資助的項目文獻(xiàn)量大外，其他基金項目差距不大。除此之外，還有地方基金的資助，以山東省、廣東省、安徽省、北京市的基金為主。綜合研究機(jī)構(gòu)和作者分布可以發(fā)現(xiàn)，區(qū)域高校的發(fā)文量與基金的支持有一定關(guān)聯(lián)性。