基于CiteSpace分析的停機位分配可視化研究

袁媛

摘要：隨著航空運輸業的快速發展，如何利用有限的機場設施資源是機場需要解決的主要問題。而停機位作為運輸資源的核心，其高效合理地分配使用至關重要。本文基于2000-2018年 CNKI數據庫和Web of Science數據庫的文獻源，選擇信息可視化分析軟件CiteSpaceV，綜合了信息可視化方法和文獻計量方法，以可視化的方式顯示停機位分配領域的發展進程與結構關系。從多元視角出發對停機位分配科學文獻進行信息挖掘，分析停機位分配的知識基礎、研究主題和前沿，明確停機位分配研究的演化路徑和發展趨勢。

Abstract： With the rapid development of air transport industry， how to use limited airport facilities resources is the main problem to be solved. As the core of transportation resources， it is very important to allocate and use the gates efficiently and reasonably. Based on the literature sources of CNKI database and web of science database from 2000 to 2018， this paper selects CiteSpaceV， an information visualization analysis software， and integrates the information visualization method and literature measurement method to display the development process and structural relationship of the gate assignment domain in a visual way. From the perspective of multiple，this paper conducts information mining on the scientific literature of gate assignment， analyzes the knowledge basis， research topic and frontier of gate assignment， and clarifies the evolution path and development trend of gate assignment research.

關鍵詞：停機位分配;信息可視化;CiteSpace;知識圖譜;研究前沿

Key words： gate assignment;information visualization;CiteSpace;knowledge map;research fronts

中圖分類號：G203 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1006-4311（2020）08-0041-05

0 ?引言

民用機場的停機位作為進港飛機運行的終點和離港飛機運行的起點，其為飛機停放、旅客上下飛機、行李貨物裝載提供了場所，也是航空與地面運輸的轉接點[1]。隨著航空運輸業的快速發展，國內各大機場的航班數量都有明顯增長，有限的機場設施資源逐漸成為限制民航事業發展的重要因素，因此，合理地分配使用各項設施資源是機場需要解決的主要問題[2]。為解決這一問題人們進行了大量的研究，許多學者針對經典停機位分配問題（Gate Assignment Problem，GAP）進行研究和改進。因此，識別停機位分配研究的經典理論及知識聚類，利用CiteSpace軟件[3]辨析停機位分配研究的起源與演進脈絡，探究停機位分配研究的前沿熱點及未來延伸趨勢，有利于構建一個停機位分配研究的理論庫，為學者了解停機位分配的研究現狀及學科前沿提供理論參考。

1 ?數據與方法

1.1 數據來源

本文以中國知網（2000-2018年）為數據源，以“停機位分配”為關鍵詞進行檢索，共獲得文獻459篇中文文獻，在Web of Science中，以“gate assignment” OR“flight scheduling”為關鍵詞進行檢索，共獲得文獻853篇英文文獻，對其摘要與參考文獻進行下載，最終得到分析所需要的全部基礎數據。對所得文獻數據進行初步的統計分析、分類分析和出版來源分析，形成了停機位分配研究領域的初步認知。

1.2 研究方法

隨著時代的發展，文獻數據信息的處理已經不再是單純的文字加表格模式，而是向可視化方向發展。科學知識圖譜的出現方便了學者的研究，隨著技術的進步，學者們利用圖譜工具逐漸展開了對研究理論、范式、學科領域演進等方面的研究[4]。與以往的文獻分析軟件相比，CiteSpace 軟件較多側重于對學科研究前沿的演變趨勢以及不同研究前沿之間的內部聯系的研究[5]。因此本文以停機位分配相關文獻數據為研究對象，利用 CiteSpaceV軟件對被引文獻進行數據的計量分析，提煉出停機位分配相關領域研究的知識基礎，把握停機位分配相關領域研究的最新進展、前沿熱點以及演化趨勢，為相關學科研究提供依據。

2 ?停機位分配領域研究的分析

2.1 文獻數量分布

從2000-2018年分析的結果可知，從CNKI 數據庫中文獻的分布來看，我國在停機位分配領域的文獻整體上趨勢良好，呈現出平穩發展趨勢，2000年停機位分配我國在剛剛開始興起，到2016年發表的文章上升為51篇，占比11.09%。2000-2016年間停機位分配領域呈現明顯上升趨勢，其中2011-2012年略有減少;而2016年之后停機位分配領域受到學術界的關注略有減少。總體來說研究文章數量在2013-2018年間有了較大幅度的提升，發表的論文之和占到全部論文的55.87%，反映出在停機位分配受到重視的背景下，學者們對停機位的研究熱度有所增加。對比CNKI 數據庫，從WoS 數據庫中文獻的分布來看，國外在停機位分配領域的研究較早，發展趨勢較平穩。2012-2018年間停機位分配領域文獻發表數量較多但較為平穩;國內對于停機位分配領域的研究起步較晚，但研究進度緊趕國外文獻。

2.2 關鍵詞分布

關鍵詞是對文章文章主旨和核心內容的高度概括，能體現文章的核心思想。分別對國內外停機位分配研究的關鍵詞進行統計如表1。從停機位分配問題的角度考慮，文獻主要考慮停機位分配問題的特征分析，進行建模優化或算法研究，在此基礎上會考慮問題中新出現的條件約束，如“滑行道”、“terminal”、“gate sizing”等。

2.3 文獻發表國家分布

通過運用CiteSpaceV軟件對各個國家發表的論文數量與時間進行計算，計算結果中圓形結點代表國家，圓輪大小表示該國家在停機位分配領域總發文的數量，節點之間的連線表示不同國家之間所開展的學術合作情況[6]。

由分析可知在停機位分配領域，有30個國家學者發表了相關成果，發文量超過100篇的國家為美國和中國，其中我國學者共發表該領域的研究成果116篇，2個國家累計發文量總占比55.15%，反映出該領域在世界范圍內的研究成果區域的分布呈現典型的集中分散態勢。而美國學者在SCI、SSCI與A&HCI三大數據庫所收錄的期刊中發表的有關領域的文獻數量高達366篇，表明了美國學者對停機位分配領域的關注程度與科研實力，我國對于該領域的研究較美國還有很大差距。基于中心性的分析可以看出，雖然我國學者在停機位分配研究領域取得的數量排名第二，但中心性較國外偏低，未來在停機位分配相關領域研究中應該注重與境外學者之間的互動與合作，提升中國在該研究領域的學術影響力與話語權，樹立學術權威。

2.4 文獻發表機構分布

利用中文數據庫生成的CiteSpace圖譜顯示：從高產機構和發文情況看，發表論文數量在5篇以上的機構共11家，發表論文數量共103篇，樣本論文總量的22.39%。南京航空航天大學民航學院刊文量最高，具有較高的中心度，位于機構合作網絡的中心位置，發表文獻數量達到43篇;中國民航大學、中山大學、同濟大學、中國人民大學等機構的發文量也較高，這些機構在CiteSpace機構合作網絡圖譜中的字體和節點半徑都較大，是停機位分配研究的代表性機構。

從機構性質來看，航空航天類的高校是停機位分配研究的主體力量，在前11所高產機構中，航空航天特色的學校有5家，機構資源在一定程度上限制了停機位分配領域的發展。從研究機構共現網絡結構圖譜看，有76個節點，39條連線，研究機構共現網絡的密度為0.0137，表明高校和科研院所之間初步形成合作網絡，但聯系與合作程度依然較低，各領域研究較為獨立。

利用Web of Science數據庫生成的CiteSpace圖譜顯示：從高產機構和發文情況看，發表論文數量在5篇以上的機構共14家，發表論文數量共115篇，樣本論文總量13.16%。Univ Michigan 和Natl Cent Univ刊文量最高，具有較高的中心度，位于機構合作網絡的中心位置，發表文獻數量分別為16篇和15篇;Nanyang Technol Univ、Georgia Inst Technol、Kainan Univ、Tsinghua Univ、Univ Calif Los Angeles、MIT、Intel Corp等機構的發文量也較高，這些機構在都是停機位分配研究的代表性機構。對比國內外數據庫發現，停機位分配領的域外文文獻發表機構較為分散，且聯系與合作程度依然較低。

3 ?停機位分配文獻的熱點分析

本文運用CiteSpace對停機位分配領域的關鍵詞、期刊、作者以及所屬機構等進行共現分析，以揭示我國運用CiteSpace進行科學知識圖譜研究的研究前沿[7]。

3.1 關鍵詞共現分析

CNKI數據庫的459篇論文中共計有1822個關鍵詞。在CiteSpace生成的關鍵詞共現科學知識圖譜中，共選擇出163種關鍵詞以及關鍵詞之間的266條連線，如圖2所示。根據節點大小來尋找關鍵節點，以揭示研究背景。圖2表明，“遺傳算法”是圖譜中的最大節點。另外，“停機位分配”、“機場”、“航班延誤”、“航空運輸”、“多目標優化”、“機位分配”、“航班調度”、“不正常航班”、“蟻群算法”、“空中交通流量管理”、“停機位”、“滑行道調度”、“調度”、“多跑道”等節點也非常顯眼，節點相對較大，在每個時間片中都有出現，它們反映出我國停機位分配相關研究的理論基礎、研究算法和工具。

其次，關注散落在圖四周的一些小節點，以揭示研究前沿和研究熱點[8]。圖2中出現了“再分配”、“epsilon精確算法”、“航空運輸網絡”、“多航班多服務調度”、“模擬退火算法”、“公平性”、“優化算法”、“建模”、“最小方差控制”、“粒子群算法”、“貪婪模擬退火算法”、“調度優化”、“旅客滿意度”、“機場容量”、“調機場終端區”等節點，反映出我國學者近年來運用CiteSpace開展停機位分配領域的科學知識圖譜研究，以發現這些研究領域知識發展的結構與演變情況。

Web of Science數據庫的853篇論文中共計有5138個關鍵詞。在CiteSpace生成的關鍵詞共現科學知識圖譜中，共選擇出178種關鍵詞以及關鍵詞之間的637條連線，如圖3所示。其表明，“optimization”是圖譜中的最大節點。另外，“assignment”、“algorithm”、“aircraft”、“model”、“design”、“gate assignment”、“circuit”、“system”、“simulation”、“genetic algorithm”、“network”、“airport”、“terminal”、“performance”等節點也非常顯眼，節點相對較大，它們反映出國外停機位分配研究的熱點問題。

其次，關注散落在圖3四周的一些小節點，以揭示研究前沿和研究熱點。圖3中出現了“resonance assignment”、“polarization”、“neural network”、“membrane”、“activation”、“v-t optimization”、“purification”、“cmo”、“dual vdd design”、“state assignment”、“state minimization”、“domino logic”、“metal”等節點，反映出國外學者近年來運用CiteSpace開展停機位分配領域的科學研究，以發現這些研究領域知識發展的結構與演變情況。

3.2 知識群組識別

研究領域可以被概念化成為從研究前沿到知識基礎的時間映射。原始數據中的被引文獻組成了該研究領域的知識基礎，而引文則形成了研究前沿[9]。本文利用數據樣本繪制基于文獻共被引網絡的停機位分配研究領域的知識結構圖譜，以辨析停機位分配研究領域的理論結構[10]。由于外文文獻研究與國內相比較為前沿，故此處只對外文文獻進行分析。利用魚眼技術進行群組分析的如圖4所示。

#0 聚類：#0 知識群組是停機位分配研究領域中的聚類群組— “t-ox assignment”群組。該群組中文獻總量較多，中心度較高。通過原文獻研究發現，該群組的研究集中在“circuit”和“gate sizing”等方面。可見，外文文獻對于停機位分配研究把停機位等同于對航班登機門的分配，是一個考慮航班類型和停機位類型匹配的過程。

#1 聚類：#1知識群組是停機位分配研究領域中的聚類群組——“flight gate assignment problem”群組。該群組中文獻總量近幾年較多，中心度非常高，與其他聚類節點的連接較強。通過原文獻研究發現，該群組的研究集中在“optimization”、“model”、“algorithm”、“gate reassignment” 和“design”等方面。可見，近幾年停機位分配研究領域較為注重對于停機位分配模型的優化、停機位再分配和算法的優化和創新。

#2聚類：#2知識群組是停機位分配研究領域中的聚類群組——“Tabu search”群組。近幾年該群組中文獻總量開始較多。通過原文獻研究發現，該群組的研究集中在“calmodulin”、“spectroscopy”、“protein”和“crystal structure”等方面。可見，近幾年停機位分配研究領域較為注重對于停機位分配模型的禁忌搜索算法等算法優化和研究方法的創新。

#6 聚類：#6 知識群組是停機位分配研究領域中的聚類群組——“comprehensive method”群組。該群組只有在20世紀初中文獻總量較多，且中心度非常低，與其他聚類節點的連接較弱。通過原文獻研究發現，該群組的研究集中在“state minimization”、“state assignment”和“multilevel logic implementation”等方面。可見，近幾年停機位分配研究域對于綜合性的方法研究關注較少。

3.3 作者共引分布

由于用CNKI數據庫不支持被引作者分析，因此對459篇文章中的498個作者進行分析，發表文獻超過10篇的作者只有4位，且以航空航天背景的學校的作者居多，可見我國作者對于停機位分配問題的持續研究不夠，發表的文獻總體較少，且中心度不高即相互之間合作較少。

作者共引頻次越高表示學術相關性越強[11]。用WoS數據庫中853篇文章的21852個被引作者進行分析，被引在30次以上的作者有11位，其中Yan SY發表的文獻最多，達到102篇。分析知識圖譜圖5可以看出：YAN SY、DING H、BOLAT A、CHENG Y、DORNDORF U、BABIC O、XU J等人合作緊密，共被引情況較多，且對于停機位分配研究方面主要偏向于蟻群算法、SCEACO算法、數據的運用和約束條件;而以NGUYEN D和一些匿名的學者與前者研究角度不同，選擇偏向于關注航線水平、線性松弛和高效率的停機位分配方法。

3.4 期刊共引

對WoS數據庫中停機位分配領域文獻中被引100篇以上的期刊有9家，分析可見停機位分配領域的外文期刊中被引次數最多的都是偏向計算機、運籌、控制類以及綜合性質的SCI 期刊，其中IEEE T COMPUT AID D期刊被引頻數最多，達到了191次，遠遠超多其他外文期刊;和交通運輸相關的期刊TRANSPORT SCI和TRANSPORT RES A-POL文獻也是停機位分配領域學者競相引用的期刊。但期刊之間的中心度較低，相互合作較少。

4 ?停機位分配研究的演化趨勢分析

首先，對CNKI數據庫中2000-2018年停機位分配研究文獻進行關鍵詞共現分析以及熱點演進分析，得到停機位分配研究熱點演進的時區知識圖譜（圖6）。2000-2018年停機位分配研究出現頻率較高的關鍵詞遺傳算法、停機位分配、機場、航班延誤、航空運輸、多目標優化等。機位分配、航班調度、不正常航班、蟻群算法、空中交通流量管理、停機位、滑行道調度、調度、多跑道等也是一些比較重要的關鍵詞，具有較高的中心性。近幾年對停機位分配領域相關的機場容量評估、粒子群算法被提出。

對WoS數據庫2000-2018年停機位分配研究文獻進行關鍵詞共現分析，得到停機位分配研究熱點演進的時區知識圖譜[12]（圖7）。2000-2018年停機位研究出現頻率較高的關鍵詞 optimization、assignment、algorithm、aircraft、model、design、gate assignment、circuit、system等，具有較高的中心性。近年來外文文獻開始對時間窗、網絡流模型、元啟發式算法和停機位狀態進行深入研究。

對比國內外文獻的研究熱點，可以看出國內外文獻均傾向于對停機位分配模型進行優化，算法的創新和開發。同時較為注重停機位分配問題本身所應該考慮的約束和新的特征。

5 ?結語

本文在文獻梳理的基礎上利用CiteSpaceV，分析了2000-2018年來CNKI和WoS數據庫中停機位分配領域研究相關問題，發現目前國際停機位分配領域研究呈現如下特點：

①從停機位分配領域的研究熱度來看，國內外學者們對停機位分配領域的研究呈現出上漲趨勢，研究成果不斷增加，近20 年間在國內外累計發表了1312篇學術論文，且呈現出了集中-分散的發展格局。從發文期刊分布來看，發文數量最多的外文期刊為IEEE T COMPUT AID D、EUR J OPER RE、STRANSPORT SCI等三本SCI期刊。

②從WoS數據庫中發文的國家來看，停機位分配領域發文呈現出集中化的狀態，中、美、德三國累計發表的文章占到全部論文的2/3左右，我國是停機位分配領域文獻研究發文數量較多的國家，但遠不及美國，而且在該研究領域與其他國家間的合作偏少，中心性比較低，對我國學者來說，在未來的研究進程中要加強與其他國家的合作，以提升我國學者在國際停機位分配研究網絡中的影響力。

③從停機位分配領域文獻研究所關注的內容和焦點問題來看，停機位分配中應用的基本模型（model）、構建（design）、算法（algorithm）、優化（optimization）、整體績效 （performance）、系統（system）、機場（airport）等內容構成了停機位分配領域研究的熱點，模型構建及優化、算法創新、協同性研究是該領域熱點;同時國內外學者們對停機位分配中應用的戰略時間窗（time wondow）、網絡流模型（network model）、元啟發式算法（metaheuristics）和停機位狀態（behavior）等都構成了停機位分配領域研究的知識基礎，充當著停機位分配領域研究的理論基石。

參考文獻：

[1]Bouras A， Ghaleb M A， Suryahatmaja U S， et al. The airport gate assignment problem： a survey[J]. The scientific world journal， 2014， 2014.

[2]Dorndorf U， Drexl A， Nikulin Y， et al. Flight gate scheduling： State-of-the-art and recent developments[J]. Omega， 2007， 35（3）： 326-334.

[3]Chen C. Searching for intellectual turning points： Progressive knowledge domain visualization[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences， 2004， 101（suppl 1）： 5303-5310.

[4]劉光陽.CiteSpace 國內應用的傳播軌跡——基于2006-2015 年跨庫數據的統計與可視化分析[J].圖書情報知識，2017，2：60-74.

[5]陳悅，陳超美，劉則淵，等.CiteSpace 知識圖譜的方法論功能[J].科學學研究，2015，33（2）：242-253.

[6]滕雅琳.基于知識圖譜的國內外供應鏈管理研究熱點分析及前沿探索[D].吉林大學，2017.

[7]孫威，毛凌瀟.基于CiteSpace方法的京津冀協同發展研究演化[J].地理學報，2018，73（12）：2378-2391.

[8]肖明，陳嘉勇，李國俊.基于CiteSpace研究科學知識圖譜的可視化分析[J].圖書情報工作，2011，55（6）：91-95.

[9]秦曉楠，盧小麗，武春友.國內生態安全研究知識圖譜[J]. 生態學報，2014，34（13）.

[10]侯劍華.工商管理學科演進與前沿熱點的可視化分析[D]. 大連：大連理工大學，2009.

[11]White H D. Pathfinder networks and author cocitation analysis： A remapping of paradigmatic information scientists[J]. Journal of the American Society for Information Science and Technology， 2003， 54（5）： 423-434.

[12]張昭.基于CiteSpace的商務智能研究熱點與前沿可視化分析[J].情報探索，2013（12）：6-9.