国内烟草行业大数据领域的文献计量分析

国内烟草行业大数据领域的文献计量分析

杨璨

湖北中烟工业有限责任公司三峡卷烟厂   湖北宜昌   443100

摘 要：本文主要是对烟草行业2013年-2024年烟草行业大数据领域文献利用可视化工具CiteSpace进行文献计量分析，从作者合作、研究机构合作、关键词共现等方面进行分析总结，生成可视化知识图谱。利用分析结果，对烟草大数据发展建设在市场监督与廉政监督、物联网和供应链管理、品牌管理与精准营销等方面应用建议。

关键词：citespace；文献计量分析；大数据；烟草行业；知识图谱

本文拟用文献计量方法对烟草行业大数据领域研究进行量化分析，用知识图谱进行可视化展示，探究烟草行业大数据的研究现状，思考大数据在烟草行业的应用，从而为数字烟草建设，“十四五”烟草数字化转型工作提供新的一种参考。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

文献计量是一种利用数学和统计方法，定量对知识载体进行分析。知识图谱能显示某一学科知识发展进程与结构关系的一种图形，对大量的文献之间的引文和被引关系进行数据挖掘和分析，绘制可视化图形来展示研究主题知识间的关联规则。[1]本文从CNKI进行烟草行业大数据领域的文献数据采集，利用 CiteSpace 进行烟草行业大数据领域的作者分布网络和机构分布网络可视化图谱绘制，通过关键词共现分析研究热点，最后利用关键词聚类进行应用现状研究。

1.2 数据来源与处理

本文以CNKI的相关文献为数据来源，检索条件设置为：主题=“大数据+烟草”，时间跨度为2013-2024年（数据采集时间为2024年4月11日），共检索出482篇相关文献。去除外文期刊、卷首语、会议报道以及与主题不相关的文献，并对结果进行去重，数据清洗后得到452篇有效文献。

2 烟草行业大数据主题可视化分析

2.1作者分布分析

利用CiteSpace对烟草行业大数据领域发文作者进行知识图谱分析，总结出该领域的核心作者及其之间的合作关系。2013—2020 年的烟草行业大数据领域作者都是烟草公司人员，且不同地域烟草公司人员研究合作关系并不明显。

2.2 研究机构分布分析

使用CiteSpace对研究机构进行分析，得到2013-2024年烟草行业大数据研究机构图谱，共有网络节点211个，主要为各地烟草公司、中国烟草总公司职工进修学院等。研究机构分布离散，合作情况不明显。

3烟草行业大数据领域研究热点

关键词共现是指当不同关键词同时出现在同一篇文献，通过构建大量文献关键词的共现关系网络，可以用来分析研究主题的热点。将关键词作为节点，利用 CiteSpace 生成关键词共现图谱（如图1）。根据普赖斯定律，用 = 0. 749 ×（其中是发文量的最大值）来确定杰出科学的阈值。相应的，将普赖斯定律同样适用于关键词阈值确定。对统计的关键词进行剔出，去除作为检索的关键词 “烟草” 和 “大数据”及同义关键词“烟草企业”“烟草行业”后得到最高频关键词为 “信息化”，其频次为16即Nmax =16，根据公式，计算得到阈值为2.996，因此取频次大于等于3的关键词来算作高频关键词。中心性能反映该关键词在共现网络中重要程度， 从统计分析结果来看，筛选后的高频关键词的中心性都比较高，设置中心性在 0. 02 及以上的高频关键词作为研究对象，得到最终后的高频关键词表(如表1所示)。现结合CiteSpace LSI算法进行知识聚类，进行研究背景的文献研读，将烟草行业大数据领域的研究热点分为以下类别：

图1：2013-2024年烟草行业大数据关键词共现网络（基于CiteSpace软件）

表1 2013-2020年烟草行业大数据研究文献关键词频数表

 第一：大数据与市场监管

我国实行烟草专卖制度，市场上的打假、监管是重中之重。可利用大数据技术建立信息共享与业务协同，[2]进行具体应用的收集、预测算法以及存储，实现实时的市场监管。例如，2021年乔浪超等提出了基于时空数据特征的寄递涉烟犯罪分析方法[3]

第二：物联网和供应链管理

大数据的物联网主要表现为4个方面：信息获取、信息传送、信息处理、信息实施效果。随着卷烟生产过程的管控也越来越精细化。主要体现在仓储、物流、能耗、生产、销售的信息化管理。生产数据和生产环境数据分析平台实现需要对接多种数据源，实现数据的清洗、抽取、填补、转换和加载，对外提供统一数据访问接口，利用各种分析技术，提供可视化、监控、预警等功能。

第三：品牌管理与精准营销

卷烟营销的大数据营销可利用自身数据资源优势, 实现精准营销。大数据营销在优化营销流程、优化专卖管理、优化物流配送、人才素质建设以及新型商业模式的探究等多方面可进行运用探究。[4]

4  结论

   随着数字烟草的推进，数据将成为未来生产要素中重要且有价值，从产品的生产、仓储到无论运输和营销管理，每一个环节都应当采用数据挖掘技术手段来提高管理效率，这样才能适应大数据时代的要求。

参考文献:

[1]陈悦,陈超美,刘则渊等. CiteSpace 知识图谱的方法论功能[J].科学学研.2015， 33( 2) :242－253．

[2]陈宇明,汤建忠.大数据环境下卷烟市场监管信息共享与业务协同的研究与探索[J].中国管理信息化,2015,18(09):202-205.

[3]乔浪超,王进录,高宝红,等.基于时空数据特征的寄递涉烟犯罪分析方法[J].中国烟草报,2023,29(01):116-126.DOI:10.16472/j.chinatobacco.2021.166.

[4]杨玉明.浅谈大数据环境下的烟草精准营销策略[J].现代商业,2019(21):15-16.