前言：中文期刊网精心挑选了地理信息科学研究方向范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
地理信息科学研究方向范文1
系统综述(systematicreview)又称系统评价，起源于医学领域，是指在复习、分析、整理和综合原始文献的基础上进行的二次研究方法［12］，目前已经被广泛应用于循证医学(evidence-basedmedicine)［13］，逐步应用于社会学、教育学、图书情报等领域［14］。系统综述可被精确区分为两种类型:(1)定性系统综述，原始文献的研究结果被分析与总结，但未经统计学合并;(2)定量系统综述，又称元(meta)分析或荟萃分析，应用统计学方法对若干个研究结果进行定量统计合并的过程。在某些不强调或较难实施统计学合并的研究领域，直接将定性系统综述称为系统综述，将其作为一种对某研究问题、主题或现象的可获得的所有研究进行评价和解释的方法，目标在于通过一种可信的、严格的以及可审计的方法来提供公正的研究评价［15］。信息科学与旅游科学的交叉研究属于较难实现统计学合并的研究领域，因此本文采用定性系统综述方法，简称系统综述。本文关于信息科学与旅游的交叉研究的系统综述研究包含如下步骤:(1)确定研究问题为了全面了解与分析信息科学与旅游的交叉研究现状，本文确定了如下系统综述的研究问题:①信息科学研究中面向旅游的研究主要有哪些方面?②旅游研究中与信息科学相关的研究主要有哪些方面?③信息科学与旅游的交叉研究有哪些趋势?(2)确定文献搜索策略基于所确定的研究问题，设计如下文献搜索策略:①搜索工具与数据库:采用GoogleScholar、IEEEXplore、ScienceDirect;②搜索关键字:采用关键字组合“tourism”AND(“computer”OR“communicationtechnology①”)，即“旅游”与“计算机”或“通信技术”同时出现;计算机科学与技术是信息科学研究领域中最为活跃的方向之一，计算机科学与技术、通信科学与技术在信息科学研究中具有一定的代表性;经过反复搜索测试，“计算机”与“通信技术”作为关键字与“旅游”进行组合搜索，搜索结果能够较为全面地覆盖信息科学与旅游的交叉研究，实现本文系统综述的研究目标;③搜索的时间范围:2000年之后。(3)文献搜索按照上述搜索策略分别在3个工具与数据库进行搜索。GoogleScholar显示共有54500条结果(2011年12月22日)，其只提供最相关的前1000条;IEEEXplore(搜索字段为“摘要”)共搜索到46条结果(2011年12月24日);ScienceDirect(搜索字段为“题目”或“关键字”或“摘要”)共搜索到36条结果(2011年12月24日)。(4)文献筛选在上述搜索到的条目中，按照表1所示的文献入选和剔除标准，筛选用于本文系统综述的文献。表1所示第一步完成后共有512篇文献入选。第二步经过多次逐步细化筛选，最终确定用于本文系统综述的入选文献共245篇，其中期刊论文158篇，会议论文87篇。245篇文献来自106种期刊和58种会议，文献来源分散且涉及领域广泛，有关文献来源、作者等的定量分析结果已另文撰写［16］，本文则侧重对系统综述研究步骤(1)所确定的研究问题的回答。(5)分析与完成报告根据系统综述研究步骤(1)所确定的研究问题，对入选文献进行分类、分析与总结。分析结果见下一章节。为了分别回答问题1与问题2，本文需要将入选文献划分为旅游研究和信息科学研究两种视角，分别简称为旅游类研究和信息类研究。而事实上，当两种研究产生交叉与融合，进行上述严格区分是较为困难的。为此，本如下处理:(1)按照文献来源所属学科范畴进行划分，如来源于TourismManagement及《旅游学刊》的文献则划入旅游类，来源于ExpertSystemswithApplications及《计算机工程》的文献则划入信息类;(2)按照期刊载文的学科范畴划分，如《华东经济管理》刊载旅游类文章，则归为旅游类，《北京工商大学学报(自然科学版)》刊载信息技术类文章，则归为信息类;(3)按照入选文献的具体内容划分，一些综合性期刊无法直接确认属于哪一类，则阅读入选文章原文，如果偏重人文社会学视角，则归入旅游类;如果偏重信息科学及技术视角，则归入信息类。由此，经管类、电子商务、地理类等期刊归入旅游类中，测绘类期刊归入信息类中;两类分别含有入选文献147篇和98篇。
综述结果与分析
1:信息科学研究中面向旅游的研究主要有哪些方面?“面向旅游”并不特指专用于或专门针对旅游的研究，而是指其研究问题由旅游领域而产生，或者旅游是其最为典型的应用。面向旅游的信息科学研究几乎涉及了信息科学研究范畴的各个方面，而许多研究领域更是体现了信息科学领域较新及较前沿的研究方向与热点，如表2所示①。面向旅游的信息科学研究中最受关注的研究主题是应用系统、人工智能、地理信息系统、移动应用、推荐系统以及语义网与本体等;而Web服务、虚拟现实、普适计算、计算机仿真也受到了一定程度的关注。下面对表2排序前10的研究主题的进展情况进行详细阐述。应用系统指面向各种终端设备，如电脑、手机、PDA(掌上电脑)、电话等使用者的可用人机交互系统，也包含网站(Web)应用系统。本文为了强调移动应用和推荐系统两类特殊的应用系统，在本类研究主题统计中将其排除，另列类别。应用系统研究占据了面向旅游的信息科学研究的较大比重。一方面是因为信息科学向旅游研究中进行渗透的最初方式正是其在旅游行业中的实际应用;另一方面是入选文献中我国研究占据较大比重且较集中于该类研究。应用系统的相关研究可分为:①战略设计或实施建议，如航空业信息技术应用战略与战术研究［17］，以及非洲撒哈拉以南地区的旅游组织实施电子商务的建议［18］;②技术架构设计，如基于面向服务的体系架构(serviceorientedarchitecture，SOA)的旅游资源信息服务模型研究［19］;③系统设计与开发，如一种智能旅游行程导航系统［20］，以及四川［21］、山西［22］和赣东北［23］等目的地或区域管理信息系统的设计与开发。人工智能是面向旅游的信息科学研究较多采用的方法与技术，可将相关研究分成以下几个方面:①推理，即采用人工智能推理技术支撑各种应用系统，如基于贝叶斯网的旅游行程推理［24］;②数据挖掘，如旅游突发事件预测预警［25，26］、消费者特征分析［27］、基于机器学习的旅游博客观点挖掘［28］以及数据仓库技术在旅游业中的应用［29］;③主体(agent)，如主体旅游者进行数据采集、分析并向旅游者进行旅游推荐［30－32］;④评价，如基于神经网络的上海旅游可持续发展能力评价［33］;⑤决策支持，如旅游目的地选择决策支持系统［34］。旅行活动是一种人地关系，地理信息是设计与开发各种旅游应用系统的重要信息资源，地理信息系统就是为这些应用系统提供地理信息使用接口的重要支撑系统。个性化目的地推荐系统［35］、基于短信服务的餐馆推荐系统［36］、导航系统［20］、位置服务系统［37］、旅游资源监控预警系统［38］以及古建筑信息系统［39］等应用系统都离不开地理信息系统的支撑。上述“应用系统”主题研究中，几乎所有面向目的地与区域的管理信息系统的设计与开发都离不开地理信息系统。有关旅游地理信息系统本身的研究也较为活跃，如雅安市WebGIS(万维网地理信息系统)的实现研究［40］、基于WebGIS的旅游地理信息系统研发［21］以及泰山三维(3D)地理信息系统的研发［41］。移动通信技术，特别是移动终端技术的快速发展，使得面向旅游者手持终端(如手机、PDA)的各种移动应用得到了迅猛发展。相比较于传统的计算机应用，移动应用较好体现了旅游以“人为中心”而不是计算机为中心的理念。相关研究主要集中于面向旅游者服务的信息推送与搜索［37］、导航［42，43］、实时路线及目的地推荐［34，36，44，45］;并向普适计算的方向进行扩展，如手机电子门票［46］、基于全球定位系统的车辆监控与导航以及手机与环境之间的交互游戏［47］等。除了面向旅游者服务外，移动应用研究还包含面向旅游研究者、旅游公共管理与服务部门以及旅游企业的旅游行为数据采集与分析，如可通过基于手机数据的散客流分析，对目的地住宿的可容纳量进行估算［48］。移动应用中与位置信息相关的应用也被称为位置服务，如位置信息服务、导航以及实时路线推荐等。推荐系统是为解决互联网“信息过载”问题而提出的一种个性化服务，帮助用户从大量信息中发现其可能感兴趣的或者满足其需求的资源，如信息、服务以及商品等，并自动生成个性化推荐［49］。目前，推荐系统在旅游中的典型应用为旅游行程规划，可面向旅游电子商务用户［50］，也可面向互联网用户［4，51，52］;可规划旅行的时间、地点以及活动等全套行程规划［4，51－53］，也可推荐旅游目的地［35］、餐厅［36］以及住宿［54］等。推荐系统主要采用人工智能［50］、语义网［24，53］、移动应用［36，45］、定位与地理信息系统［36］等技术。相关研究还涉及用户个性语义模型［55］、系统架构设计［56］等方面。语义网(semanticWeb)是传统网站的一种扩展。在语义网中，信息具有明确的含义———语义，人类语言与机器语言之间能够相互理解，机器能够自动地处理和集成网上对于人而言可用的信息，使得人与机器之间的交流变得像人与人之间交流一样顺畅。本体(ontology)是用来描述网络文档中术语的明确含义及其之间关系的技术，能够实现语义网信息处理的自动化，提高网站搜索的准确性以及网站服务质量［57］。旅游领域是语义Web与本体研究的问题来源与典型应用对象，如基于语义Web与本体技术的旅游中小企业间信息交换［58］、动态生成客户供给的客户关系管理［59］、旅游网站信息系统［60］、旅游目的地管理系统［61］以及旅行推荐系统［24，30，53，54，56］。这些系统能够对旅游领域知识进行本体表达，从而集成对于用户有用的或者满足用户需求的语义信息;其中，旅游知识域的本体表达［62］、行程规划的语义信息推理［24］是实现这些系统的关键技术。Web服务(Webservices)是Web上数据和信息集成的有效机制，是解决Web上各种应用系统高维护与更新代价的最为合理的解决方案［57］。因此，Web服务在旅游中主要用于信息集成、交换以及系统之间的互操作［63，64］。Web服务技术对于旅游目的地管理而言非常重要，能够实现旅游目的地营销系统与旅游企业之间以及目的地旅游企业之间的异构数据交换、共享以及集成［65］。Web技术还是Web推荐系统的重要技术之一，能够获取推荐系统所需的动态与实时的万维网数据［52］。虚拟现实技术主要用于旅游目的地、景区、景点的市场营销。国内的相关研究集中于旅游目的地、景区及景点等的虚拟展示，如西安市360度全景虚拟旅游系统［66］、北京妙峰山古建筑群的网络虚拟漫游系统［67］、村镇民俗旅游资源的立体展示［68］。郑鹏等认为这是一种旅游产品的虚拟试用体验［69］。而国外的相关研究则侧重于游客的现场体验，特别针对历史文化遗产与遗迹，如意大利的PEACH(personalexperiencewithactiveculturalheritage，个性化体验活动的文化遗产)项目针对提升游客在博物馆对于文化遗产的体验［70］以及马来西亚凯利城堡(Kellie’sCastle)的虚拟旅游原型研发［71］。虚拟现实技术在旅游中的应用还包含了旅游开发与遗产保护，如十三陵景区的虚拟复原［72］。普适计算模式下人们能够在任何时间、任何地点、以任何方式进行信息的获取与处理。由于移动终端设备及其应用的发展，普适计算在旅游研究中非常活跃，如一种面向移动终端的基于旅游本体的信息广播与推送方法研究，用以解决传统移动终端对于旅游者需要花费昂贵的“漫游”网络连接费用以及需要主动获取信息等问题［73］;一个面向德国雷根斯堡(Regensburg)游客的移动终端游戏的设计与应用，游客可以通过在空中晃动手机来与游戏中的历史人物沟通，该游戏以一种有趣的方式向游客介绍雷根斯堡的历史［74］。普适计算是我国目前形成研究热点的物联网应用的基础理论与技术之一。计算机仿真技术研究中面向旅游的研究包含基于概率统计方法对上海旅游服务系统顾客满意度进行仿真［75］以及基于系统动力学方法对新度假制度对城郊旅游的影响进行仿真［76］等。
问题2:旅游研究中与信息科学相关的研究主要有哪些方面?旅游研究中与信息科学方法与技术相关的研究范围较为广泛，表3显示本文入选文献中归入旅游类的研究主题共有43种①。其中最受关注的研究主题是电子商务、网站评估以及在线消费者行为。人工智能、移动通信、地理信息系统等信息科学方法与技术在旅游中受到了相应重视。旅游网站空间、系统评价、网络营销、应用系统以及正在大范围普及的Web2.0互联网应用模式也受到了旅游研究的重视。信息科学领域中的某些前沿研究也在旅游研究中得到了关注，如计算机仿真、推荐系统、Web服务、语义网与本体。进一步对表3各类主题的文献内容进行剖析与归纳，可以得到以下旅游研究中与信息科学方法与技术相关的6个研究范畴:信息技术对旅游的影响研究主要包含信息技术对旅游产业的影响与信息技术在旅游中的应用影响两个方面。其中，信息技术在旅游中的应用影响又分为现状研究、作用研究、影响因素研究等方面。信息技术对旅游产业的影响主要体现在其对传统旅游产业价值链的重构上，集中表现于电子商务对旅游产业的影响［77］、新型电子中介(供应商、互联网门户网站、拍卖网站、数字电视、移动商务等)对传统电子中介(计算机订座系统、全球分销系统等)的影响［78］、信息技术对分销渠道的影响［79］。信息技术在旅游中的应用现状研究主要侧重于旅游企业，如电子商务在北京旅游企业中的应用现状［80］、土耳其旅行社对互联网的使用情况［81］、爱尔兰旅游中小企业和乡村微型住宿业对信息技术使用情况的分析［82］、南非中小旅游企业对于信息技术使用的状况研究［83］.信息技术对旅游的作用研究既包含旅游企业整体层面，如信息技术对埃及中小接待企业发展的积极作用［84］、知识管理对于澳大利亚旅游业的作用［85］等;又包含旅游企业的某项具体功能，如信息技术应用对于泰国酒店运营效率的作用［86］;还包含旅游资源开发与保护方面，如计算机技术对于泰国古建筑重建的重要作用［87］。信息技术应用的影响因素研究对于旅游业如何有效应用信息技术而言是非常重要的。相关研究包含:①电子商务的应用影响，如泰国旅游企业应用电子商务的影响因素［88］、酒店业应用电子商务的影响因素［89］;②网络营销对旅游企业的影响，如互联网广告对旅行社运营的影响［90］;③旅游企业对技术应用的态度，如希腊旅行社对互联网技术的使用情况与态度［91］;④旅游者对信息技术使用的态度，如游客在度假时是否愿意使用基于技术的信息［92］、影响旅游者使用互联网进行旅游规划的因素［93］。目前，信息技术在旅游中的应用模式研究主要集中于电子商务模式、网络营销以及Web2.0。电子商务模式的相关研究有区域旅游电子商务开发计划研究［94］、旅游电子商务模式现状与趋势研究［95］、旅游电子商务模式［96］以及运营模式研究［97］等。网络营销是除了电子商务之外信息技术在旅游中最主要的应用模式。网络营销研究多围绕网站展开，如英国农村接待企业网站营销现状研究［98］、塞尔维亚旅游网站网络促销现状和形式研究［99］、美国旅游官方网站网络营销使用分析［100］、旅游目的地营销组织网站的客户需求研究［101］。此外，在线葡萄酒旅游［102］以及在线客户关系管理［103］都是一种网络营销方式。随着互联网技术的发展，Web2.0作为一种新型的互联网应用模式受到了旅游领域的高度关注。相关研究可以分为如下几个方面:①营销，即基于Web2.0的网络营销方式，这是目前旅游研究领域最为关注的方面，如Web2.0对克罗地亚旅游产品的营销作用研究［104］、博客对于旅游市场营销的中介作用［105］;②旅游者行为与服务，如Web2.0下网络旅游消费行为模式及旅游网站应用研究［106］、基于Web2.0的用户个性化定制研究［107］以及基于人工智能技术的微博“旅游情感”数据挖掘［108］;③网站分类，如Web2.0旅游网站的分类机制研究［109］。此外，面向产业价值网络的四川旅游信息资源整合推进模式和机制是一种信息技术在旅游中应用模式的有效探索［110］。网站评价是信息技术应用评价研究中最主要的内容［111］。从评价对象上看，相关研究涉及官方旅游网站［112］、目的地营销组织网站［113］、各国及地区旅游网站［114－116］;从评价内容上，包含有效性评价［112］、可用性评价［114，117］、使用分析［118］、功能分析［113，119］、网站设计［116，120］、网站旅游本体分析［121］、游客价值［116］以及网站访问者分析［119］等;从评价方法上有调查法［114］、启发式方法［115］、数据包络分析法［122］、内容分析法［113］、网站日志分析法［118］、领域本体分析法［121］等。随着移动通信技术的发展，移动应用在旅游领域得到了广泛应用，针对移动应用系统的评价研究也受到研究者的关注，如从用户角度对移动应用进行评价［123］、各种移动旅游者指南功能与可用性评价［124］。较传统旅游研究对象，如旅游资源、旅游企业以及旅游者等，信息社会视角的旅游研究对象发生了扩展，如从旅游者的地理时空变化扩展到了在线旅游者行为变化，从旅游资源的空间格局扩展到了旅游网站的网络结构等。在线旅游者行为研究中最受关注的是消费行为研究，如消费影响因素与满意度［125］、忠诚度与推荐行为［126］、在线分享行为［127］。随着社会网络的形成，在线旅游者的情绪研究得到关注，如通过旅游者在论坛、博客(微博)上的评论分析旅游者情绪［3，108，128］，相关方法包含内容分析［3］、统计与语言学分析［128］、人工神经网络方法［108］以及数据挖掘技术［127］等。一项研究还将旅游者的博客进行了计算机可视化，用来辅助其他旅游者的旅行计划［129］。此外，旅游目的地营销组织网站的旅游者在线行为也受到研究者的关注［101］。目的地地理尺度的旅游网站空间结构也受到研究者的关注，主要包含方法研究与案例研究。方法研究有统计方法［130］以及网络拓扑图方法［131－133］等;案例包含欧洲［131］、意大利厄尔巴岛［132］以及河北省［134］等。旅游虚拟社区是社会信息化背景下形成的新型社区，部分旅游研究者对其给予了关注，如针对具有中国文化背景的芒果社区网(Mango)的综合性研究［135］。社会信息化下的旅游研究方法包含两个方面的含义。一是指传统旅游研究方法可借助社会信息化背景进行扩展，如网络调查方法［1，136］扩展了传统现场发放问卷的调查方法;基于射频识别(RFID)与全球定位系统(GPS)技术的追踪系统扩展了传统旅游者游憩行为问卷调查方法，并提高了数据的精度［137，138］;遥感与地理信息系统(RS＆GIS)技术可提高旅游资源监测的准确性［139］等。二是指旅游研究方法对于信息科学方法与技术的借鉴。人工智能是旅游研究中采用最多的信息科学方法与技术，其在旅游研究中的应用可以分为以下几个方面:①需求预测，如基于人工神经网络的西班牙巴利亚利群岛旅游时间序列预测［5］、遗传算法在旅游需求预测中的应用［140］、模糊时间序列及灰色理论在短时间序列旅游需求预测中的应用［141］以及人工智能方法与其他预测方法的比较［142］;②在线行为分析，如基于机器学习(machinelearning)的在线消费者行为数据挖掘［127］;③基于主体(agent)的旅游系统仿真研究，采用人工智能研究领域的重要分支———多主体系统(multi-agentsystem，MAS)对多层面、多地理尺度旅游系统进行计算机仿真，探索旅游主体之间的相互作用与规律，如基于多主体的旅游空间结构演化研究［143］、旅游者在目的地［144］以及景区范围的动态性研究［6］。计算机仿真方法与技术在旅游研究中的应用也受到了旅游研究者的关注，具体研究包含以下几个方面:①预测，如旅游收入预测［145］;②旅游经济研究，如区域旅游经济系统动力学分析［146］;③旅游主体行为研究，如上述人工智能研究中基于主体的旅游系统仿真研究［6，143，144］。地理信息系统(GIS)是信息科学与地理科学的交叉研究领域，作为旅游研究的一种研究方法或工具，主要被用于旅游资源评价［147，148］。随着移动终端设备在旅游者中的普及，旅游研究者对移动应用的相关研究给予了较大关注，如上下文适应的移动应用体系框架设计［149］、上下文相关的信息推动服务系统设计［150］以及用于博物馆导游的多媒体技术研究［151］。语义网与本体是信息科学的前沿领域，但由于其对于提升面向旅游者的网络服务质量具有非常重要的作用，也受到了旅游研究者的关注，如用于搜索引擎的旅游域语义表示研究［152］。智能系统作为信息科学的前沿领域，在旅游研究中也受到了关注，除了综述性研究外［153］，还出现了有关智能系统设计方面的研究［154］。应用系统的规划建议与系统结构设计是旅游研究者较为关注的信息技术研究，如基于知识管理视角的目的地管理系统设计［155］。而其中以我国的相关研究为最多，如赣东北网络旅游信息系统研究［23］、上饶市旅游资源信息系统［156］。数字旅游是一种典型的旅游与信息技术的综合叉研究主题，在我国旅游研究领域受到了关注，既包含了偏重技术的研究，如数字旅游的体系框架［157］，也包含了围绕数字旅游系统建设的保障体系研究，如相关政策法规方面的研究［158］。
问题3:信息科学与旅游的交叉研究有哪些趋势?尽管信息科学与旅游的交叉研究在近12年间经历了快速发展，但其仍然属于新兴交叉学科，其发展需要相关学者更为广泛与深入的探索研究。在本节，笔者在对最近12年信息科学与旅游的交叉研究进行系统整理的基础上，通过捕捉旅游类与信息类研究共同关注的研究主题(表4)，以及基于笔者对信息科学以及旅游研究趋势的把握，找到信息科学与旅游交叉研究中的研究重点，其反映了两类科学的交叉发展趋势，或者研究者们重新认识某些对该交叉领域的发展来讲非常重要的问题。以下分别对它们进行阐述:人工智能方法与技术是信息技术发展的高级阶段，研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术，涉及知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面的研究内容。尽管目前人工智能在旅游中的应用以旅游需求预测最为成熟，然而其相关理论、方法与技术并没有在旅游领域中得到充分应用。如何充分利用人工智能方法与技术来有效处理与使用旅游数据、信息与知识，深入挖掘旅游者、旅游公共管理与服务部门以及旅游企业的特征、存在的问题并进行决策支持，是信息科学与旅游科学交叉研究中较为迫切与前沿的问题。语义网与本体研究是信息科学领域的前沿领域，是海量网络信息之间相互理解的基础。互联网的发展使得传统面向旅游者的“线下”服务扩展至“线上”，包含以传统计算机为中心的和以新兴各种移动终端为中心的“线上”服务，“线上”服务质量对于信息时代的旅游者体验是非常重要的。基于语义网与本体技术的旅游推荐系统正是提升网络服务质量的有效方法与工具，如何将语义网、本体技术以及旅游推荐系统进行理论、方法以及应用上的有效集成，使其对旅游者具有实际应用价值，是信息科学与旅游科学交叉研究中的另一个前沿问题。普适计算是我国目前形成研究热点的物联网应用的基础。随着移动终端设备及其应用的发展，传统以计算机为中心的网络服务扩展至以移动终端—旅游者为中心，基于普适计算模式的连接物与物、人与物、人与人的物联网以及各种移动应用系统在旅游研究与实际应用中得到了重视。然而，无论是普适计算还是物联网，在信息科学研究中都是前沿领域，存在许多未解问题，因此，普适计算以旅游领域为问题域或典型应用，将同时有助于其本身以及旅游问题的解决。
地理信息科学研究方向范文2
关键词：研究生培养；导师团队；合作模式；学术指导
作者简介：李方（1980-），女，江苏南京人，南京师范大学国际交流处科长，助理研究员；张雪英（1970-），女，四川仁寿人，南京师范大学地理科学学院，教授，博士生导师。（江苏 南京 210097）
基金项目：本文系2009-2012年江苏省教育厅江苏省研究生教育教学改革研究与实践课题“研究生培养中导师团队合作模式研究”的研究成果。
中图分类号：G645 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2013）19-0166-03
以导师为核心的研究生培养模式与本科生教学有着本质的区别，导师在研究生培养中起着十分关键的作用。导师的学术修养、敬业精神、学术水平都会在其研究生身上打下极其深刻的印迹，以致影响到学生今后的发展。在现行的研究生培养中，我国一直较为侧重导师负责制，但是随着研究生教育的飞速发展，给这一传统的导师负责制带来了挑战，如何对研究生进行团队培养成为创新培养模式的一个十分重要的内容。[1]
当前我国高校的研究生导师队伍总体上是优秀的，但是也存在一些不可忽视的问题。特别表现在研究生导师团队培养意识较差，学校的研究生培养管理制度以及研究生的培养方案过多地依赖于导师的个人力量，没有充分凝聚学科中导师群体在知识结构、学源结构、研究方向结构上的综合优势，造成了研究生培养上的“单血缘遗传”模式与培养孤岛，极大地影响了研究生的学术研究习惯与交流能力的培养。而且在研究生培养过程中，导师之间往往缺乏有效的沟通渠道，先进经验难以有效推广、交流，没有形成有经验导师对青年导师“传、帮、带”的良好制度，阻碍了青年导师的快速成长。目前这种现象在高校已经较为普遍，亟待对其根源进行深入分析，制定切实可行的制度，有效推进研究生培养中导师团队合作模式的形成，促进研究生培养质量的实质性提升。
一、研究现状
进入20世纪90年代后，各国的研究生培养模式呈现出一定程度的融合趋势。研究生教育培养理念和培养目标更加趋向多元化、多样化。随着高等教育国际化趋势的推进，各国更加注重跨学科、跨文化的复合型人才的培养。[2]专业合作开始成为一种新的教育范式，而团队合作教学则是这一运动的先导。美国的课程设置强调文理渗透和跨学科，纽约大学、加州大学等还将一些研究生派到国外大学或大公司进行交流和实习，学习国外的先进管理方法和理论知识，并与国外大学联合培养MBA。[3]美国肯塔基大学的著名教育家盖斯基大力提倡教师团队合作模式。[4]美国高校采取个人指导与集体指导相结合的研究生培养方式，有益于研究生在接受导师和导师小组的其他教授的指导中，博采众长，并逐步养成开放、全面、辩证的理性思维习惯，克服或减少科学研究中的狭隘性，进而提高科研能力。[5]教学领域的改革创新：开放式教学更多的采取讨论式的教学方法；产学研结合，参与实际项目，课题的研究、开发是培养学生科研能力和开发创造潜力的最有效途径之一。[6]
1999年以来，我国研究生招生规模增长速度明显高于研究生教育大国的平均水平。[7]在规模急剧扩大的同时，研究生培养中的招生、收费、学制和培养方式等问题日益突出。目前我国80%以上的研究生培养单位实行“单一导师制”，只有10%不到的实行“指导小组制”，而且大多数流于形式。“单一导师制”容易导致研究生的学术视野比较狭窄、学术前沿意识不够、学术训练不足等问题。学术门户现象阻碍了学术的交流和发展，不利于师生交往和学术创新，不利于学生知识面的扩充和全面发展。[8]另外，在我国研究生招生规模持续增长的同时，研究生导师规模也在迅速增长，特别是中青年博士生导师所占比例的上升幅度较为显著。然而，由于研究生规模扩张过于迅猛，进而显得导师指导力量有所不足，多年的扩招使得现在许多学校导师与研究生之比已达到1：15，甚至更高。[9]另外，由于不同类型的学科具有不同的性质，用同一把尺子来规定所有学校或者所有学科的研究生培养模式是不合适的。
导师团队合作培养模式被认为是当前我国提高研究生培养质量的重要手段之一。通过导师团队合作模式，有经验的指导教师可以在实践中有效“传、帮、带”青年导师，推动导师队伍的结构完善和可持续发展。在课程学习计划的设计与安排以及在学位论文与课程实践的指导等方面都可以充分发挥导师团队指导的优势，以提升研究生培养水平。以学科团队建设为基础的导师合作模式，可以进一步改进研究生的教育模式，突破以前研究生与导师间单线联系，学术思路狭窄、学术研究难有开阔性和创新性的困境，[10]建设有利于造就一个纵横交错、互相渗透、有机联系、优势突出的研究生教育网络，淡化学科意识，使学生能博采众家之长改善导师队伍结构。[11]同时，积极进取、团结协作的学科文化，是保持学科可持续发展的基本保证。[12]
二、导师团队合作模式
研究生教育是学历教育的最高层次，承担着为国家培养高层次创新人才的重任。导师是研究生培养工作的主要组织者和实施者，导师的思想政治素质、学术水平和工作作风直接影响着研究生的成长，对于研究生培养质量具有十分重要的作用。提高导师的道德素养、学术水平、创新意识和能力，建设一批高质量的导师队伍，是当前研究生教育工作的重要任务。导师团队合作模式以提高研究生培养质量为目标，主要包括影响机制和优化机制两个方面（见图1）。
图1 导师团队合作模式示意图
如图1所示，研究生培养模式、导师团队合作模式、结构模型和双面效应构成了影响机制。
前文已经提到，目前我国的研究生培养模式大体为“单一导师制”，逐步推行导师团队合作模式对导师和学生来说是“双赢”的。
导师团队合作模式中涉及大量的构成要素，如导师、学生、科研、学术讨论、课程教学、培养单位、社会需求、学科特性、学科文化等，这些要素之间的协同机制非常复杂。导师团队合作模式的结构特征，可以通过多级层次的网状结构模型对结构和协同机制进行比较系统与完整的表达（见图2）。
图2 结构模型示意图
在研究生培养过程中，导师团队中导师的来源可以多样化。研究生导师团队是为了实现提高研究生质量这一特定目的而组成的一个学术群体，它不同于教研室、研究所等组织机构，团队成员之间的地位是平等的。[13]支持导师不断开拓新的研究领域，鼓励学科交叉融合。引导研究生从事交叉学科研究，提倡导师与其他学科人员有机组合，实行正、副导师制。
双面效应是指通过导师团队，达到既提高学生培养质量，又锻炼和提高导师指导能力的效果，解决导师指导力量的可持续性发展问题，做好“传帮带”工作。导师团队合作模式必须具有较强的可操作性，否则将缺乏实践意义。因此，探索其操作方式具有十分重要的作用。总体来讲，必须根据协同原则，以质量提高为目标，制定适应不同情形的多种操作方式，主要有科研合作、课程教学、学术讨论、论文指导和社会实践等等。事实上，制度规范是控制培养模式质量的关键。导师团队合作模式在实施过程中需要遵循一定的制度规范。制度规范必须在遵循高等教育相关规范的基础上，充分考虑其本身的特点和实施单位的具体情况。
研究生培养质量的优化机制包括效果评测、实践平台、制度规范、操作模式四个方面，这四个方面在实际操作中互相融合，互相促进。
效果评测在日常生活中通常表现为数据，以南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室为例，从2007年到2012年，共培养了74位博士研究生，408位硕士研究生。在培养的博士和硕士研究生中，获江苏省优秀研究生论文研究计划资助15项；获江苏省优秀博士学位论文3篇；优秀硕士学位论文5篇，这与研究生培养方式密切相关。
教学培养模式的实践研究周期较长，因而需要借助比较稳定且具备较好基础的实践平台和灵活多样的操作模式。近几年来，南京师范大学地理信息系统专业依托虚拟地理环境教育部重点实验室和江苏省地理信息科学重点实验室，以“江苏省优秀教学团队”、教育部“长江学者创新团队”和江苏省科技创新团队”为平台，积极推行导师团队合作模式，在研究生规模和导师队伍快速壮大的同时，研究生培养质量逐年提高，并逐步进行了制度规范。首先，需要确保导师团队构成的多元化，即同一学科不同研究方向导师的组合，或是根据不同研究方向的需求，校内外不同学科的导师建立合作关系。其次，采取多样化的合作手段，主要包括：
1.人才交流
目前实验室共有固定人员62名，其中具有高级职称的人员51名，中级职称的人员11名。为了加强交流，实验室聘请中科院北京地理与资源研究所、环境保护部卫星环境应用中心、日本武藏工业大学、ERSI公司等单位的流动科研人员8人（客座教授、兼职教授、项目合作人员），均为海内外在相关学科的资深学者，在学术界具有较高的学术地位，以定期开展研究生联合指导、课题合作研究和学术交流工作。同时，利用地理学博士后流动站，吸收国内外青年学者进站进行博士后课题研究，博士后研究人员平均稳定在8人左右。因此，实验室拥有流动研究人员的平均规模为16人。
2.学术讨论
定期或不定期组织研究生集中进行学术讨论，且每年年终对研究生进行考核，即学生汇报当年的学习和科研情况，团队中的导师和相关学生都参与评论与指导。实践发现，这种方式非常有效，可以促进学生通过比较而找到自己的不足，同时增强多个导师面对面指导的机会。
3.社会实践
目前研究生普遍缺乏理论联系实际的能力。通过与相关研究单位和应用单位的联合，组织学生集中进行学术考察。例如，数字高程模型组的导师利用暑期带领研究生到江苏省宜兴市和无锡市对平原区初步样区进行实地考察，结合专家讲解，取得了一系列的重要的研究成果，同时激发了学生的研究兴趣。
4.学位论文指导
为每个研究生的学位论文指定几位导师组成学术指导小组，加强学位论文的过程管理，包括选题、中期检查、论文写作与审阅，以及平时指导。
5.合作交流
通过和国际著名大学、研究机构建立密切的合作关系，开展一系列高水平、高层次和实质性的合作研究与学术交流工作。每年选派学术骨干进行学术访问或合作研究，建立研究生互派机制。争取多种机会并积极支持中青年学术骨干到国外著名高校或研究机构进行博士后研究或做访问学者。近五年来，实验室已派遣10余名优秀中青年科研骨干到美国、德国、香港等国家和地区的高校与科研机构进行学习。留学回国人员大多已成为实验室的中坚力量，促进了实验室的发展。
6.学术活动
积极邀请国内外相关领域知名专家来实验室举办学术讲座，认真组织学术骨干和研究生主持与参加国内外学术会议，特别是全国地理信息科学博士生论坛和GIS国际夏令营，为国内外地理信息科学研究领域青年学者进行学术交流提供了重要平台。
7.奖励政策
通过承担或参与高水平项目，锻炼和培养高水平人才。优先推荐、安排优秀青年人才申报各类国家和地方人才基金，对于申请到基金项目的科研人员，实验室在科研经费上给予一定额度的配套，并在科研设备和软件上给予优先支持。
三、结论
在当前研究生教育呈现上升趋势的背景下，实施导师合作团队模式是提高研究生培养质量的创新手段，对于学科文化多元化、开拓学生视野、提高学术交流能力和研究生培养力量的可持续性发展具有很强的理论研究和实践意义。本文探讨了研究生导师团队合作模式的影响机理及结构模式，对于推动我国研究生培养模式的创新发展，提升研究教育的整体水平，具有一定的参考价值。研究生培养既是一项系统工程，也是一项社会工程。因此，研究生导师团队合作模式的理论研究与应用推广都是一项长期的且极富挑战性的课题。
参考文献：
[1]王军会，等.从中外研究生培养谈基于团队学习的研究生培养模式[J].中国石油大学学报（社会科学版），2011，27（2）：98-102.
[2]王欢.国外研究生培养模式分析与借鉴[N].光明日报，2008-05-21.
[3]王永盛.中美硕士研究生教育发展状况比较研究[J].比较教育研究，2000，（3）：30-33.
[4]程晓红.研究性学习中的教师团队合作模式初探[J].绥化师专学报，2003，23（3）：86-88.
[5]段丽.研究生科研能力的培养研究[D].长沙：湖南大学，2003.
[6]米银俊，黄慧民.21世纪研究生教育发展思考[J].教育与人才学，2001，（3）：476-479.
[7]陈学飞，金红梅.中国教育发展报告[M].北京：社会科学文献出版社，2005.
[8]吴苏芳.我国硕士研究生培养模式研究[D].南昌：江西师范大学，2007.
[9]缪燕平，等.研究生导师团队的建设与探讨[J].教育与职业，
2010，（7）：32-34.
[10]陆居怡，等.研究生合作型学科团队管理模式初探[J].思想理论教育，2005，（Z1）.
[11]汪浩.影响我国硕士研究生教育质量的因素分析[D].长春：吉林大学，2007.
地理信息科学研究方向范文3
关键词：摄像测量；遥感技术；应用；发展
随着现代科技日新月异的发展趋势，摄像测量与遥感技术也在不断发展和提高，其应用领域也越来越广泛，由最初的地球科学研究，到如今被人们应用于日常生活工作当中，其应用价值也愈发凸显。在此趋势下，摄像与遥感技术的应用及其发展成为了相关工作者应当予以关注与思考的问题。
1 摄像测量与遥感技术
1.1 摄像测量
摄像测量是指通过影响研究信息的获取、处理、提取和成果表达的一门科学，其实质是一门信息科学，目前是测绘学的分支学科。就学科而言，摄像测量学主要针对集合定位和影像解译这两大问题进行解决。其主要内容包括不同比例尺下的地形图的测绘、数字地面模型的建立、提供地理或土地信息系统的基础数据。在学科特点方面，摄像测量学反映的是客观的、真实的目标，形象直观，并且可从中获得大量信息，其中主要是物理信息与集合信息，同时摄像测量还可以针对动态物体进行测量，捕捉其瞬间影像，对测量工作的进行是一大进步，此外，摄像测量的引用范围较广，适用于大范围地形测绘，提高测绘效率。在工作地点的选择上，摄像测量由于是在影像中进行测量工作，其工作地点不再受气候、地理等条件的限制，为实际测绘工作提供便捷。
1.2 遥感技术
遥感技术是一种探测技术，始于上世纪60年代。事实上，任何物体都具有光谱特性，即吸收、反射、辐射光谱的性能。不同物体对于光谱的反映存在差异，同一物体在不同的时间和地点也会对光谱产生不同的反射和吸收程度差异。遥感技术正是利用这一原理，将电磁波理论结合传感仪的使用，对远距离目标所辐射和反射的电磁波、可见光、红外线信息进行收集处理，最终成像，达到探测和识别的目的。遥感技术是一套设备系统共同协作可完成的工作体系，其组成设备包括遥感器、遥感平台、信息传输设备、接收装置、图像处理器等。遥感技术按照电磁谱段的差异可分为可见光遥感、红外遥感、多谱段遥感、紫外遥感和微波遥感。遥感技术由于其探测范围大、获取资料速度快、受限条件较少等原因被广泛应用于农业、林业、地质、地理、海洋、水文、气象、测绘等许多领域。
2 摄像测量与遥感技术的应用现状
2.1 摄像测量的应用现状
（1）航空摄影
航空摄像，又称航拍，指在飞机或其他航空飞行器上利用航空摄影机摄取地面景物的技术。航空摄像技术的实现必须以航天技术为基础，在航天摄影技术方面也有着一定的要求，测量标准更加严苛，所要求的摄像测量工作者的专业技能也更高，在测量成本方面，由于其过程涉及航天技术的应用，成本自然很高。
（2）无人机低空摄像测量
无人机低空摄像测量是摄像测量的一项重要应用，其目的是获取高分辨率数字影像。无人驾驶飞机作为飞行平台，运用的传感器通常是具有高分辨率的数码相机，结合遥感技术，通过系统一系列的集成应用，最终获取到面积较小、色彩保真、大比例尺的航测数据。当代无人机低空摄像测量被广泛应用于基础地理数据的获取，为接下来的工作奠定基础。与卫星遥感相比，无人机低空摄像测量具有明显的优势，首先在操作上，无人机摄像测量更加机动灵活，在安全性上也更有保障，由于是低空作业，其影响分辨率较高，摄像测量精度可达到亚米级。从成本上看，无人机低空摄像测量无疑成本低与卫星遥感。
2.2 遥感技术的应用现状
（1）农情检测
我国是农业大国，粮食问题历来是我国政府密切关注的所在。摄像测量与遥感技术由于其对真实画面的捕捉与反馈使得其获取的数据更具科学性与客观性，并且其在数据收集过程中周期较短、范围较广，因此，将其应用于农作物监测具有很大的优势，获取的相关资料对于农作物长势情况的掌握和农业估产具有重要作用。上世纪80年代中期，在国家经委的支持下，以中国气象局为主的相关部门组织开展了北方十省冬小麦股产试验，标志着我国气象卫星非气象领域工程化应用的开始，也是我国首次开展大规模遥感估产工作。“八五”期间，我国建立了主要粮区主要农作物（小麦、水稻、玉米）的股产信息系统，其中大面积冬小麦遥感股产运行系统是遥感技术与地理信息系统技术相结合的产物。它将整个遥感估产过程中的各个作业环节纳入计算机系统运行，使整体具有数字化作业能力，并能够输出各种估产结果。自1992年起的三年内，在黄淮海地区进行冬小麦遥感估产试验的结果表明，利用遥感技术对大面积农作物股产的精度能够达到95%以上，具有较大的应用价值。目前，利用气象卫星进行农作物估产的应用已经得到了普及与深化，并逐渐形成为一种业务化手段，估产对象也逐渐走向多样化。
（2）地质矿产资源调查
矿产资源是重要的自然资源，是人类社会赖以生存的物质基础，是国家发展与安全的中国要保障。我国矿产资源丰富，遥感技术的应用前景广阔，且遥感技术在区域地质填图方面的应用较为成熟，在其应用效果上也取得了一些成就。例如，在内蒙古、山东、江西等省开展的32项1：5万图幅的地质填土工作中，遥感技术的应用一方面显著提升了工作效率与工作质量，另一方面也节省了填图费用，每幅图的实际费用仅占常规方法所耗用资金的三分之二。
3 摄像测量与遥感技术的应用发展
随着摄像测量和遥感技术自身技术水平的发展，可预见的是，其应用的领域将会更加广泛。摄像测量的具有代表性的发展趋势是传感器的改良与创新，结合其在不同领域的应用及其实际需要而改革发展。事实上，在不同行业中，对于摄像测量与遥感技术的需求需要根据行业特点加以确定，根据自身需求加以运用。在摄像测量与遥感技术的应用过程中，相应的测量软件平台的开发与信息提取与分析效率的提高逐渐成为重要的发展趋势。在当下这一大数据时代，想要对二者加以改进，就必须提高数据的处理效率，，进行推动器改革，同r在遥感技术方面，对遥感数据的处理要更新模型的效率，引入先进算法，更好地将其应用于更多领域。
4 结束语
综上所述，在当今经济高速发展、行业变化较快、信息环境变化莫测的大环境下，我国对摄像测量与遥感技术的应用将会越来越广泛，其技术的提高速度与质量应当被社会各行业关注。摄像测量与遥感技术自身的发展一方面具有科技性意义，同时也具有整个人类社会的经济价值，在其应用领域中，更是具有商业价值，因此，我国应加快摄像测量与遥感技术的研究与开发，并在其应用范围中不断扩展。
参考文献
[1]张军.摄影测量与遥感技术发展展望[J].科技资讯，2015.
地理信息科学研究方向范文4
关键词：知识图谱；中医药；应用前景；综述
DOI：10.3969/j.issn.1005-5304.2017.07.033
中图分类号：R2-05 文献标识码：A 文章编号：1005-5304（2017）07-0129-04
Abstract： As the new development of scientometrics and informetrics， knowledge graph has infiltrated into the financial， industrial and medical fields， and become a hot issue in the real world research. In this article， the concept and features of knowledge graph， construction and the existing softwares， the application status and development prospect in the TCM field were reviewed， which may provide references for research on the knowledge graph in the TCM field.
Key words： knowledge graph； TCM； application prospect； review
随着2012年谷歌第一版知识图谱的，特定领域的知识图谱构建成为真实世界研究中的热点问题。从搜索引擎优化，到新药发现，知识图谱在学术界掀起了一股热潮，并渗透到金融、工业和医学等领域。这种以科学学为基础，涉及应用数学、信息学及计算机学等多学科的可视化技术，成为科学计量学和信息计量学的新发展方向。本文就知识图谱的概念、特点及其在中医药领域的应用现状、前景进行梳理，以期为中医药领域知识图谱相关研究提供参考。
1 知识图谱概念及特点
1.1 知识图谱的概念
在知识图谱的定义上，陈悦等[1-2]从其功能角度进行阐释，认为知识图谱能够可视化地描述人类随时间拥有的知识资源及其载体，绘制、挖掘、分析和显示科学技术知识以及它们之间的相互联系，在组织内创造知识共享的环境以促进科学技术研究的合作和深入。杨国立等[3]从理论和方法层面，将其定义为把应用数学、计算机科学、科学学、信息科学等学科的理论和方法与科学计量学引文分析、共现分析、社会网络分析等方法结合，用可视化的图谱形象地揭示科
学发展进程和结构关系的一种研究方法，属于科学计量学的范畴。
杨思洛等[4]提出知识图谱有广义与狭义之分，广义上可包括生物的基因图谱、教育教学中的认知地图、探索太空的天体图、描绘地形的地理信息系统（GIS）图、模拟人脑的神经网络图、各种金属图谱等；狭义的知识图谱主要是运用文献计量学方法，通过文献知识单元分析来可视化科学知识的结构、关系与演化过程，包括“科学图”“文献计量图”“文献图”“知识图谱”等。
简言之，知识图谱是随着计算机技术的发展，应用数学算法来简化知识单元结构以达到可视化知识结构关系的一种方法，是显示科学知识的发展进程与结构关系的一种图形，是一种有效的知识管理工具。
1.2 研究对象
知识图谱所描绘的对象主要包括：①从事科学技术活动和作为知识载体的人，包括科学家、技术专家、项目组、实践团体或某一知识领域共同体；②显性或编码化的知识，如论文、专利、所学课程、数据库等；③过程或方法，包括研究问题和解决问题的过程或方法、组织的业务流程，以及相关的知识投入等。
知识图谱主要源于三大领域：①计算机科学领域的数据、信息、知识与知识域可视化研究；②图书情报领域的引文分析可视化、知识地图和知识网络等研究；③复杂网络系统和社会网络分析的研究。上述领域的研究方向和内容正在走向融合[5]。
2 知识图谱绘制流程
参考国内外已有研究，目前知识图谱的绘制主要包括以下几个版块[4，6-7]。
数据检索：绘制知识图谱的基础，其数据源在传统文献数据库的基础上逐渐扩展到出版商、机构联盟等机构网站的网络日志、用户记录、点击流数据等。
数据清洗：即对数据的预处理，包括、勘误等，进行历时或分时段对比分析时需要对数据M行分段处理；若样本数据过大或分析目的不同，则需要进行有代表性的抽取。
构建关系矩阵：选择要分析的知识单元，如关键词、题名、作者等，构建其相互关系，常用方法有共词分析、共引分析、共作者分析、书目耦合分析、期刊耦合分析等。
数据标准化：根据数据间的相似度对数据进行标准化，常用方法有集合论方法（Cosine、Pearson、Spearman、Ochiai、Jaccard指数等）和概率论方法（合力指数、概率亲和力指数等）。
数据简化：运用因子分析、多为尺度分析、自组织映射图、寻径网络图谱、聚类分析、潜在语义分析、三角法等方法处理数据以更好地展示各数据单元。
可视化展示：是知识图谱构建过程中最重要的一环，通过运用不同的算法，调整相关参数，构建整个图谱。可通过不同模拟实现可视化，如几何图、战略图、冲积图、主题河图、地形图、星团图、簸幅图等。
图谱解读：采用历时分析、突变检测、空间分析、网络分析等方法对图谱进行解读，同时需要结合研究者的经验、知识、学术背景、学术功底等。
3 知识图谱绘制软件
目前可用于知识图谱绘制的软件非常丰富，根据主要功能可分为2类[4]：一类为通用软件，如SPSS、社会网络分析软件Ucinet和Pajek、词频分析软件Wordsmith Tools和GIS相关软件；另一类为绘制知识图谱的专用软件，如CiteSpace、Bibexcel、Gephi、VOSviewer、VantagePoint、Network Workbench Tool、NWB、Sci2 Tool、In-SPRIE、SciMAT、Histcite、GeoTime、ColPalRed、Guess、Leydesdorff、Jigsaw、Carrot等。分析各软件的特点[6，8-9]可以看出，随着知识图谱的绘制软件越来越多，一方面其支持的数据格式愈发多样，相互之间的兼容性也逐步增强；另一方面，在可视化效果方面也日趋完善，知识展示的真实度、准确度逐渐提高。详见表1。
4 知识图谱在中医药领域的应用
目前知识图谱的研究中，国外学者主要集中在2个研究方向[10]：部分偏于技术研究，包括可视化工具和算法的开发；部分以应用为主，利用科学计量学理论及相关方法、知识图谱软件等进行分析研究。国内研究也可分为2个方向：部分以科学计量学为理论基础，利用可视化方法研究科学学与管理学、科学技术合作等领域；部分以电子资源数据库为数据源，通过可视化方式展示某一学科的研究前沿和发展动向。
4.1 应用现状
医学领域各学科中采用知识图谱理论与方法进行的研究尚处于起步阶段，中医药领域已有部分学者开展了相关研究。
在学科层面，赵蓉英等[11]以Web of Science为数据来源，运用CiteSpace对中医研究领域的研究热点进行了可视化探索。徐浩等[12]以我国医药卫生领域中文核心期刊文献为数据来源，对我国中医学科交叉领域的研究热点进行了可视化分析，但研究仅限于中医学与医药卫生领域之间的合作。杨秦等[13]采用共词分析及社会网络方法对中医外科疮疡领域的研究主题及分布进行了探索。
具体在疾病方面，谭火媛等[14]基于中国知识资源总库（CNKI）收录的近10年中医药治疗高血压相关文献，对前沿与热点研究进行了可视化分析。王淑斌等[15]对中西医治疗2型糖尿病的国内外研究进行了系统梳理。在证候方面，刘俊丽等[16]采用文本挖掘技术，通过数据清洗、实体抽取、构建共词矩阵并采用Ucinet软件绘制乙型肝炎热点研究知识图谱，分析了子模块中的中医证候描述及疾病名称。秦义等[17-18]基于CiteSpace软件对气虚证、血瘀证证候诊断标准的相关研究进行了可视化分析。在中药材方面，郭栋等[19]通过关键词共现网络和聚类图对中药枸杞的育种、种植、采收、加工、储存等5个领域的研究进行了热点分析。在治疗措施方面，李祖偷[20]对针灸治疗腰椎间盘突出症常用腧穴的演变过程及施穴治疗的变迁进行了可视化分析，胡松洁等[21]运用Ucinet软件对“五行音乐”疗法的发展脉络进行了梳理。
此外，张静[22]基于CNKI核心期刊文献关键词，探讨了中医药专业人才培养热点主题。陈姗姗等[23]对中医药传播发展的研究文献进行了可视化分析，荣光等[24]基于中医电子病历研究领域的相关文献，构建了该领域的研究者、研究机构、关键词的共现网络。
上述研究主要集中在不同领域的研究现状及热点分析，多以期刊文献为数据来源，多采用CiteSpace软件构建研究者、研究机构、关键词等信息的共现图和聚类图，从不同侧面宏观解释了中医学信息的整体结构特点。但针对特定研究目标，尚未形成一套明确的建模策略及技术，导致已有研究结果中也有差异甚至矛盾之处[5]。因此，中医药领域知识图谱理论尚处在针对各学科结构宏观概述阶段，急需解决对多层信息深度整合的知识图谱建模策略及其技术。
近年来，已有学者在中医药知识图谱构建方法与标准化流程方面进行了尝试和探索。于彤等[25]提出以中医药学语言系统（TCMLS）为框架，以中医药领域现有的术语和数据库资源为内容，构建大型知识图谱的构想，并进行了探索和实践，但尚未实现中医药知识资源的有效整合及提供全面、及时、可靠的知识服务。阮彤等[26]基于文本抽取、关系数据转换及数据融合等技术提出了中医药知识问答和辅助开药领域的知识图谱半自动化构建流程。此外，该课题组对知识图谱进行了形式化定义，详细描述了数据驱动的增量式知识图谱构建方法，同时阐述了以此方法所构建的中医药知识图谱在辅助开方领域的应用，但未涉及其它领域[27]。贾李蓉等[28]以中药知识图谱为例，从数据来源、研究内容、图形化展示等方面探讨如何构建中医知识图谱，但其应用尚局限于浏览检索方面，对多种数据资源间的映射及数据元等标准未进行详细论述。张德政等[29]提出了基于本体的中医核心知识图谱表示及其构建方法，对中医本体与知识图谱的映射方法进行了探索，为中医知识图谱的构建提供了较系统的方法流程，但对多源数据的获取技术及中医师临床实际诊疗数据的研究未进行深入研究。王华珍等[30]以中医慢性胃炎数据可视化处理为例，引入随机森林（RF）技术进行可视化前的数据预处理，根据高维中医数据的特征进行变换和降维，使数据在低纬空间呈现良好的分离性，从而增强了数据的可视化效果。
4.2 应用前景
知识图谱研究已经渗透到金融、医学和工业等领域，对知识图谱定量与定性特征的科学理解已成为大数据时代科学研究中一个极其重要的挑战性课题。结合自身知识体系的特点，中医药领域的知识图谱研究应以从事相关领域活动和作为知识载体的人（如临床医学领域的医师）、显性或编码化的知识（如症状、药物等）、过程或方法（如辨证论治等）为研究对象，运用图论、统计学、应用数学、数据挖掘等方法，研究知识之间多维网络关系及演化规律等一系列问题。
在我国，中医临床研究领域的知识图谱构建研究仍较滞后，研究大多处在术语本体领域的研究层面。知识图谱在中医药领域有着广阔的前景，如在中医药知识体系构架方面，可建立中医药知识地图系统、维基百科系统[25]等；在中医药知识的推广普及方面，可建立基于知识图谱的信息检索系统、基于自然语言的问答引擎[26]等；在临床诊疗方面，可建立基于知识图谱的四诊信息采集、诊断、处方用药系统；在医师诊疗规律挖掘方面，可\用知识图谱挖掘中医师“病-证-治-效”临床诊疗数据之间的相互关系和内在规律。因此，知识图谱为开展中医基础理论体系、临床诊疗规律研究提供了有利的工具，探索解决中医临床诊疗过程中多尺度非完整信息整合的核心技术，建立中医药知识图谱构建的流程和规范将成为研究的热点。
参考文献：
[1] 陈悦，刘则渊.悄然兴起的科学知识图谱[J].科学学研究，2005，23（2）：149-154.
[2] 陈悦，刘则渊，陈劲，等.科学知识图谱的发展历程[J].科学学研究， 2008，26（3）：449-460.
[3] 杨国立，李品，刘竟.科学知识图谱――科学计量学的新领域[J].科普研究，2010，5（4）：28-34.
[4] 杨思洛，韩瑞珍.国外知识图谱绘制的方法与工具分析[J].图书情报知识，2012，20（6）：101-109.
[5] 杨思洛，韩瑞珍.国外知识图谱的应用研究现状分析[J].情报资料工作，2013（6）：15-20.
[6] 肖明，邱小花，黄界，等.知识图谱工具比较研究[J].图书馆杂志， 2013，32（3）：61-69.
[7] 陈超美.科学前沿图谱――知识可视化探索[M].北京：科学出版社， 2014.
[8] 邓君，马晓君，毕强.社会网络分析工具Ucinet和Gephi的比较研究[J].情报理论与实践，2014，37（8）：133-138.
[9] 侯月明，乔晓东，孙卫，等.开源分析工具在中文文献分析中的应用[J].现代图书情报技术，2013（3）：71-76.
[10] 曹树金，吴育冰，韦景竹，等.知识图谱研究的脉络、流派与趋势――基于SSCI与CSSCI期刊论文的计量与可视化[J].中国图书馆学报，2015， 41（5）：16-34.
[11] 赵蓉英，王敏.国际视野下中医研究的可视化分析[J].医学信息学杂志，2011，32（7）：36-41.
[12] 徐浩，濮文渊，钱爱兵，等.我国中医学学科交叉领域研究热点可视化分析[J].中草药，2015，46（19）：2966-2973.
[13] 杨秦，曾莉，李文林.中医外科关于疮疡研究的知识图谱分析[J].南京中医药大学学报，2012，28（6）：535-537.
[14] 谭火媛，魏静，谭定英，等.基于CiteSpaceⅢ的中医药治疗高血压前沿与热点可视化研究[J].现代计算机：专业版，2016（11）：50-54.
[15] 王淑斌.中西医治疗2型糖尿病的知识图谱分析[D].北京：北京中医药大学，2014.
[16] 刘俊丽，张秀梅，蒋勇青.基于文本挖掘的乙型肝炎相关文献知识图谱分析[J].医学信息学杂志，2014，35（1）：48-53.
[17] 秦义，田元祥.基于CiteSpace的气虚证证候诊断标准知识图谱可视化分析[J].中医杂志，2015，56（18）：1588-1592.
[18] 秦义，田元祥.基于CiteSpace的血瘀证证候诊断标准研究的可视化分析[J].世界科学技术-中医药现代化，2015，17（12）：2656-2665.
[19] 郭栋，童元元，S生权，等.基于数据挖掘的枸杞研究热点分析[J].中国中医药信息杂志，2016，23（9）：48-51.
[20] 李祖停田元祥，赵建新.针灸治疗腰椎间盘突出症常用腧穴的可视化分析[J].河北中医，2016，38（9）：1372-1377.
[21] 胡松洁，马彦平.基于知识图谱的“中医五行音乐疗法”可视化构建研究[J].长春中医药大学学报，2015，31（3）：534-537.
[22] 张静.中医药专业人才培养研究的知识图谱与主题分析[J].济宁医学院学报，2017，40（1）：51-55.
[23] 陈姗姗，邵英俊.基于中国知网的中医药传播研究的计量分析[J]. 中国中医药现代远程教育，2017，15（3）：6-9.
[24] 荣光，谢晴宇，孟庆刚.中医电子病历研究领域科学知识图谱分析[J].中国中医药信息杂志，2017，24（1）：99-104.
[25] 于彤，刘静，贾李蓉，等.大型中医药知识图谱构建研究[J].中国数字医学，2015，10（3）：80-82.
[26] 阮彤，孙程琳，王昊奋，等.中医药知识图谱构建与应用[J].医学信息学杂志，2016，37（4）：8-13.
[27] 阮彤，王梦婕，王昊奋，等.垂直知识图谱的构建与应用研究[J].知识管理论坛，2016（3）：226-234.
[28] 贾李蓉，刘静，于彤，等.中医药知识图谱构建[J].医学信息学杂志， 2015，36（8）：51-53.
[29] 张德政，谢永红，李曼，等.基于本体的中医知识图谱构建[J].情报工程，2017，3（1）：35-42.
[30] 王华珍，彭淑娟，缑锦，等.基于随机森林的中医数据可视化研究[J]. 系统仿真学报，2014，26（11）：2751-2756.
