基于VOSviewer軟件,從CNKI上選取2009—2019年相關(guān)文獻(xiàn),運用關(guān)鍵詞共現(xiàn)、聚類分析等計量可視化方法,以科學(xué)知識圖譜的形式展現(xiàn)目前研究的熱點問題及趨勢,并與web of science數(shù)據(jù)庫中的外文文獻(xiàn)進(jìn)行對比,總結(jié)國內(nèi)外文獻(xiàn)研究的異同。結(jié)果表明:國內(nèi)研究的熱點主要圍繞供應(yīng)鏈金融模式下中小企業(yè)融資及參與者所面臨的信用、風(fēng)險等問題,而外文文獻(xiàn)的相關(guān)研究則具有更強的針對性和系統(tǒng)性。未來,如何建立可行的風(fēng)險評估指標(biāo)和風(fēng)險防范體系并建立良好的供應(yīng)鏈金融生態(tài)系統(tǒng)仍是國內(nèi)需要進(jìn)一步研究的內(nèi)容。 

【文章來源】：智能計算機與應(yīng)用. 2020,10(06)

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析的可視化網(wǎng)絡(luò)

同樣，將從Web Of Science數(shù)據(jù)庫中轉(zhuǎn)換的文獻(xiàn)信息導(dǎo)入到VOSviewer中進(jìn)行分析，得到國外關(guān)于供應(yīng)鏈金融的關(guān)鍵詞共現(xiàn)頻數(shù)表，以及國外關(guān)于供應(yīng)鏈金融的關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析可視網(wǎng)絡(luò)圖，見表2和圖6。與國內(nèi)供應(yīng)鏈金融研究相比，相同年度內(nèi)國外文獻(xiàn)的數(shù)量比國內(nèi)少很多。關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻數(shù)較高的主要集中在“供應(yīng)鏈”、“供應(yīng)鏈金融”、“貿(mào)易信貸”、“庫存”、“管理”等，與國內(nèi)研究稍有不同，且關(guān)鍵詞之間共現(xiàn)的頻率比國內(nèi)的強度更高。國外供應(yīng)鏈金融的發(fā)展比我國早，所以研究相對超前，基本是供應(yīng)鏈金融領(lǐng)域較熱點的內(nèi)容，值得進(jìn)一步分析重點模塊以供國內(nèi)學(xué)者參考。

一般認(rèn)為關(guān)鍵詞是文章核心內(nèi)容的高度凝結(jié)，因此可以通過對關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次高低來確定該領(lǐng)域研究的熱點及發(fā)展方向。當(dāng)某些關(guān)鍵詞不斷出現(xiàn)時，就認(rèn)為其代表了該領(lǐng)域的研究熱點。由VOSviewer繪制的科學(xué)知識圖譜主要基于距離和關(guān)系兩方面的表達(dá)，其中基于距離的科學(xué)知識圖譜可以將高維數(shù)據(jù)可視化到二維平面中，圖形中每一個節(jié)點代表一個分析的要素，圖形中要素的距離則用來測度它們的相似性;基于關(guān)系的科學(xué)知識圖譜中，元素之間的關(guān)系用邊或弧來連接，邊或弧的寬度表示關(guān)系強度。因此，運用該種方法可以更直觀地表現(xiàn)出供應(yīng)鏈金融研究的現(xiàn)狀[4]。1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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