Detailergebnis zu DOK-Nr. 76436
Erkenntnisse aus wissenschaftlichen Studien in der Logistik mittels Text Mining (Orig. engl.: Insights from scientific study in logistics using text mining)
| Autoren |
J. Hong R. Tamakloe G. Lee D. Park |
|---|---|
| Sachgebiete |
0.8 Forschung und Entwicklung 0.11 Daten (EDV, IT, Internetanwendungen und Verkehrsdaten) 5.21 Straßengüterverkehr |
Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board Vol. 2673, H. 4, 2019, S. 97-107, 3 B, 2 T, 51 Q. - Online-Ressource: Verfügbar unter: http://journals.sagepub.com/home/trr
Sogenannte Big-Text-Daten zeigen Trends aus der vergangenen Logistikforschung auf und definieren die Frachtströme und sozioökonomischen Beziehungen im globalen Logistiknetzwerk. Diese Beziehungen spielen eine wichtige Rolle bei der Vorhersage zukünftiger Logistiktrends und der Bestimmung der Forschungsrichtung. Der Zweck der Studie war es, logistik- und frachtbezogene Artikel zu sammeln, die im Transportation Research Record, Journal of the Transportation Research Board seit 1996 veröffentlicht wurden, zu sammeln und die Hauptthemen der durchgeführten Logistikstudien mittels Themenmodellierung unter Verwendung des Latent Dirichlet Allocation (LDA)-Ansatzes abzuleiten. Aus den Ergebnissen wurden 20 Hauptthemen mit Schlüsselwörtern und Phrasen aus den Logistik-Forschungsarbeiten extrahiert, was darauf hindeutet, dass Themen wie Trip Generation Model, Urban Freight und Logistics Hub für Wissenschaftler in den Bereichen Straßen-, Luft- und Schifffahrtslogistik aufkommen und seit einiger Zeit untersucht werden. Darüber hinaus wurden Big Data, das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) und die Informations- und Kommunikationstechnologie in jüngster Zeit auf den Logistikbereich angewendet. Die Erforschung von Datenerfassungstechnologien und Routenoptimierungsalgorithmen, die diese Technologien einbeziehen, haben daher ein aktuell ein großes Interesse bei Forschenden geweckt. Durch den Rahmen dieser Studie wird erwartet, dass zukünftige Trends im Bereich der Logistik vorhergesagt werden und dass entsprechende Planungen und Strategien festgelegt werden können.