概况
本月订阅论文共50篇，参与研究的作者数量达148人，来自83家机构，其中合作研究机构数量达55对。研究范围涵盖了交通工程与运输,共享经济与商业模式,环境科学与可持续发展,计算机科学与技术,建筑设计与城市规划等学科领域。总体来说，本月研究呈现出多元化趋势，涵盖共享单车的轨迹预测、碳减排效益、需求预测及调度优化等多个技术层面，同时深入探讨了天气、建成环境等因素对其使用行为的影响。此外，共享汽车、共享充电宝等其他共享经济形态的研究也有所涉及，包括运营设计、卫生监察平台开发及安全风险防范等。研究方法上，融合了大数据、深度学习、CiteSpace计量分析等多种先进手段，为共享经济的理论发展与实践应用提供了全面支撑。
研究重点
本月订阅的论文覆盖了交通工程与运输,共享经济与商业模式,环境科学与可持续发展,计算机科学与技术,建筑设计与城市规划等学科领域，各重点学科领域占比详情如下，本月订阅论文的研究重点在一定程度上反映出共享经济在多学科交叉领域的深度融合趋势，尤其是交通工程与运输领域占比最高，达26篇，凸显其核心地位。研究不仅涵盖共享单车的轨迹预测、调度优化及碳减排效益评估，还延伸至共享汽车和共享充电宝等新兴模式的运营设计与风险防范。同时，天气、建成环境等因素对共享经济行为的影响得到深入探讨。先进方法如大数据、深度学习的应用，则为理论创新与实践突破提供了有力支撑。
图片来源：技术发展分析报告
主要研究进展
共享单车需求预测 | 提出一种自适应时空图卷积网络模型，用于精准预测共享单车的需求量，结合多源数据优化预测效果。 | 共享单车需求量的自适应时空图卷积网络预测 |
基于BP神经网络构建共享单车需求预测模型，通过历史骑行数据和环境因素提高预测精度。 | 基于BP神经网络的共享单车需求预测研究 | |
采用相似日与PSO-Elman模型相结合的方法，提升共享单车需求量预测的准确性和稳定性。 | 基于相似日和PSO-Elman模型的共享单车需求量预测 | |
利用回归模型分析共享单车需求变化规律，为运营调度提供科学依据和理论支持。 | 基于回归模型的共享单车需求预测 | |
共享单车碳减排效益 | 从减碳效益角度出发，识别共享单车骑行网络中的社区结构，并分析其影响因素。 | 基于减碳效益的共享单车骑行网络社区识别与影响因素分析 |
综合考虑实际需求和使用场景，评估共享单车在不同条件下的碳排放减少效益及潜在改进空间。 | 考虑真实需求的共享单车碳排放效益分析 | |
共享单车与地铁接驳 | 深入研究接驳地铁站的共享单车时空分布特征，探讨天气、时间和地点等因素对骑行行为的影响机制。 | 接驳地铁的共享单车时空特征及影响因素研究 |
针对地铁站点周边共享单车接驳出行特征展开分析，揭示影响用户选择的关键因素及其作用机理。 | 面向地铁站点的共享单车接驳出行特征及影响因素分析 | |
共享单车运营管理 | 设计共享单车减量回收路径优化模型，解决废弃车辆处理问题，降低资源浪费和环境污染。 | 共享单车减量回收路径优化模型及求解研究 |
从公共服务视角出发，探讨衡阳市共享单车管理模式存在的不足，并提出针对性优化建议和实施策略。 | 基于公共服务视角的衡阳市共享单车管理优化机制研究 | |
系统研究共享单车运营规制政策，包括准入门槛、监管措施以及激励机制等方面内容，促进健康发展。 | 共享单车运营规制研究 | |
共享经济下用户行为 | 基于大数据技术提取旅游者在共享住宿平台上的消费行为特征，探索个性化推荐和服务改进方向。 | 基于大数据的旅游者共享住宿消费行为特征提取方法 |
运用混合方法研究共享住宿平台中用户不持续使用的心理动因，特别是居民领地行为引发的负面口碑传播效应。 | 基于用户抵制理论的共享住宿平台用户不持续使用意愿——一项混合方法研究 | |
共享汽车相关技术 | 提出一种构造式种群算法解决任意还模式下共享汽车重新安置问题，提高车辆利用率和服务效率。 | 任意还模式共享汽车重新安置问题的构造式种群算法 |
全面分析共享经济背景下影响用户选择共享汽车出行的因素，同时探讨可行的经营模式创新方案。 | 共享经济下共享汽车出行选择影响因素与经营模式研究 | |
聚焦用户体验设计，研究共享汽车HMI界面优化方法，增强交互友好性和驾驶安全性。 | 基于用户体验的共享汽车HMI设计研究 | |
设计B2C型共享汽车快速换电系统，缩短充电等待时间，提升整体运营服务水平。 | B2C型共享汽车快速换电系统 | |
评估无人驾驶技术应用于共享汽车领域的安全风险，提出相应的防范措施和技术改进思路。 | 浅析无人驾驶技术在共享汽车领域应用的安全风险与防范 |
跨学科研究
本月订阅的论文涉及多个学科，围绕共享单车、共享汽车、共享住宿等研究主题开展了跨学科研究，这些研究推动了共享经济领域技术进步与理论发展，为城市可持续发展提供支持。
交通与环境 | 天气与时空预测 | 研发了融合天气因素的轨迹预测模型，提高了预测精度。 | 融合天气因素与时空注意力残差双向网络的共享单车短时序轨迹预测模型 |
数据科学与人工智能 | 时空图卷积网络 | 设计了自适应时空图卷积网络预测共享单车需求量。 | 共享单车需求量的自适应时空图卷积网络预测 |
社会学与经济学 | 公共交通影响 | 探索了共享单车对城市公共交通客运总量的影响规律。 | 此消彼长：共享单车对城市公共交通客运总量的影响 |
工程技术 | 锁具技术 | 深入研究了共享单车锁具技术的发展现状与趋势。 | 共享单车锁具技术综述 |
管理科学 | 管理优化机制 | 设计了基于公共服务视角的共享单车管理优化机制。 | 基于公共服务视角的衡阳市共享单车管理优化机制研究 |
方法评价
本月订阅的论文采用了多种研究方法，包括模型构建、数据分析、理论解释、算法设计等，方法多样且针对性强，整体研究方法科学合理。
模型构建 | 通过时空注意力残差双向网络模型预测共享单车轨迹 | 融合天气因素与时空注意力残差双向网络的共享单车短时序轨迹预测模型 |
数据分析 | 基于城市拼装视角分析共享单车理论 | 基于城市拼装视角的共享单车理论解释——以广州市中心城区为例 |
合作追踪
(部分学者合作网络)
(部分机构合作网络)
本月学者之间及机构之间合作情况分析显示，共享经济领域的研究呈现出多学科交叉、跨区域协作的特点。从作者之间的合作来看，部分研究团队形成了稳定的学术合作关系，例如内蒙古大学经济管理学院的周瑜与寇纲多次合作，分别在共享单车可用性分析和碳排放效益分析领域取得成果；兰州石化职业技术大学的张山山、鲍蓉、马玉婷则围绕共享单车需求预测展开深入探讨。此外，一些跨机构的合作也较为突出，如昆明理工大学交通工程学院戢晓峰团队与云南综合交通发展与区域物流管理智库等机构联合开展共享单车环境效益测算研究。
从机构间的互动来看，高校与企业、政府机构的合作日益紧密。例如，美团（北京三快在线科技有限公司）的毛新颜针对共享单车停放点选址问题提出优化方案，体现了企业对学术研究的实际需求；国家知识产权局专利局下属多个分中心（如四川中心、江苏中心）的研究人员则聚焦于共享汽车锁具技术和共享充电宝行业的专利分析，为技术创新提供支持。同时，部分研究还涉及国际合作，如天津大学与麻省理工学院共同探讨共享单车对城市公共交通的影响。
热门合作领域主要集中在以下几个方面：一是共享单车的时空分布特征及其影响因素分析，相关研究涉及地铁接驳、骑行环境评估等多个维度；二是基于大数据和人工智能技术的需求预测与调度优化，如深度学习模型、时空图卷积网络的应用；三是共享经济的社会效益评估，包括减碳效益、微生物污染防控等议题。此外，共享汽车、共享住宿等其他共享经济形态的研究也逐渐增多，展现出该领域研究的多元化趋势。
总体而言，本月的研究合作展现了较强的学科融合性和实践导向性，为解决共享经济中的实际问题提供了理论支撑和技术路径。未来，随着更多跨学科、跨区域合作的深入开展，预计将在共享经济的可持续发展方面取得更多突破性成果。
发现&解决
发现
通过对本月订阅论文的整理分析，可以发现【数字共享经济】领域技术研究出现了以下三点最大变化：
跨学科融合趋势显著增强：研究不再局限于单一学科领域，而是广泛结合交通工程、环境科学、计算机科学等多个学科。例如，共享单车的研究不仅涉及轨迹预测和调度优化，还深入探讨了天气、建成环境等因素对使用行为的影响。这种多学科交叉为共享经济提供了更全面的理论支撑，但也带来了整合不同学科知识体系的挑战。
大数据与人工智能技术应用深化：深度学习、时空图卷积网络等先进技术被广泛应用于需求预测与调度优化中，显著提升了研究的精准性和实用性。然而，这也要求研究人员具备更强的技术能力，并面临数据隐私保护和技术伦理等问题。
产学研合作模式更加紧密：高校、企业和政府机构之间的合作日益频繁，如美团针对共享单车停放点选址提出优化方案，国家知识产权局聚焦共享汽车锁具技术专利分析。这种合作模式加速了研究成果的实际应用，但同时也需要平衡学术自由与商业利益之间的关系。
由此可能带来的机会包括：一是通过跨学科研究推动共享经济在城市可持续发展中的作用，例如碳减排效益评估和微生物污染防控；二是利用先进技术提升共享经济的服务效率和用户体验；三是通过产学研合作促进技术创新和成果转化。
然而，这些变化也带来了一些挑战：首先，跨学科研究需要克服语言障碍和方法论差异；其次，大数据和人工智能的应用可能引发数据安全和隐私问题；最后，产学研合作需要建立有效的沟通机制以确保各方利益最大化。未来，如何在机遇与挑战之间找到平衡点，将是【数字共享经济】领域发展的关键所在。
报告内容均由科易网AI+技术转移和科技创新数智化应用工具生成，仅供参考!
陈教授
