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[目的/意义]基于专利技术—应用二维网络框架开展研究,有助于企业全面识别竞争对手,为战略制定提供情报支撑。[方法/过程]从专利技术文本和应用文本相结合的视角,提出基于文本信息分析的竞争对手识别框架。搜集和预处理专利数据,构建技术和应用的词汇文档矩阵,采用t-SNE方法开展降维和主题识别,构建专利技术—应用二维热图,结合焦点企业技术布局,识别直接竞争对手、潜在竞争对手、间接竞争对手。[结果/结论]以DHA技术领域为例,全面识别了雅培公司的多种竞争对手,证实了方法的可行性。 相似文献
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[目的/意义]对比论文数据和专利数据的特征指标,识别热点、新兴、潜在和消亡研究前沿主题.[方法/过程]利用LDA主题模型,对智能汽车领域相关的论文数据和专利数据进行主题提取,计算两个数据源下各主题的强度和主题新颖度并进行对比分析.[结果/结论]本文识别出路径规划技术等热点研究前沿6个、智能计算等新兴研究前沿2个、安全认... 相似文献
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【目的/意义】诸多知名企业由于没有意识到新兴技术的发展趋势,忽略了未来可能对自身造成威胁的潜在
竞争对手,最终陷入破产境地。目前缺乏从新兴技术视角开展的潜在竞争对手识别研究。【方法/过程】在文献调研
的基础上,对潜在竞争对手识别的内涵进行分析,并构建新兴技术视域下潜在竞争对手识别流程。识别流程涵盖
预处理专利数据、新兴技术识别和潜在竞争对手识别三个步骤,涉及LDA主题模型构建、新兴技术指标体系建立和
技术知识存量计算等关键问题。【结果/结论】以智能驾驶领域为例,证明了基于新兴技术开展潜在竞争对手识别具
有一定的可行性,期望本方法能够为领先企业识别潜在竞争对手提供决策支持。【创新/局限】创新性地将新兴技术
识别与潜在竞争对手识别相结合,丰富潜在竞争对手识别理论与方法。 相似文献
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[研究目的]专利是技术信息的载体,以专利数据为研究对象,在产业链视角下进行技术主题提取及识别,从专利数据中识别新兴技术可以有助于把握新兴技术的发展动态。[研究方法]首先,根据产业链的概念和专利IPC分类号构建出产业链各个层级对应的专利集;然后,结合专利文本的特点提出EW-LDA主题模型,从词汇权重和语境两个角度对LDA主题模型进行改进,使用EW-LDA模型提取出产业链的各个层级中得技术主题;最后,根据专利文本及新兴技术的特点,从新颖度、热点度、关注度和增长率四个方面入手构建新兴技术主题识别指标,将技术主题分为新兴、热点、潜在、衰退和噪音五类。并在人工智能领域的专利数据上进行实验。[研究结论]结果表明,提出的EW-LDA主题模型具有更好的主题建模效果,产业链视角下的新兴技术主题识别方法可以有效的识别出新兴技术。 相似文献
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[目的/意义]精准把握用户需求以引导企业高效开展产品创新,对企业实现可持续发展至关重要。对此,开展了用户需求导向下基于三级技术功效矩阵的产品创新机会识别路径研究。[方法/过程]首先,针对目标产品领域进行用户评论数据与专利数据的收集及预处理;其次,利用LDA主题模型对评论数据进行主题聚类以挖掘重点用户需求;再次,运用Stanford Parser自然语言处理技术从专利数据中提取SAO结构,从中识别技术词与功效词并分别进行主题聚类,以构建技术功效视角下的三级语义知识库;最后,以重点用户需求导航,并以三级语义知识库为数据源,构建三级技术功效矩阵,识别具有较高创新价值的产品创新机会。[结果/结论]结果表明,构建的产品创新机会识别路径能够为企业精准高效开展产品创新提供科学的决策参考依据。 相似文献
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【目的/意义】通过综合使用论文和专利数据源，开展新兴技术的识别与演化路径方法研究，期望以此提高学科领域新兴技术探测研究的准确性和科学性。【方法/过程】首先，针对集成电路这一特定领域使用Word2Vec语义相似度与字符串相似度相结合的方法构建词袋，并利用LDA主题模型发现并识别集成电路领域隐含的技术主题，构建新颖度、强度和热度等多维指标对新兴技术进行对比和甄别。其次，划分时间窗，采用余弦相似度算法计算相邻时间窗内主题间的相似性，以可视化路径的形式将筛选结果进行呈现，以此判断主题演化关系类型。【结果/结论】研究发现，集成电路领域呈现学界与业界研究成果相互促进的良好态势，结合论文与专利数据的新兴技术识别方法，可以有效且清晰的发现集成电路研究领域的热点型、增长型、成熟型和潜在型技术主题，并通过新兴技术演化路径的构建，揭示了领域科学与技术间知识的交互与转移。【创新/局限】本研究创新性采用Word2Vec语义相似度与字符串相似度相结合的方法构建词袋，提高了词袋构建质量，为后续基于LDA主题模型识别隐含的技术主题奠定了基础，但在数据源的多样性、时滞性问题，以及模型阈值设置的客观性上还存在局限性，需要... 相似文献
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[目的/意义]研发商业化机会(R&BD)是指通过整合市场和创新来开发技术以创造有价值技术的过程,基于商标和专利的不同映射情景识别不同的R&BD机会并制定不同的策略,不仅使商标这一重要的知识产权战略得以充分应用,而且可以为不同情景下的R&BD机会制定具有针对性的策略。[方法/过程]为了降低技术商业化的失败率,提出一个以商标和专利数据为依据,利用文本挖掘技术识别商标和专利空白,使用文本相似度算法和逆映射寻找商标和专利的对应关系,结合情景分析法分情景识别潜在R&BD机会的研究框架。以远程医疗领域商标和专利作为分析对象,预测该领域的潜在R&BD机会。[结果/结论]实证结果表明:所选技术领域共发现29个潜在的商标空白点,通过商标和专利的逆映射确定了11个商标空白点与现有专利对应,同时确定了24个具有商业化潜力的现有专利技术,通过LDA主题模型以及人工分析进行主题概括,可以发现该情景下远程医疗领域潜在的R&BD机会主要集中在4个方面;确定了7个商标空白点与3个专利空白点对应,该情景下归纳出3个潜在R&BD机会;确定了11个商标空白点与现有专利和专利空白点均无对应,该情景在现阶段无数据支撑,无法做具体研究。 相似文献
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[目的/意义]识别颠覆性技术有助于在制定研发和市场战略布局中获得首发优势,如何在大数据背景下综合提高颠覆性技术识别的精准率、召回率和识别效率至关重要。[方法/过程]结合机器学习与专家知识,首先,构建SimCSE-LDA语义相似度表征模型,以深入挖掘专利摘要中隐含的关键技术主题,实现更深层次的显著特征主题识别,并通过聚类效果评价指标检验其识别效果,进一步结合专家知识判定关键技术主题名称,对主题间内在联系判定,最终识别出关键技术。其次,运用突变性表征颠覆性技术内在特质,基于CBLOF算法对关键技术主题进行异常检测,将计算得到的技术主题异常分数作为判断技术突变程度的依据,从而识别出颠覆性技术。最后,结合领域专家知识和《中国制造2025》验证颠覆性技术识别效果。[结果/结论]以农业机器人为例,以德温特专利数据库的DWPI英文改写专利摘要文本为数据源,进行实证分析,验证了该颠覆性技术识别方法的可行性与有效性。 相似文献
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[研究目的]基于专利寿命视角,探究潜在高价值专利识别方法,快速精准识别早期高价值专利。[研究方法]结合已有专利价值评估的相关研究,构建潜在高价值专利评估指标体系;以无线网络通信技术领域为例,构建潜在高价值专利识别指标数据集;采用Lasso回归对指标进行约简,构建潜在高价值专利识别特征集;采用机器学习生存预测算法构建专利生存风险预测模型,根据设置的生存风险评分阈值,实现潜在高价值专利识别。[研究结论]构建了基于专利寿命视角的潜在高价值专利识别模型,并且以无线网络通信技术领域专利数据验证了模型的有效性和可靠性,证明该模型可以较好地识别早期高价值专利,有利于企业和决策部门较早进行高价值专利的定向培育。 相似文献
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[目的/意义]准确发现技术机会,对于企业抢占市场先机、降低研发投资风险、获取竞争优势具有积极的意义。[方法/过程]首先,从多源Web产品评论数据入手,在功能、情感分类的基础上,抽取产品功能关键词并创建需求度指标,融合专利数据构建产品功能—技术主题映射关系,确定技术创新领域;其次,将IPC大组作为基础知识单元,构建技术创新领域的知识网络,并引入Dijkstra最短路径算法挖掘潜在知识组合,创建集成多维指标的技术机会指数评价知识组合的可行性,进而发现技术机会;最后,以智能手机领域为例进行实证。[结果/结论]融合市场需求和知识组合可行性的技术机会发现方法能够在保障技术具有实际应用价值的同时提高准确性,为企业技术研发提供决策支持。 相似文献
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[目的/意义]产业变革快速演进,技术创新成为驱动社会经济发展、提高国家和企业科技竞争力的关键所在,如何对前沿技术进行识别和预测,成为国家科技政策研究和企业技术创新活动关注的热点。[方法/过程]以人工智能作为重点研究领域,首先以LDA模型进行技术主题抽取,并结合K-means算法进行专利文本聚类;在此基础上,以Z分数表示技术主题创新度,以Sen's斜率估计技术主题授权趋势,两个指标结合形成技术主题前沿度并将二者映射到二维空间,识别前沿技术主题以及划分技术主题类型;再,计算前沿技术主题的新颖度和关注度,二者融合形成技术主题趋势度指标;最后,采用三次指数平滑法对前沿技术主题的发展趋势进行预测。[结果/结论]人工智能领域的前沿技术主题有“智能家居”“电动汽车”和“自动化控制系统”,其中“智能家居”在未来3年的发展呈下降态势,而“电动汽车”和“自动化控制系统”的发展呈明显上升趋势。 相似文献
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专利法律状态在技术动态分析中具有重要意义,而基于专利视角的技术机会识别往往只关注专利存量,而忽视了失效量。兼采专利申请数据与失效数据,意在构建竞争对手研发方向识别的有效方法,为企业寻找技术机会提供支撑。通过LDA模型识别企业研发技术主题,并构建申请相关度与失效相关度测度模型,建立有效规则识别初探阶段、发展阶段、更新阶段、衰落阶段四类研发状态,分析企业技术研发趋势,并以电子信息行业重点企业为案例验证了方法的可行性与有效性。 相似文献
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[目的/意义]随着产业和技术复杂化,需要融合多个技术领域才能有效进行创新。研究技术融合趋势,有利于提供产业创新路径,促进技术融合,识别新兴技术。[方法/过程]采用LDA主体模型和社会网络方法,以关节机器人专利为例,对专利文献进行主题分类,提炼技术关键词,构建技术关键词间的主题共现矩阵,对技术融合进行测度并分析技术融合趋势。[结果/结论]研究结果发现:关节机器人专利技术融合呈小世界趋势,机械本体与驱动结构,控制系统与驱动结构融合趋势不明显,传感器是关键核心技术,机器人与人工智能结合是产业技术发展的新兴领域。 相似文献
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[目的/意义]精准识别技术机会以准确把握市场先机对提升企业核心竞争力至关重要。针对现有技术机会识别粒度较粗、技术机会评价较主观的局限,构建基于多维技术创新地图与TO-RFM模型的技术机会识别与评价路径具有重要的意义。[方法/过程]首先,运用LDA主题模型从专利数据集中挖掘影响技术创新的要素,并依据主题分布与主题热度分析筛选技术要素;其次,将技术要素划分创新维度后建立多维技术创新地图,通过创新维度与创新法则耦合形成技术机会备选集;最后,利用技术机会价值评估模型(TO-RFM)中的三维评价指标及四象限图对所识别的技术机会的潜在价值予以研判。[结果/结论]以沸腾氯化工艺为例,利用所提方法识别出了9种技术机会,验证了该识别方法的有效性。研究结果具有较强的实践意义,为企业精准把握创新先机、提升创新效率提供了有益的参考。[局限]虽能有效挖掘技术热点,但仍需加强对技术要素间语义关系的考虑,以进一步完善技术要素的剖析。 相似文献
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[目的/意义]通过对美国空军公布的专利进行研究,揭示其不同阶段的重点研究方向,更好地把握技术变化,为相关决策提供参考。[方法/过程]引入时间维度将主题模型生成的"文档—主题"分布转换为"年份—主题"分布,结合t-SNE降维并可视化来划分时间段。采用专利分类号与技术领域的映射关系和社会网络分析方法做粗粒度的技术领域演化及可视化分析,并综合运用LDA和JS散度对其中某一技术领域做细粒度的技术主题演化与可视化分析。[结果/结论]将美国空军公布的1958—2019年的专利划分为7个时间段,得到技术领域演化河流图以及"测量"技术领域的技术主题演化桑基图。结果表明该方法可以较好地识别美国空军不同阶段的核心技术演化过程,是从专利的角度研究国防技术发展趋势的一次积极探索。 相似文献
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【目的/意义】基于Rao-Stirling 指数和LDA模型进行领域学科交叉主题识别,并以纳米科技为例验证将
Rao-Stirling 指数和LDA模型用于领域学科交叉主题识别的有效性和适用性。【方法/过程】基于Rao-Stirling 指数
测度领域文献学科交叉程度,设定阈值发现高度学科交叉文献。基于LDA模型对筛选出的学科交叉文献进行主题
识别,发现学科交叉点和学科交叉研究主题。【结果/结论】基于Rao-Stirling 指数从引文的角度进行领域文献学科
交叉测度可以有效地发现与某领域相关的学科交叉文献,且有利于大数据集的学科交叉文献发现研究的实现。基
于LDA模型进行学科交叉主题识别可以有效地发现学科交叉主题。两方法的组合应用为发现某领域学科交叉主
题研究提供一种新视角。 相似文献
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[研究目的]利用美国商务部实体清单和商品管制清单公开信息,识别中方卡脖子技术群体、发现卡脖子技术的高区分度特征、揭示卡脖子技术蕴含的核心主题,以期为卡脖子企业及潜在高风险企业的可持续发展提供参考建议。[研究方法]提出卡脖子技术识别研究框架,首先计算实体清单收录企业的美国专利族与商品管制清单技术管制类别的文本相似性来识别卡脖子技术;其次,利用多种机器学习算法挖掘卡脖子技术的关键属性;最后,采用LDA建模提炼卡脖子技术主题及其演化规律。以2018-2021年实体清单新增中国大陆企业为例进行实证研究。[研究结论]从191家中国集团企业受限时持有的17 760件美国专利族中发现889件卡脖子技术;卡脖子技术的影响力、保护力度、市场前景、经营创效等属性均高于对照组;受专利中技术要素跨管制领域流动的影响,卡脖子技术蕴含的三大主题间具有明显的融合趋势。 相似文献
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[目的/意义]科学准确识别关键共性技术对企业和国家来说都是至关重要的战略议题。[方法/过程]文章提出了一种基于专利文献分析的关键共性技术识别框架,运用文本挖掘和技术演化分析方法,获取特定领域的关键共性技术。首先,使用Viterbi算法识别专利文献中的专业术语,通过LDA算法捕捉专利文献中的技术主题聚类;其次,通过将技术主题的共类特征数值化,作为共性程度的度量;随后,将技术主题节点在技术演化转移网络中的关键程度作为技术关键性的表征,并使用PageRank算法衡量技术主题的关键性。最后,以机器人及数控机床技术为例,验证了该方法的可行性和有效性。[结果/结论]该方法可实现高效、准确的关键共性技术识别,为国家制定创新扶持政策提供支撑。[局限]研究仍需扩大科技文献的收集范围,以实现更全面的关键共性技术识别。 相似文献
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[研究目的]融合协同过滤与链路预测对“企业—专利”关系进行系统而细致的逻辑表达,继而精准有效地识别企业潜在合作关系,有助于企业聚合技术资源并推动产业创新化进程。[研究方法]基于非晶合金专利数据构建合作网络,通过Pearson相关系数计算专利文本的内容相似性,利用SM算法计算IPC号的类别相似度,使用SimRank指标和RA指标计算链路预测的路径相似度,随后借助权重预测算法构建以三者为基础的融合加权指标。将融合指标作为协同过滤推荐算法的输入,进而预测企业潜在合作伙伴。[研究结论]研究表明,融合协同过滤和链路预测的“链路推荐”算法预测平均准确率达到93.21%,较之传统的协同过滤算法提升了2.42%左右。在非晶合金领域企业潜在合作关系预测过程中,由“链路推荐”算法得出的推荐结果能够为企业合作提供决策与参考。 相似文献
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[目的/意义]针对技术功效图构建过程中的主要问题和薄弱环节,提出了一种基于SAO结构和词向量的专利技术功效图构建方法。[方法/过程]利用Python程序获取专利摘要中的SAO结构,从中识别技术词和功效词;结合领域词典与专利领域语料库,运用Word2Vec和WordNet计算词语间的语义相似度;利用基于网络关系的主题聚类算法实现主题的自动标引;采用基于SAO结构的共现关系构建技术功效矩阵。[结果/结论]实现了基于SAO结构和词向量的技术功效图自动构建,该构建方法提高了构建技术功效主题的合理性和专利分类标注的准确性,为技术功效图的自动化构建提供新的思路。 相似文献