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[目的/意义]对知识网络中结构关系的有效识别与提取，有助于从纷繁的数据中探测知识网络的拓扑结构及其演化模式。[方法/过程]本文提出一种基于邻接矩阵特征分解的知识网络结构关系提取方法。基于真实数据分别从静态结构关系提取和动态结构演化两个方面，对特征分解法和传统关联频度法进行对比分析，并与Pathfinder算法进行对比。对基于特征分解法提取知识网络结构关系的有效性进行验证。[结果/结论]研究结果表明：特征分解法能够识别原始知识网络中的主要成分信息，能够准确识别低频次的对网络整体拓扑结构较为重要的关联关系，且提取方法灵活自由。 相似文献
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颠覆性技术识别方法述评 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 通过对国内外颠覆性技术概念和颠覆性技术识别方法进行文献梳理,分析存在的问题,提出未来颠覆性技术识别可能的研究视角。[方法/过程] 利用文献调研法归纳总结了6种颠覆性技术识别方法,分析各种识别方法目前存在的优势和不足。[结果/结论] 颠覆性技术识别方法还存在一些弊端,如颠覆性技术分类不明确、特征定量化研究缺乏、现有识别方法中缺乏考虑技术知识之间的关联性,未来研究应该进一步加强颠覆性技术特征研究,并考虑知识之间的关联特征,并且加强从功效性特征数值突破和技术融合视角来识别颠覆性技术,同时,深入挖掘更细粒度的技术主题。 相似文献
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[目的/意义]颠覆性技术关乎国家竞争力和国际地位,科学准确地识别出颠覆性技术主题,能够解决技术发展过程中主题不够明确、发展路径不够清晰等问题,以此有效把握技术发展动态,调整国家科技战略布局,更好地抢占国际竞争制高点。[方法/过程]以能源科技领域的专利文本数据为研究客体,构建基于Word2Vec词向量与LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题向量的融合特征向量,并引入K-means算法优化主题聚类效果,最后结合颠覆性技术特征指标,识别颠覆性技术主题,利用DTM(Dynamic Topic Model)模型揭示该领域颠覆性技术主题的发展状况。[结果/结论]通过人工验证和模型结果对比可以发现,实证结果具有合理性,且模型的精准率、召回率、F1值均高于同类型的主题模型,证明该方法对颠覆性技术主题识别具有较好效果。 相似文献
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[目的/意义] 立足情报研究视角,提出一套科学有效且可复用推广的关键技术识别方法,以期为国家、地区、企业和创新机构发现、部署、推动关键技术研发前瞻性布局提供情报支撑。[方法/过程] 在关键技术类型及概念界定的基础上,利用文献知识聚类识别热点技术,以各项热点技术为节点构建复杂网络,通过节点二次聚类和可视化方法展现技术结构网络,采用结构洞理论分析网络和节点特性,以此遴选共性技术;利用链路预测方法,预测技术结构网络中的缺失边产生连接的可能性,分析热点技术交叉融合促进创新技术形成的现象,以此识别潜在新兴技术。[结果/结论] 以智能制造领域为例开展关键技术识别的实证研究,通过国家权威规划文件对比和文献资料调研,初步验证方法的可操作性和有效性。 相似文献
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[目的/意义] 基于专利文献识别产业技术领域的核心技术链,对于梳理产业核心技术架构,分析我国核心产业链的薄弱环节,确定技术攻关方向,完善技术链和产业链具有积极意义。[方法/过程] 改进经典的SAO结构,提出基于输入输出型SAO网络的核心技术链识别方法。从领域专利文本中提取输入输出型SAO结构作为技术要素,根据技术要素间的输入输出关系构建技术的领域知识网络;运用加权k-Core方法获得包含主要技术关系的核心知识子网络,并通过识别强连通分量实现核心知识子网络的分解;利用主路径分析等方法识别核心知识子网络中的外部核心技术链与内部核心技术链,并参照其涉及专利对核心技术链进行解读。[结果/结论] 将所提出方法应用于量子计算领域,识别出其中蕴含的外部和内部核心技术链,通过专家验证以及与相关学者研究的对比,验证了结果的准确性。该识别方法具有技术链关系连贯、自动化程度高以及灵活性强等优点。 相似文献
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国内外颠覆性技术发现方法研究综述 总被引：6，自引：1，他引：5
[目的/意义] 对国内外颠覆性技术发现方法进行系统梳理,分析存在问题,提出未来研究方向,为今后颠覆性技术识别方法的研究奠定基础。[方法/过程] 在辨析颠覆性技术与相关技术概念的基础上,分析总结目前各种颠覆性技术发现方法及优缺点,并整理归纳各方法所依据的主要评判思想和指标。[结果/结论] 现有的颠覆性技术发现方法主要是基于技术管理与应用角度的主观分析,基于专利或科学论文统计分析的客观性探测研究也开始少量出现,但均处于待发展阶段,仍然存在许多不足之处;颠覆性技术发现方法未来研究方向应该是利用情报学理论方法,基于专利与论文两者相结合的数据源,从客观性角度建立颠覆性技术识别的合理、适用的指标体系,提升技术发现的准确性和有效性。 相似文献
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颠覆性技术可能引发新一轮科技革命,是提升未来经济社会发展和国家竞争力的重要“利器”。通过对近5年颠覆性技术识别方法研究文献的梳理,归纳国内外学者关于颠覆性技术特征、颠覆性技术识别和预测方法的研究进展,为颠覆性技术的识别和培育提供参考与借鉴。重点运用文献调研的分析方法,总结5类颠覆性技术识别和预测方法的最新研究成果和局限性。结果表明,基于模型测度的分析方法、基于多维指标评估框架的分析方法和基于文献计量的分析方法仍然是颠覆性技术识别中比较常用的方法,基于大数据关联挖掘分析的方法开始被应用到颠覆性技术的识别中。由于颠覆性技术发展是一个动态的过程,未来应更多地考虑基于创新全过程,探索对颠覆性技术进行动态、分类识别。 相似文献
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[目的 /意义]对特定技术领域的核心技术进行识别与分析,可以全面了解该领域的研究现状与发展趋势,为前沿技术研发和抢占科技制高点提供参考与建议。[方法 /过程]引入超网络结构表征技术实体间的多元共现关系,利用超网络嵌入技术自动生成融合结构特征和属性特征的技术节点向量并通过模糊聚类得到技术集群,构建基于超网络结构的局部中心性、半局部中心性和全局中心性等度量指标,以识别每个技术集群中的核心技术节点。[结果 /结论 ]以碳捕集、利用和封存技术领域为例,验证此方法的有效性和科学性,结果显示化学吸收、膜分离、固体吸附和低温分离等技术是该领域的核心技术,有助于我国合理配置资源、加大核心技术的研发力度以获取竞争优势。 相似文献
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[目的/意义]在知识经济时代,学科知识的扩散与吸收极大地促进了学科的协同、交叉、融合、发展与创新。提出一种量化指标测度与知识语义信息挖掘相结合的学科知识扩散过程探测方法,以期丰富和完善学科知识扩散研究范式与方法,为学科知识管理及决策制定提供可资借鉴的参考。[方法/过程]在经典量化指标测度的基础上,利用形式概念分析方法,结合学科知识语义信息,对知识在学科中的传播扩散过程进行系统研究,挖掘学科知识扩散数量及主题特征;建立学科知识扩散Logistic模型,并对其演化趋势进行预测;最后,以社会网络领域为例,进行实证研究。[结果/结论]知识在各学科中的应用范畴不断拓展,其扩散过程符合幂率分布特征;不同学科吸纳和接受的领域知识主题存在一定的差异;当前社会网络知识在学科中的传播扩散进程正处于成熟期。 相似文献
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[目的/意义]颠覆性技术能变革传统生产模式和消费结构，使产业格局巨变。识别潜在颠覆性技术有助于抢占科技制高点，在科技竞争中取得先发优势。[方法/过程]通过主题检索和引文回溯搜集文献，梳理颠覆性技术现阶段的主要识别方法。[结果/结论]发现方法的选择与研究人员学科背景密切相关，根据研究人员的主要研究领域，将其划分为图书情报、工程管理、经济研究和Christansen流派4类识别方法。在此基础上对识别方法进行7个维度的比较，指出现有方法存在3个问题：过度依赖专家评价、识别标准针对性不足和超前识别效果不佳，其中识别标准针对性不足是核心问题。鉴于此，在后续研究中应当从多种角度不断探究和完善技术颠覆潜力的评价方法。 相似文献
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[目的/意义]针对企业实施技术创新战略时所面临的技术发展趋势不明朗、技术瓶颈难以突破的问题,提出一种跨领域寻找潜在技术方案的研究方法,引导企业利用跨领域研究方法解决复杂技术问题,保证技术创新的顺利进行。[方法/过程]以知识在技术领域间的流动为切入点,引入语义TRIZ中的知识发现理论,将专利摘要中抽取的SAO结构分别与P&S主题、技术领域进行匹配,绘制技术地图,描述技术知识跨领域应用现状,识别潜在技术方案。[结果/结论]以3D生物打印技术为例进行的实证分析表明,随着技术的不断发展,技术问题和技术方案的种类不断增加,技术问题在追加技术领域中的分布较为分散,而技术方案在主要技术领域中的分布更为集中。识别出的潜在技术方案具有一定的合理性和可靠性,可为企业技术创新活动的顺利进行提供更为清晰的指导和决策支持。 相似文献
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[目的/意义] 针对包含单一类型知识单元的知识网络难以全面反映学科知识结构的问题，提出一种从多维度进行知识网络结构融合的方法，为学科领域知识结构挖掘提供借鉴。[方法/过程] 利用LDA及TF-IDF方法抽取学科知识单元，然后运用语义相似度和关键词共现分析方法构建3个学科知识子网络：主题网络、关键词网络和实体网络，并采用空间节点传递对齐方法对齐子网络节点，接着设计基于图卷积操作的自编码模型对知识节点进行表示，最后通过计算余弦相似度重构学科知识网络。[结果/结论] 实验部分以人工智能领域为例，构建融合主题、关键词和实体的学科知识网络并展开分析，实验结果表明，本文所提方法能有效地揭示学科领域研究内容和知识结构，为学科知识发现与组织研究提供有益参考。 相似文献
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[目的/意义]传统数据挖掘技术很难有效地对海量、高维、动态的网络数据进行分析,这成为当前商业智能、决策分析和知识发现等领域中的主要技术瓶颈,网络动态数据挖掘能有效解决这一问题。[方法/过程]通过梳理网络动态数据挖掘相关理论与应用研究成果,对网络动态数据挖掘研究的形成过程、发展历程和研究趋势进行归纳和总结。[结果/结论]研究认为:网络动态数据挖掘过程中突变性问题、与情报学的融合问题、社交网络动态演化模型、研究合作网络时序变化及网络动态数据挖掘中的粒度计算问题等是情报学研究需要关注的主要研究方向。 相似文献
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[目的/意义] 从知识主体吸收知识的认知视角出发,研究科研创新网络中知识动态增长的演化规律以及影响机制,引入复杂网络理论,构建基于科研创新网络的知识增长过程模型。[方法/过程] 考虑科研创新网络中知识主体获取知识的空间结构和认知特征,基于对数透视法则将网络中实际的知识物理分布转换为知识主体自身的认知空间;在分析知识吸收过程中相关影响因素的基础上,深入理解知识动态增长的流动模式构建知识增长函数,并从效率和公平相匹配角度界定知识增长的绩效。[结果/结论] 科研创新网络中的知识增长绩效受网络结构随机化程度的影响呈现先下降后上升的趋势;知识主体具备适度的知识传播能力和吸收能力才能实现网络中最优的知识累积效应;主体获取知识的认知过程受对数法则的约束,且随着其认知半径的增大,网络的知识增长绩效越高。 相似文献
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[目的/意义]为了解引文分析领域的发展状况,以领域知识载体之一--期刊文献为研究对象,通过知识单元特征描述和知识单元聚类层次结构,发现该领域知识发展的脉络和演进轨迹。[方法/过程]选择2001-2014年汤森路透Web of Science平台结构化的二次文献信息1 166条作为数据源,以信息计量学作为理论基础,利用统计分析、信息计量和分析复杂引文网络的社会网络分析方法,借鉴数据挖掘算法和处理工具技术,描述领域知识体系的特征。[结果/结论]从宏观与微观两个维度,以静态和动态两种方式,利用知识基础与研究前沿的时变对应,通过理论与实践的统一,准确地描述引文分析领域发展的宏观层次结构特征和微观节点属性、静态分布特征和动态演化规律、奠基性的基础理论和突破性的研究前沿。 相似文献
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知识结构动态是识别学科新兴主题的重要途径。知识要素的新颖分布是学科新兴主题的体现,而知识结构突变则成为新兴主题涌现的重要特征。基于此,采用WL (Weisfeiler-Lehman)子树核测度知识网络结构演化特征,构建反映主题涌现强度的结构突变率指标;采用PageRank算法,构建主题影响力增长率指标。上述指标组合形成二维识别空间,形成基于知识网络拓扑动态的综合识别方案。该识别方案的有效性得到基于情报学领域的实证支撑,对于短期涌现的高价值主题表现出较好的敏感度与区分能力。拓扑动态指标有助于加强主题知识演化的结构视角定量分析能力,为洞见学科知识演化提供了独特视角。 相似文献
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[目的/意义]从主题时序视角出发，以中国图书馆学会年会主题和年会论文集题录为研究样本，进行相关主题词的分布和演化分析，梳理中国图书馆界近十年来理论与实践发展脉络。[方法/过程]获取2007-2017年间中国图书馆学会年会的相关主题词，从中选择高频词，利用Excel构造主题词共词矩阵，利用Ucinet和SPSS工具进行主题词静态分布分析，结合"流行研究热点权值（PRHW）"指标对主题词进行动态演化分析。通过词频、中心性、聚类对比分析相关主题词的静态分布特征；通过词频时序和共词时序分析主题词的动态演化特征，并采用PRHW指标进行识别和演绎；从7个类团中抽取两个典型主题词构筑全主题词的共词时序网络。[结果/结论]相关主题词的静态分布特征表现为：年会主题词和论文集主题词高频词一致性较好，论文主题词更微观具体；二者都不具备显著的中心性；聚类结果根据相近原则归并出7个具体类团。主题词的动态演化特征表现为：分长期关注、早期关注、近来关注上升和近来关注下降四类，相关主题的微观演化特征得到了精细化呈现。 相似文献
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[目的/意义] 旨在通过探讨学科交叉领域共词网络生成的影响因素及其作用机理，揭示学科交叉领域的微观知识连接机制。[方法/过程] 结合网络嵌入性理论，将学科交叉领域关键词共现关系建立的影响因素归纳为网络结构因素（内生变量）和关键词属性因素（外生变量），进而借助指数随机图模型，选择学科交叉领域"医学信息学"开展实证研究。[结果/结论] 研究结果表明：网络结构对共现关系生成的影响大于关键词本身属性的影响；择优连接机制和传递性机制具有显著正向作用；关键词节点倾向于与较新节点相连；医学信息学的关键词倾向于与基础学科的关键词建立共现关系，而基础学科的关键词却倾向于与自身学科关键词相连。 相似文献
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[目的/意义] 判别重点研究方向对科研管理和科技政策的制定有着重要参考价值,已有的定量方法多是根据创新性、新颖性以及增长性等特征属性设计指标进行识别、推荐,本研究进一步利用研究方向间的关联关系,从网络拓扑结构和特征属性两个维度判别重点研究方向。[方法/过程] 在构建领域文献引用网络的基础上,利用大规模网络聚类算法识别研究方向,并构建研究方向关联网络,利用网络重要节点识别算法从网络拓扑结构的角度判别重点研究方向,同时结合新颖性、增长性和H指数三个特征属性指标,构建了重点研究方向遴选指标体系。[结果/结论] 对纳米科技领域进行实证分析,经专家判读,认为加权PageRank、Gefura以及增长性指标更加具有客观性、全面性和稳定性,通过综合运用三个指标遴选出208个纳米科技领域的重点研究方向。 相似文献
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[目的/意义]研究虚拟知识社区的社会网络结构特征及影响因素,通过全面描述虚拟知识社区的人际关系网络结构,揭示影响网络形成的社会化过程。[方法/过程]以知乎网"疫苗"话题为样本,基于用户关注关系构建人际关系网络,使用指数随机图模型从纯结构效应和行动者-关系效应两个方面论述社会网络的主要构局和网络形成原因。[结果/结论]发现网络存在自组织,其中聚敛性、扩张性、传递性闭合和一般传递性是正向显著的,而2-路径效应为负显著。用户层面知识贡献程度表现出显著的趋异性,用户声望和知识贡献具有显著的接收者效应。 相似文献