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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]颠覆性技术对技术和市场具有双重影响,无论是对科技发展还是市场结构调整都起到十分重要的作用,准确识别颠覆性技术能够解决可能出现的技术壁垒,对国家和企业具有重要意义。[方法/过程]从技术主题的演化趋势和演化形式两个维度提出颠覆性技术识别框架。首先,利用LDA模型和基于全局和局部影响力的社区探测方法识别领域内的技术主题。其次,基于颠覆性技术的“突变性”和“融合性”特征,引入技术主题时序共现网络和主题引用网络对主题间的演化趋势和演化形式进行判别,实现颠覆性技术的识别。最后,以人工智能领域为例验证提出的颠覆性技术识别方法的可行性和有效性。[结果/结论]该方法能够准确实现颠覆性技术的识别,研究识别出人工智能领域的7项颠覆性技术,包括“机器人模块化设计方法及应用”“相关领域机器人技术及应用主题”“仿生机器人技术及应用”“自动无人智能系统”“自动驾驶技术”“服务机器人技术及应用”和“机器人部件优化技术”这有利于我国抓住科技创新主动权,加快颠覆性技术布局。 相似文献
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颠覆性技术已成为推动新一轮技术变革浪潮的强力引擎,识别和追踪颠覆性技术演化发展的特征和趋势,对国家和企业识别颠覆性技术优先领域、合理配置科技资源具有重要的理论和现实意义。为此,本文以颠覆性技术为研究对象,从颠覆性技术的四个特征入手,在运用Leiden社区发现算法识别技术主题的基础上,引入主题-时序分析和专利引文网络分析,提出了基于突变-融合视角的颠覆性技术主题演化分析模型。最后,为证实该模型的可行性和有效性,本文选取增材制造技术领域开展实证研究,分析结果对该领域技术演化路径识别与预测提供了依据。本文模型相比于前人研究,充分结合了颠覆性技术的特征,得到的技术主题演化分析结论指导性更强,有助于更准确地把握颠覆性技术主题演化路径及未来发展方向。 相似文献
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【目的/意义】对国内外新兴技术概念和识别方法进行梳理，总结对比各方法的特点和研究中存在的不足，为未来新兴技术识别研究提供多维视角和方法参考。【方法/过程】通过新兴技术与前沿技术、颠覆性技术概念辨析，明确新兴技术的内涵与特征；然后从数据源、识别路径、识别指标、有效性验证等四个层面梳理新兴技术识别方法的特点及优劣。【结果/结论】总结得出新兴技术识别的4方面数据源、2大识别路径、5类识别指标、4种有效性验证方法，未来可进一步探讨新兴技术形成机制、多源数据的融合，改进基于术语的新兴技术识别路径、更细粒度的自动化识别方法，加强识别指标与技术特征的关联解释，完善识别结果的有效性验证等。【创新/局限】全面系统对新兴技术识别方法进行归纳梳理，从主题和术语两类识别单元归纳新兴技术识别路径机理及方法模型，有利于为新兴技术识别提供不同维度的研究思路。 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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为尽早发现颠覆性技术,同时全面监测各个子领域中具有颠覆性潜力的新兴和热点主题,提出一种融合属性计量、LDA模型与网络中心性指标的颠覆性技术识别方法。首先,从技术突破性和市场潜力两个维度设计评价指标,筛选出具有高颠覆性潜力的技术文献;其次,基于LDA模型将技术文献划分为不同子领域;最后,采用中心性指对分类网络中技术节点的影响力进行识别,基于特征向量中心性得到颠覆性主题子网,综合度中心性、中介中心性和接近中心进一步区分颠覆性热点主题和新兴主题。基于类脑智能领域的专利实证研究表明,分类网络可以很好地识别不成熟子领域中颠覆性技术的热点主题和新兴主题,这是对全局网络识别结果的补充和完善。 相似文献
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[目的/意义]深度挖掘颠覆性技术轨道演化规律,对国家、企业抢先占领颠覆性技术相关市场及其产业具有重要的战略意义。[方法/过程]首先基于专利引文网络方法提取颠覆性技术的主路径,对主路径上的专利文本分析并归纳技术主题,而后构建颠覆性技术萌芽期和萌芽期+成长期的技术轨道,并进行演化分析。其次基于颠覆性技术最新专利、论文主题共现的方法来延伸技术轨道。[结果/结论]以新能源汽车充电技术为实证研究,总结新能源汽车充电技术的演化方向有：充电全方位智能化、开发利用可再生能源、优化电池管理系统、发展无线充电技术等。 相似文献
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【目的/意义】分析数据隐私风险的时序主题关联，理清热点主题的演化路径，探索有温度的数据隐私风险治理。【方法/过程】基于WOS核心合集和Scopus数据库收录的数据隐私风险领域相关文献，通过LDA主题模型将文本按照时间片切分，并识别各时间片的研究主题；再通过余弦相似度计算分析相邻时间片主题的时序关联，梳理主题演化路径并探索研究前沿。【结果/结论】数据隐私风险研究的关注点逐渐从对识别、评估和缓解数据隐私风险技术本身的关注，转向对平台、算法和场景整体性情境的关注，这需要通过数字伦理、法律和社会等方面共同助力形成负责任的技术，以期构建数字信任环境。【创新/局限】本研究对跨学科和跨领域的数据隐私风险研究的演化路径进行梳理，探索数据隐私风险治理的有效路径。未来可进一步细化不同时期的主题，并深入分析不同时间片的新兴技术对数据隐私风险的影响。 相似文献
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【目的/意义】基于专利的两阶段新兴技术识别方法能够帮助企业更精准的发现和识别具有变革潜力的新 兴技术,有利于企业洞察研发趋势,在竞争中抢占先机。【方法/过程】以图像识别领域为例,采用两阶段方法识别新 兴技术,第一阶段采用LDA对专利说明书全文构建主题聚类模型,以确定图像识别领域的各项子技术领域;第二阶 段采用新兴技术识别指标体系评判各子技术领域综合表现,最终识别出图像领域的新兴技术。【结果/结论】实验成 功识别出新型光波导纤维材料和计算机存储媒介两项新兴技术,实验结果与业界分析保持一致,说明两阶段新兴 技术识别方法能有效地对专利文献开展新兴技术识别。 相似文献
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【目的/意义】云计算的普及使得MI学科受到学术界的持续关注，对MI主题识别与演化的分析可以揭示历史演化，有助于发现人们关注的问题，预见该领域的未来发展。【方法/过程】本文利用潜狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation, LDA）主题模型对web of science(WOS)数据库中与MI相关的主题进行识别和挖掘，并利用生命周期理论、变异系数法、Kullback-Leibler divergence(KL)等理论和方法绘制出MI研究主题的演化路径。【结果/结论】研究结果表明，MI的研究主题正逐渐向方法、技术和实践的研究方向发展，医疗数据分析、临床数据挖掘、健康信息技术等新兴技术和应用方向将成为未来MI学科的研究热点。【创新/局限】本文从生命周期视角对全球范围内医学信息学学科的主题演化进行挖掘和分析，为该学科未来的发展提供借鉴，但并没对各地区分别进行分析，因此存在一定的局限性。 相似文献
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【目的/意义】数字阅读给人们的知识与信息获取带来了巨大的变化，识别数字阅读领域的研究热点及其主题演化路径，有助于对数字阅读领域建立起动态的全景化视野。【方法/过程】文章以数字阅读领域的高水平论文为基础数据源，基于关键词共现关系构建领域知识网络，通过高频次与高度值关键词识别领域研究热点，采用SLM社团发现算法和主题密度图跟踪分析领域的主题演化路径。【结果/结论】研究结果表明，数字阅读领域已具有相对稳定的知识体系架构；从数字出版到阅读推广再到问题消解，领域研究逐渐走向成熟；从关注阅读形式到关注阅读效果，领域研究进入内涵式发展道路。【创新/局限】研究工作主要聚焦于国内学术界具有代表性的高水平研究层次，未来的研究工作将纳入更广泛的数据来源，进行更加全面细致地研究。 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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【目的/意义】网络舆情潜在主题指的是那些具备一旦发表就能吸引媒体和网民关注,进而引发热议或成为
热点这种潜在影响力的网络舆情主题。为发现网络舆情潜在主题,本文提出了一种基于社会网络视角的网络舆情
潜在主题发现方法。【方法/过程】该方法包括基于用户行为关系网络的关键微博挖掘和基于关键词共现网络的潜
在主题抽取两部分。【结果/结论】实验结果证明,该方法不仅能有效挖掘网络舆情中的潜在主题,且识别出的部分
潜在主题会随时间推移逐渐演变为热点主题,起到了一定的预警作用。同时,基于实验结果,总结了医疗领域网络
舆情主题演化模式,为政府、企业应对该领域的网络舆情事件提供了有价值的参考。 相似文献
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【目的/意义】基于文献数据的领域知识图谱构建有助于探测某学科领域的主要研究内容及其发展方向，是
进行技术创新的基础情报工作，对于研究人员、企业都具有一定的意义。【方法/过程】提出基于交互式可视化技术
的知识图谱构建方法，首先基于经典LDA模型进行主题识别，然后基于社会网络分析方法构建领域主题网络识别
关键主题词；最后，基于JS（D3 工具）绘制可交互的关键主题词关联与检索知识图谱，发现关键主题词的隐含联系，
辅助进行领域知识挖掘与分析。【结果/结论】通过对我国医疗健康信息领域进行实证研究，验证了本文提出方法的
准确性和有效性。 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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【目的/意义】引用动机不同会导致一篇论文在多次被引用时的引用主题和重点产生差异,识别这些被引主题并分析其变化,有助于引用动机分析,提高文献推荐效果。【方法/过程】本文首先抽取被引文献的上下文语境信息,根据文本长度界定多种引用内容的划分范围;然后结合多种文本聚类方法,识别被引主题并比较其异同;最后通过时序比较,分析被引主题的演化路径和过程。【结果/结论】选取人工智能研究领域中的代表性高被引论文进行分析,发现前后句是对当前引用句的重要补充,引用句及其前后句组合能够更好地揭示被引主题;基于引用内容的被引主题呈现出多样化的特征,揭示了原文内容的扩展和引用动机的差异;被引主题演化分析能够有效地揭示原文内容被应用或改进的方向、主题、方法和技术。【创新/局限】形成基于引用内容聚类的文献被引主题识别及其演化分析框架,证明被引主题的差异化以及对原文的补充作用,同时揭示引用内容的主题时序变化的特征与现实意义,后续有必要扩大研究样本,使得研究结果具有更好的通用性。 相似文献
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【 目的/意义】为探析研究前沿与发展趋向,突破现有跨学科科研协作研究在主题识别预测中的不足,本文提
出跨学科科研协作新兴主题识别及预测研究框架,实现新兴主题识别及未来发展趋势预测。【方法/过程】以时间切
片的形式对 SciTS 会议文本进行主题抽取,提出新兴主题测量指标,探测领域内新兴主题并构建新兴主题时间序
列;而后分别采取BP神经网络和SVR两种经典机器学习算法对新兴主题未来三年发展趋势进行预测分析。【结果/
结论】根据历史数据对跨学科科研协作新兴主题进行识别及预测有较好的效果,在识别出的五个新兴主题中,跨学
科交流与对话、跨学科协作社区搭建、跨学科教育与培训等主题未来发展状态将趋热。【创新/局限】选取美国SciTS
会议文本为典型案例展开探索性分析,丰富当前跨学科科研协作研究内容的层次性和多样性。 相似文献
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本文基于技术轨道理论和德温特创新专利引文索引(Derwent Innovation Index,DII)数据库,利用Python编程语言获取专利引用数据,以智能手机技术颠覆传统手机技术等为例,分析了专利量、专利引用量和专利引用率等随时间变化的JΛL型曲线,从而揭示了颠覆性技术的演化轨道,建立了颠覆性技术演化的分析框架,并提出了"专利影响因子"这一计量指标,提高了对颠覆性技术进行早期识别的准确性,以期为相关研究者提供有益的启示。 相似文献