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[目的/意义] 提出一种融合评论主题识别与技术属性多维度分析的技术机会发现方法,从技术需求驱动视角识别技术机会,为企业前瞻布局研发方向与进行科研管理规划提供决策建议支持。[方法/过程] 以产品在线评论为研究数据源,首先,利用LDA主题模型识别出评论技术主题,提出技术评论主题强度和主题新颖度两个指标,筛选出新兴重点技术评论主题。然后,从学术论文、技术专利中人工选取技术属性词,通过TF-IDF值计算得到评论高频词,结合专家知识进一步筛选出技术特征词,构建产品技术属性词-技术特征词表。通过相关性计算分别得到与评论相关和与新兴重点技术评论主题相关的技术属性。最后,提出一种产品重要技术属性识别指标模型并设计一种多维度分析方法,分析产品重要技术属性的特征情况,最终识别出蕴含在评论文本中的新兴技术机会。[结果/结论] 实验结果表明该方法能够有效地识别技术机会,为企业产品技术研发管理提供参考。 相似文献
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[目的/意义] 立足计量视角,通过对新兴技术特征的量化评价识别“目前处于科学研究阶段、尚未完全进入产业研发落地”的新兴技术。[方法/过程] 借助Node2Vec网络表征方法,从术语共现网络中学习技术术语的向量表示;以此为基础量化新兴技术“过去、现在及未来”三大时间维度特征-“融合性、新颖性及潜在的科学影响力”,用特征值筛选技术主题是否具有新兴性,由此探索得到向量表征视角下的新兴技术识别模型。最后以航空领域为例进行实证研究,验证该方法的科学性和合理性。[结果/结论] 通过引入“术语向量表征”的计算视角,有效编码了术语实体间显性和隐性的关联关系,提升了新兴技术特征计算的客观性;同时结合技术的历史、当前和预测信息,从网络结构和语义特征两方面进行识别,取得了较好的效果。 相似文献
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科研机构是科研管理与评价的重要对象,是资源组织和关联的重要单元。随着网络技术发展和中国对科技发展的重视,科研成果呈指数增长,科研活动范围广泛,形式多样,如何从海量的科研成果中挖掘科研机构的特征一直深受科学家关注。本文构建了科研机构本体模型,基于本体模型定义和描述科研机构的属性和关系,构建科研机构的特征标签库,并重点选取表征科研特征的性质职能、学科领域、行业类别、关联机构等来论述标签化过程。对科研机构属性和特征的标签化有助于快速了解机构全貌,提升机构单元在文献检索、关联聚类、分面导航、统计分析和定标比超等应用场景的服务效果,辅助科研规划和管理决策,快速识别未来的合作伙伴和竞争对手。 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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新兴技术识别方法研究综述 总被引：3，自引：1，他引：2
[目的/意义] 对国内外新兴技术识别方法进行系统梳理,总结研究现状,分析存在问题,为今后新兴技术识别方法的研究提供参考。[方法/过程] 在文献调研与计量分析的基础上,归纳总结目前主流的新兴技术识别方法,结合典型案例分析各类方法的特征及其在新兴技术识别过程中的优缺点,并为未来新兴技术识别方法研究提出建议。[结果/结论] 目前的新兴技术识别方法既有定量的,也有定性的,常见的方法包括基于测度模型、文献计量以及文本挖掘的方法,且越来越倾向于多方法融合应用,不过现有研究仍然存在一些不足。未来对新兴技术识别方法的研究应该加强对新兴技术本质特征的探究,加强具体识别方法对新兴技术的解释意义,以及从数据源、识别方法两方面共同提升新兴技术识别的时效性;同时,还应该加强对新兴技术识别中多源数据有效融合与应用方法的探索。 相似文献
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[目的/意义]突破性创新对科技发展具有关键作用。大数据环境下,科学技术发展本身所具有的复杂、多维、不断进化等特征越发凸显。以动态视角进行突破性创新主题识别,对于为国家、企业及高校详析突破性创新领域、合理配置创新资源以及提供创新升级解决方案具有重要意义。[方法/过程]综合运用主题模型、词嵌入算法以及复杂网络分析等方法构建动态主题网络,全面考量主题在时间窗口内的结构特性以及时间窗口间的演化状态,并以其为基础结合突破性创新的新颖性、突变性、影响力和学科交叉性特征识别突破性创新主题。[结果/结论]面向区块链领域展开实证研究,识别出神经网络(Neural Network)和边缘计算(Edge Computing)两个主题的突破性创新特征最为显著。结合区块链现有研究及美国国家科学技术委员会发布的关键和新兴技术清单,验证了本文方法的可行性和有效性。但有关结果的定量验证,以及融合多源数据的突破性创新主题识别有待进一步研究。 相似文献
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文章通过对我国信息资源管理学科及其邻近学科新兴主题的识别研究,为我国信息资源管理学科领域学者提供研究方向,并为信息资源管理学科与邻近学科开展合作研究提供思路,助力信息资源管理学科守正创新、挖掘学科内在发展机制、支撑科技战略决策和前瞻学科应用价值。首先以CJFD中“图书情报与数字图书馆”类文献作为信息资源管理学科研究对象,将与该学科同属于一级类目“信息科技”下的其他9个二级类目作为信息资源管理邻近学科纳入研究对象;检索CJFD中这10个学科自2012年至今的高影响力文献,并提取关键词。然后选用AP算法对关键词进行主题聚类,利用灰预测模型自建新兴主题探测指标,识别信息资源管理学科新兴主题;自建主题友好度指标,识别信息资源管理邻近学科友好型新兴主题。最终模型识别并验证得出5个信息资源管理学科新兴主题:在线健康社区、信息资源管理学科建设、公共文化服务、学术影响力、数字记忆;在此基础上得到邻近学科中与信息资源管理学科有高友好度的5个邻近学科友好型新兴主题:机器学习、数字治理、融媒体、学术期刊与新媒体、数智赋能。 相似文献
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为支持科技知识创新,科技创新路径识别已经成为情报学研究的热点主题。在梳理科技创新路径识别研究的数据源、研究方法以及可视化工具研究现状的基础上,重点分析基于关键词或者主题词识别和基于引文全文的语义分析识别两种主要的科技创新路径识别方法,并对Sci2、HistCite、CiteSpace以及VOSviewer 4种可视化工具进行比较分析,进而指出基于引文分析的科技创新路径识别研究面临的挑战并展望其在数据集、研究方法、研究技术以及研究结果方面的未来发展趋势,以期为科技创新路径识别研究提供支持和帮助。 相似文献
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政府科技新闻已成为发布与推广科技政策、传播与扩散科技成果的重要媒介。当前中国政策研究主要关注科技政策文本数据,对科技新闻这一载体在科技政策扩散过程中的作用关注较少。结合科技政策扩散过程的复杂性与科技新闻的时效性、简明性、广泛性等特征,本文试图挖掘并分析政府科技新闻在科技政策扩散过程中的作用特点及规律。首先,利用抽样与数据爬取方法采集并建立科技新闻数据集;其次,利用人工编码和文本挖掘方法识别出科技成果转化主题,并结合政策实施过程要素构建主题关联理论框架;最后,从扩散强度、扩散广度、扩散爆发与扩散分布四个维度研究有关科技成果转化的科技新闻时空扩散过程和特征。科技新闻主题与科技政策主题扩散特征具有一致性;科技新闻政策扩散作用特征凸显,不仅能即时而全面地关注科技成果转化政策落实,而且能简洁而动态地反映科技部与各个省市贯彻落实科技政策的侧重点及其关联事件的影响。同时,本文提出的科技新闻主题识别与时空扩散分析方案具有通用性,能够弥补基于政策文本数据研究政策扩散的不足。 相似文献
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及时了解科研动态,把握学科方向对科研机构、企业和整个国家都非常重要。在科学研究的全生命周期中,新兴趋势阶段代表了科研发展方向,因此对其监测具有重要的意义。对科研新兴趋势的研究也将是数字图书馆的一种知识服务。文章在已有的新兴趋势监测模型基础之上,以期刊文献资源为基础,设计了兴趣度和有用性的计算方法及新兴科研趋势的评价标准。文章以自主开发的汉语科技词系统为例,说明了知识组织系统在主题识别、主题表示和主题确认等工作中的作用,为以汉语科技词系统为代表的知识组织系统在新兴趋势监测中的应用提供了基本解决方案。 相似文献
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[目的/意义]技术生长点是具有生长潜力且可以形成新技术的技术领域。理清其概念内涵,系统梳理当前识别研究进展并对未来进行展望,以期深化相关学者对该领域的认知与理解。[方法/过程]首先,梳理技术生长点的概念,归纳相关理论模型,辨析与其他技术概念之间的关系,并归纳总结其特征;其次,从识别与预测方法以及与其他技术研究的不同等角度总结主要研究进展;最后,进一步对研究趋势进行展望。[结果/结论 ]技术生长点作为新兴的研究领域悄然兴起,与已有研究相比,其概念和研究具有独特特征和价值,正逐渐形成独立的研究领域;未来研究中,还需深化规律和特征研究,聚焦技术融合视角,融合多源数据,优化识别与预测方法,同时注重技术生长点的实践应用以及合理善用机器学习和大语言模型技术。 相似文献
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分析网络环境下科技资源开放共享评价的“可见性－可得性－可用性”模型中相关环节的映射关系,提出
评价的5 个基本原则。围绕着可见性、可得性和可用性一级指标,提炼和构建2 级和3 级共性评价指标。针对科技实物
资源和科技信息资源等不同类型资源的特征和属性,分析并提出差异性的评价指标,为进一步细化、分解并设立不同
条件下的科技资源共享评价指标体系提供依据。 相似文献
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［目的/意义］ 开展面向特定技术领域的技术演化路径识别,有助于梳理技术发展脉络进而对未来的技术发展方向做出合理预测,对识别科技优先领域、合理配置科技资源具有重要意义。［方法/过程］ 在梳理技术演化与技术演化路径的相关内涵的基础上,简要辨析了技术演化路径相关概念;进而从专利文献中的不同信息出发,从专利分类、专利引文、专利文本以及融合多种字段信息来总结技术演化路径识别研究的主要进展,并进一步归纳出该主题的整体发展趋势。［结果/结论］ 技术演化路径识别研究主要趋势包括：数据来源从单一数据转向多源异构数据融合,研究方法从注重定量转向定性与定量相结合,关注视角从历史演化路径识别转向未来演化路径预测,应用场景由一般性技术到颠覆性技术转变。 相似文献
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[目的/意义] 学科主题演化研究有助于掌握学科发展现状、研究热点、研究前沿和发展趋势等情况,是进行科技创新的基础,是面向科技创新的重要研究方向。[方法/过程] 提出一种语义分类的学科主题演化分析方法：将关键词分为研究问题、研究方法和研究技术3类,构建不同语义分类的共词网络;然后基于Fast Unfolding社区发现算法识别具有语义特征的社区（主题）;利用相似度算法计算相邻子时期主题间的相似度,构建学科主题演化图谱,以分析某学科领域研究问题、研究方法和研究技术的变化,实现深度、细致的学科主题演化分析。[结果/结论] 通过对2012-2015年CNKI数据库收录的我国大数据研究领域相关论文数据的处理分析,证明该方法的准确性和有效性。 相似文献
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[目的/意义]利用动态结构熵探究颠覆性技术知识网络扩散过程中的结构变化并识别网络结构变化过程中的突变状态，以此发现颠覆性技术知识网络扩散特征，为颠覆性技术的早期识别提供方法借鉴。[方法/过程]首先，构建颠覆性技术在基础研究、应用研究、产业应用创新过程环节中的3种动态知识子网络；其次，利用动态结构熵探究颠覆性技术知识网络扩散特征；之后，通过突变函数模型分析颠覆性技术知识网络扩散过程中的结构突变特征；最后，利用动态时间规整法探析颠覆性技术各知识子网络间扩散的相关性及其与渐进性技术扩散特征的差异性。[结果/结论 ]实证研究表明利用提出的动态结构熵开展颠覆性技术知识网络扩散特征识别，能够发现颠覆性技术分别在基础研究、应用研究、产业应用知识子网络的微观结构、介观结构、微观与介观结构关系与网络结构突变等方面知识网络扩散特征，并通过3种网络扩散特征的综合分析，解析出颠覆性技术显著区别于渐进性技术的网络扩散特征。 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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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