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【目的】通过构建个性化分类体系,研究面向TRIZ应用的专利自动分类方法。【方法】基于主题模型,从宏观、中观、微观三个层面构建面向TRIZ个性化分类体系;通过对不同分类特征项与算法进行组合,挑选分类准确率最高的组合构建初始分类器;采用平滑非平衡数据与特征项降维方式对分类器进行优化,完成对专利的自动分类。【结果】实现半自动构建面向TRIZ的个性化分类体系及基于该分类体系的专利自动分类。在中等数据量级场景下(千条),实现专利自动分类,分类效果综合评价指标高达90.2%。【局限】该方法不适用于数据量较小(百条)时的专利分类;在较大数据量(万条)场景下,该方法的有效性尚未得到验证。【结论】对中等规模专利数据,能快速构建面向TRIZ的分类体系,并实现自动分类。 相似文献
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[目的/意义] 基于主题关联相似度揭示主题汇聚及变异过程,识别学科交叉主题及交叉模式,归纳学科主题的演化趋势及演化路径模式。[方法/过程] 获取情报学学科科研论文的高频主题词,构造主题词共词矩阵,利用网络社区演化分析工具生成学科主题演化网络图,结合指标数据对学科主题演化过程进行分析。[结果/结论] 总体上看,情报学学科的研究主题虽然在反复地变化,但核心主题一直存在;扩张、收缩和合并是研究主题最普遍的变化态势,分裂现象较少,产生和消亡现象存在;有3条特定社区演化轨迹清晰地贯穿始终,活跃度相对稳定,反映了3类核心研究主题;3类核心研究主题的演化路径呈现出升华吸纳、共融迭新和辐射推进3种演化模式。研究结果显示,基于主题关联学科主题演化路径的多模式识别方法既能从宏观层面呈现学科主题演化形式,也能从微观层面分析学科主题交叉模式,结合二者可揭示学科主题的继承或创新,预测学科交叉主题的发展方向。 相似文献
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为减少技术机会分析所需的时间和成本,更快地探索与发现技术机会以支撑相关战略规划,全面系统总结分析大数据视角下技术机会的内涵、热点应用场景和分析方法,基于Web of Science、中国知网中文期刊数据库获取相关中英文文献392篇,根据文献质量评估标准,通过略读、筛选、精读、补充重要文献等步骤,深度解析精选论文内容,梳理研究热点、空白与前沿。结果发现,技术机会发现与识别方法正在借助大数据分析形成一套系统、规范化的研究范式。研究对象上,专利技术创新机会不再局限于热点、空白点、孤立点、离群点等单一界定方式,其知识表示方法在融入技术创新需求中逐步完善与拓展;数据源来上,多源异构数据提供动态、实时、多元化研究视角,应用场景从回顾性的趋势监测转向未来需求的技术预测与风险评估,但支撑产业和企业实际需求的研究仍较少;分析方法上,组合运用文献计量、社会网络分析与大数据分析,方法创新由单一特征的同质网络向融合特征的异构网络发展,所挖掘的技术细粒度越来越高。最后针对目前研究存在的主要问题,提出充分利用多源信息的多维性和功能的多元化,在综合应用各类方法提高定量分析效度的基础上,面向问题与需求开发“规则+统计... 相似文献
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