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为及时有效地识别潜在技术机会,采用文本挖掘和异常值检测的方法,提出一种基于专利文本的技术机会识别方法.首先采用文本表示模型Doc2vec技术对专利摘要进行建模,以更深层表征文本语义信息;然后利用基于密度的离群值检测算法,识别出具有潜在技术机会的专利方向;最后以深度学习领域潜在技术识别为例,构建专利检索式并收集458条专利文献作为数据集.实证结果总结出4类主题共10个潜在的技术机会,验证了该基于专利的技术机会识别方法的有效性,可为企业相应技术应用、研发和创新提供参考. 相似文献
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嵌入社会感知的技术热点主题识别与发展态势分析——基于微信公众平台视域 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的/意义] 通过文献和专利进行文本挖掘获取技术热点主题的方法已逐步成熟,但相关研究未充分考虑社会公众对技术未来发展方向的影响。以社交媒体微信公众平台作为数据源,嵌入社会公众感知,可从更全面的视角识别技术热点主题并分析其发展态势。提出基于微信公众平台的技术热点主题识别与发展态势分析框架,弥补了现有方法未考虑社会公众对技术主题变化影响的不足。[方法/过程] 首先,通过微信传播指数（WCI）筛选可用于技术热点主题识别的微信公众平台。其次,采用文本挖掘的方法,应用LDA主题模型提取技术主题。然后,结合社会感知识别技术热点,并利用IPA分析法分析技术主题的发展态势。最后,以石墨烯技术为例进行实证分析以检验方法的可实施性和效果。[结果/结论] 识别出2015-2018年石墨烯技术热点,并结合社会感知视角定位出当前处于优势区、维持区、机会区、改进区的技术主题,实现对石墨烯技术热点的发展态势的分析与评价。 相似文献
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[研究目的]技术多样性逐渐标准化成为企业研发的关键目标,基于标准和专利的潜在关联识别企业研发方向可以降低企业研发不确定性,实现技术集成转化。[研究方法]提出一个以标准和专利数据为依据,集成标准文本及非文本信息解决研发方向识别问题的新方法。利用文本挖掘技术识别标准和专利信息,基于关键词向量链路预测模型寻找标准和专利的映射关系,构建关键词创新性评价模型,并对空白点进行综合评价,识别与评估研发方向,最后以远程医疗产业标准和专利数据为分析对象进行实证研究。[研究结论]实证结果表明：远程医疗产业识别出9个与专利技术具有较高相似性的标准空白点,通过进一步筛选过滤,最终确定的技术研发方向为：基于计算机网络平台的电子健康记录和在线咨询技术,基于5G和健康关怀技术的远程医疗护理技术,国际知名行业报告研究内容有力支撑了该识别结果。实证研究证明了所提出方法的可行性和可靠性,综合利用标准和专利之间的链接关系,集成标准文本及非文本信息可以进一步提升研发方向识别的效益,同时可以为产业整体创新发展和相关技术布局提供参考。 相似文献
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[研究目的]识别具有科学可行性的技术创新机会,对企业降低研发失败风险和制定创新战略具有重要价值。[研究方法]该文提出一种融合式的识别科学可行的技术创新机会的方法。首先,选取GTM专利地图对专利数据进行文本挖掘可视化表达,识别技术空白并逆向解读;然后,对科学文献进行文本挖掘和ORCLUS聚类,获取科学知识主题;最后,通过TF-IDF向量的余弦相似值评估潜在技术机会与科学主题的相似性,筛选出科学可行的技术创新机会。[研究结论]对质子交换膜燃料电池进行了实证研究,识别出8项科学可行的技术创新机会,证明了该模型的有效性,可以为企业制定研发战略提供决策支持。 相似文献
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技术的进步是煤炭行业实现能源清洁高效利用的关键,为了更好地分析当前我国洁净煤技术的整体现状和研发方向,本研究借助专利数据,利用专利计量法从申请趋势、来源机构、地域分布层面对我国洁净煤技术的研发现状进行分析;同时结合文本分析方法,对专利文本关键词进行共现分析,并建立LDA主题模型以挖掘洁净煤技术研发的热点方向。研究发现：我国洁净煤技术专利申请呈上升趋势;来源机构以行业龙头企业居多;除东部发达省份外,一些中西部省份和东北地区的相关技术研发也较为活跃;研发热点集中在煤制油技术、清洁能源制备、废水处理、循环发电、分级转化、烟气除硫。最后从深化煤炭领域产学研合作、加强省份之间跨地域合作、优化热点技术的专利研发布局等方面为我国洁净煤技术的发展提出建议。 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]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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提出一种基于企业技术同心多元化进行研发合作伙伴识别与选择的框架与方法,从企业现有技术能力、研发资源及其发展需求出发,为其定制可发展的技术方向和确定可开展合作研发的最佳伙伴。首先利用关联规则挖掘目标企业的同心多元化技术领域,然后利用LDA主题建模对候选研发合作伙伴的专利内容进行文本挖掘并划分为不同的技术主题,最后构建包括专业能力和合作能力两个维度的专利评价体系对候选合作伙伴进行评估,以确定每个技术主题下的最佳合作伙伴。进一步以天士力控股集团有限公司作为目标企业进行实证分析,研究表明上述框架与方法适用、有效。 相似文献
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要提高我国技术创业绩效以推动经济高质量发展,就必须高度重视技术创业过程中的专利风险感知能力,而现有相关研究存在诸多不足,为此,本文运用社会认知理论构建了专利风险感知、组织控制、机会识别、创业政策和技术创业绩效关系的理论模型,通过对317份有效问卷进行模型拟合和回归分析,得出组织控制在专利风险感知对技术创业绩效影响中中介作用、机会识别在专利风险感知对技术创业绩效影响中中介作用、创业政策在专利风险感知通过机会识别影响技术创业绩效中调节作用等结论,并对以上结论进行分析,同时得到本研究的创新点和实践启示,最后得出研究局限性和展望。 相似文献
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本文在梳理概括了国内外专利文本挖掘技术研究进展基础上,探索建立一种基于对专利文本中特定动宾(AO)结构进行挖掘分析的专利功能分析方法,并通过专利功能的定义、提取和分析将专利技术与相关产业进行对接,实现了从专利文本中识别产业化的潜在领域。更为重要的是,本文提出了描述专利技术功能效用的S曲线和S指数,完善和改进了专利技术产业化适用性量化评价模型,并定义了该模型中的S指数、专利功能的绝对重要性指数(AI)和专利功能的相对重要性指数(RI)三个评价指标。最后,以具备"reduce PM2.5"功能的专利为例,验证了基于功能分析的专利技术产业化适用性评价模型的可行性,为中国专利技术产业化路径选择提供了新思路。 相似文献
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研究热点的识别是科学计量及相关领域长期关注的重要问题之一,识别领域内的技术研究热点对于研发组织的战略规划具有重要意义。本文针对5G技术,提出了一种基于文本挖掘的研究热点识别的新方法。我们从web of science数据库中检索了2013至2018年间以5G技术为主题的11429篇科研论文,基于文本关联规则挖掘构建关键词网络,以信息熵和组合力作为指标对论文的高频关键词进行聚类分析,在此基础上识别出了5G领域的三类热点技术。 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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鉴于在目前的技术机会识别中存在研判的创新路径往往较为抽象和模糊,并在很多情况下需领域专家参与解读的问题,以冷库技术为例,研究构建基于文本挖掘、机器学习算法及多维空间专利地图的技术创新路径识别模型。首先,构建技术创新路径识别框架对相关专利文献进行分词、清洗等预处理并建立知识图谱;其次,采用融合词频-逆文档频率（TF-IDF）文本挖掘方法对专利文档提取关键词,继而采用隐含狄利克雷分布（LDA）算法对主题聚类降维并萃取创新维度;再次,依据目标技术问题和目标优选创新法则耦合变换于多维空间专利地图并具象出具有现实意义、有价值前景的创新路径;最后,利用可拓学计算各创新路径综合关联度评级优选。以期减少创新成本、提高创新效率,为企业精准开展技术创新、不断提升核心竞争力提供决策参考。 相似文献
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重大研究开发项目是我国自主知识产权的重要来源。针对重大研究开发项目特点,提出重大研发项目全过程知识产权预警的概念,进而提出重大研发项目执行过程中需开展包括查新预警、跟踪预警、保护策略预警和维权预警在内的全过程知识产权预警;界定了研究开发项目面临的三类知识产权风险,并提出相应的风险识别策略和预警警度判断方法;探讨了文本挖掘技术在知识产权预警中的应用,并总结了专利文本相似度判别的相关算法;最后对其局限及未来可能的研究方向进行了展望。 相似文献
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在批判新古典经济学中技术机会观的基础上,文章在演化理论视阈中,分别从市场演化、组织演化和技术演化三个层面剖析技术机会的本质。在市场演化层面揭示出技术机会是由创新主体在人类技术创新活动中创造的;在组织演化层面分析了企业研发的累积性与专有性对技术机会的利用具有一定的限定作用,以及各企业利用的技术机会在客观上并非是"新的";在技术演化层面挖掘技术机会的发展轨迹以及新范式对技术机会模式的重塑作用。 相似文献
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当前面向老龄社会的新兴技术预测相关研究十分匮乏,且存在分析节点聚焦于新兴技术已知的事后分析,分析对象局限于单一技术领域的局限性,导致新兴技术预测结果即时性、可靠性不高。鉴于此,本文基于2019美国发布的《Emerging Technologies to Support an Aging Population》报告,对面向老龄社会的新兴技术领域进行全局的系统梳理与归纳,利用语义挖掘和空间向量模型深入探析专利主题与技术内涵,引入数据降维方法与可视化分析识别技术空位,并嵌入更具前瞻性的实时专家网络评论文本进行社会感知分析,有效识别并评估了养老科技潜在新兴技术。研究结果表明：通过技术空位与社会感知双重验证,有效降低了新兴技术预测结果的风险性。面向老龄社会的新兴技术趋势为：老年大数据与信息采集与处理技术、老年人出行辅助与防护技术、老年人医疗保健技术、老年智能家居技术、老年远程护理辅助系统与技术、老年人认知管理技术。 相似文献
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如何揭示具有颠覆性潜力的新兴技术形成过程中的技术性能渐进变化脉络和技术演化轨迹所具有的规律性特征,对于企业或国家来说是至关重要的研发战略议题。针对目前在新兴技术演化轨迹研究中存在的不足,即专利引文信息存在的滞后性且未反映专利文献中的非结构化文本内容,以及关键词不能深入反映专利文献表达的技术主题和揭示技术主题之间的关联关系等问题,在改进Subject-Action-Object(SAO)结构语义挖掘方法的基础上,提出基于SAO结构语义挖掘的新兴技术演化轨迹分析方法。该分析方法首先以专利文献为数据来源,利用文本挖掘方法抽取专利摘要中的SAO结构,构建基于SAO结构的"问题与解决方案"模型挖掘新兴技术专利文本中的语义信息;其次利用语义相似度算法对专利文本进行聚类,通过对新兴技术不同专利技术主题的SAO结构相似性来分析技术的形成与发展轨迹,揭示新兴技术形成过程中的技术性能渐进变化脉络和技术演化轨迹所具有的规律性特征。最后,用钙钛矿太阳能电池作为实证进行了研究,验证了该模型的可行性和有效性。 相似文献
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[目的/意义]技术路径识别能够得到表征技术发展的链接模式,挖掘技术方向及演变特征,对企业知悉技术路径发展有重要参考价值。[方法/过程]通过Web of Science和USPTO数据库对期刊文献和专利数据进行导出,利用Pajek软件分别构建期刊文献和专利引文网络;对引文网络进行社群划分,提取最大的社群网络进行主路径识别;对双源主路径节点文献构建文本相似性矩阵,利用文本相似性算法将前述路径进行融合与连接,全面揭示技术发展路径。[结果/结论]提出了一种基于期刊文献与专利双源引文网络和文本相似性分析的技术路径识别及融合方法,将该方法应用于无线充电技术领域,揭示了无线充电技术的发展主线,验证了所提方法的可行性与实用性,为相关企业明晰技术路径提供了科学的决策理论支持。 相似文献
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在系统识别大型客机研制面临的技术约束与市场风险基础上,理论分析了利用技术集成突破技术约束与市场风险的可行性,并充分挖掘研制技术集成的市场机会和技术机会,设计了大型客机研制的技术集成路径. 相似文献
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【目的/意义】探测特定领域政策文本语义主题,揭示我国政策部署领域与未来发展趋势。【方法/过程】提出
一种融合词向量语义增强和DTM模型的公共政策文本时序建模与可视化方法,采用DTM模型实现政策文本的时
序切割和主题建模,利用深度学习Word2vec算法中Skip-gram词嵌入技术可以对上下文词汇进行有效预测,增强
其语义表达性和政策解释性,以更为准确地揭示我国公共政策的部署重点。【结果/结论】实验表明本文提出的方法
对于公共政策主题识别和政策文本量化具有更好的知识抽取和语义表达能力,对我国公共政策挖掘和信息揭示具
有良好的揭示。【创新/局限】提出融合词向量语义增强和DTM模型的公共政策文本时序建模方法,一定程度上提
升了政策文本的主题语义表达,未来考虑利用深度学习技术如LSTM算法、BERT模型等识别政策中的领域知识单
元和语法结构。 相似文献