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[目的/意义]作为科技创新的重要手段,技术融合预测对于改进技术研发的策略选择具有重要参考和借鉴意义,文章提出一种专利共类与深度学习模型结合的技术融合预测方法,以提高预测结果的准确性和可靠性。[方法/过程]以燃料电池技术为例,首先采用关联规则挖掘算法识别专利数据中具有强关联的IPC频繁项集,计算技术相对相似度,基于AP聚类算法进行技术聚类;然后运用生成式拓扑映射算法识别其中技术融合点,构建训练数据集和测试数据集。最后基于深度学习模型进行学习训练,预测燃料电池技术未来可能出现的技术融合。[结果/结论]这种方法在准确率和召回率上表现优异,可以快速、客观地识别技术融合,为技术创新的智能决策和预测提供支持和帮助。 相似文献
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[目的/意义]有效融合引文网络中的引用关系和文本属性等多元数据,增强文献节点间的语义关联,从而为数据挖掘和知识发现等任务提供有力的支撑。[方法/过程]提出了一种引文网络的知识表示方法,先利用神经网络模型学习引文网络中的k阶邻近结构;然后使用doc2vec模型学习标题、摘要等文本属性;最后给出了基于向量共享的交叉学习机制用于多元数据融合。[结果/结论]通过面向干细胞领域的CNKI引文数据集的测试,在链路预测上取得了较好的性能,证明了方法的有效性和科学性。 相似文献
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[目的/意义]通过技术预测的量化趋势演化模型预测挥发性有机物（VOCs）的新技术和技术发展态势,从而为该领域提供技术路径方案。[方法/过程]文章基于专业术语、高频词、词共现三个维度,分析得到术语集,从新技术发现和领域技术发展态势两个方面,提出了一种基于趋势演化分析的模型。模型包括领域技术主题筛选与处理、领域新技术主题清洗、领域技术主题时序演化趋势三个模块。[结果/结论]实证验证了趋势演化模型的可行性,预测了挥发性有机物(VOCs)治理技术主题主要集中于挥发性有机物催化及催化剂应用研究领域、光催化研究领域、挥发性有机物治理设备及工艺研究领域、污染源控制研究领域和污染源检测/监测研究领域。 相似文献
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[目的/意义]识别潜在技术关系对企业寻找竞合对象、提升创新能力具有重要意义。研究提出一种融合专利类别与语义信息的企业潜在技术关系测算方法,有助于判断企业之间的技术重叠、补充和匹配程度。[方法/过程]首先,建立企业—IPC—专利文本三层映射矩阵,统计企业之间的IPC交集、补集等数据;其次,基于IPC和专利文本分别计算企业在类别和语义维度上的指标,实现在相同层级上计算企业的技术相似度和互补度;最后,计算技术匹配度,建立企业技术匹配度矩阵,进行可视化展示。[结果/结论]对24家上市公司进行实证分析,结果表明,该方法优于单一维度的测算方法,可用于判断企业之间的技术匹配情况。后续将纳入科研院校等机构类型,深入挖掘机构之间的技术相似点、互补点,利用复杂网络等工具展示互补的方向性,并考虑扩展应用场景,进一步提升该方法的情报价值。 相似文献
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[目的/意义]技术融合是技术创新的重要手段,分析技术融合对于企业洞察技术机会和规划研发活动具有重要意义。[方法/过程]基于专利共类信息,从整体和局部视角出发构建技术融合的分析框架。整体层面对技术融合形成的网络进行网络指标分析。局部层面对筛选出的关键技术进行节点和链路分析,其中节点分析包括关联度、均匀性和吸引力分析,链路分析包括凝聚子群、紧密度和差异性分析。最后以老年福祉技术与信息技术的融合为例进行实证研究。[结果/结论]所提出的分析框架有助于把握整体技术融合发展态势和研发热点,能够有效识别核心技术节点和链路。 相似文献
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[目的/意义]改革开放成为当代中国多元社会思潮交汇和引发公众追忆的热点事件,基于“大江大河”网络舆论考察热点事件网络舆论形成的机制与舆论场融合新模式。[方法/过程]将抓取的584条新浪微博精华帖作为扎根理论分析的经验资料,实施开放式编码、轴向编码和选择性编码等三个编码过程,进行自下而上的理论建构。[结果/结论]研究发现,微博互动中的剧情评价、追星推剧、情感共鸣三者的互相作用形成了微博舆论场的社会心理机制,多元主体将剧情发展与身份角色、生命历程和情感体验融为一体,促使产生社会共情效应。追求社会共情是理解舆论场融合的新视角,积极联结起主流意识与公众主体,打通社会舆论场内部的壁垒与隔阂,形成社会凝聚的有效机制。 相似文献
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[目的/意义]基于舆情大数据研究网民关注度转移模型,能够深入解读大数据环境下网络舆情事件的竞争效应,可以为网络舆情治理提供参考依据。[方法/过程]定性分析大数据环境下网络舆情事件竞争效应以及网民关注度转移机理,基于微分方程组构建网民关注度转移模型,通过研究模型特性和数值仿真,理解两个舆情事件之间网民关注度转移的定量关系以及未来趋势,并给出估计模型参数的方法。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出本文构建的网民关注度转移模型是可行的,尤其是可以通过舆情数据分析确定多个舆情事件的竞争结果以及网民关注度转移的关键节点,为进一步研究网民关注度转移趋势预测问题提供模型基础。 相似文献
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[目的/意义]在网络社交媒体平台上,不同的公众情感在信息交互和传播过程中往往会出现“相生相克”现象,准确掌握和预测社交媒体环境中公众情感热度的变化规律,对于正确引导突发事件的网络舆情具有重要的理论价值。[方法/过程]在定性分析网民情感特征和交互模式基础上,结合生态科学中种群共生理论和Logistic方程,构建公众情感共生模型(E-SM),通过定义共生系数划分情感的7种共生模式,可使用差分回归法计算情感共生系数和模型稳定点,进而确定网络舆情中公众情感的共生模式和预测趋势。[结果/结论]通过共生模式的仿真模拟得出稳定状态下的公众情感值和增长速度与情感饱和量、共生系数、固有增长率、情感初值间的关系,以及7种情感共生模式的特点,并根据新浪微热点统计的微博热门话题事件中公众情感的真实数据与差分方程进行拟合,验证了E-SM模型具有很高的准确性。 相似文献
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[目的/意义]随着产业和技术复杂化,需要融合多个技术领域才能有效进行创新。研究技术融合趋势,有利于提供产业创新路径,促进技术融合,识别新兴技术。[方法/过程]采用LDA主体模型和社会网络方法,以关节机器人专利为例,对专利文献进行主题分类,提炼技术关键词,构建技术关键词间的主题共现矩阵,对技术融合进行测度并分析技术融合趋势。[结果/结论]研究结果发现:关节机器人专利技术融合呈小世界趋势,机械本体与驱动结构,控制系统与驱动结构融合趋势不明显,传感器是关键核心技术,机器人与人工智能结合是产业技术发展的新兴领域。 相似文献
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[目的/意义]技术融合是技术创新的重要手段，通过融合不同领域的技术可以突破技术瓶颈，形成技术机会。[方法/过程]本文提出了一种融合驱动的技术机会识别方法，将定量分析与专家经验相结合，用文本挖掘技术对F-term专家分类系统进行多层主题筛选，以技术相似性和技术生命周期为标准，对筛选出的参照技术与目标技术进行融合研究，最后根据专利组合评估得出最优融合结果，对图像处理技术进行技术机会识别。[结果/结论]研究结果显示，本文预测的技术机会前景广阔，这表明本文的研究方法为技术机会研究提供了新的解决方案。 相似文献
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[目的/意义]本研究对正处于演化过程中的话题进行状态识别及趋势预测，为相关部门了解话题现状，对话题进行有效监管提供科学依据。[方法/过程]首先，考虑网民情感，结合话题的新颖度和关注度，构建话题生命周期状态观测指标；其次，基于隐马尔可夫模型(HMM)和高斯混合模型(GMM)的原理，提出话题生命周期状态识别及趋势预测方法；最后，选用微博话题构建数据集，设计对比实验，验证方法的有效性。[结果/结论]基于GMM-HMM的话题状态识别及趋势预测方法的F1值和准确率均高于87%,MAPE低于3.5%,相较于GaussianHMM和BP神经网络具有较大优势。 相似文献
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[研究目的]融合协同过滤与链路预测对“企业—专利”关系进行系统而细致的逻辑表达,继而精准有效地识别企业潜在合作关系,有助于企业聚合技术资源并推动产业创新化进程。[研究方法]基于非晶合金专利数据构建合作网络,通过Pearson相关系数计算专利文本的内容相似性,利用SM算法计算IPC号的类别相似度,使用SimRank指标和RA指标计算链路预测的路径相似度,随后借助权重预测算法构建以三者为基础的融合加权指标。将融合指标作为协同过滤推荐算法的输入,进而预测企业潜在合作伙伴。[研究结论]研究表明,融合协同过滤和链路预测的“链路推荐”算法预测平均准确率达到93.21%,较之传统的协同过滤算法提升了2.42%左右。在非晶合金领域企业潜在合作关系预测过程中,由“链路推荐”算法得出的推荐结果能够为企业合作提供决策与参考。 相似文献
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【目的/意义】目前网络舆情事件与社会稳定密切相关,其中定量计算方法在网络舆情事件分析中占有重要地位。【方法/过程】本文提出了一种基于贝叶斯网络(Bayesian Network下文简称BN)分析网络舆情事件趋势的方法。先根据先验知识和专家指导设计BN拓扑结构;再利用EM算法推算条件概率表;最后通过训练集和测试集的方法检验BN的有效性。【结果/结论】本文以随机抽取的2018年100件网络舆情事件为数据源进行实验,结果表明本文设计的BN在预测网络舆情事件趋势方面是可靠的。这为基于BN处理网络舆情事件提供了一定理论依据。 相似文献
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[目的/意义]针对突发公共卫生事件情境下网络舆情信息复杂,多事件之间存在耦合现象,提出利用多属性融合的事理图谱揭示舆情事件发展脉络和演化规律。[方法/过程]以“西安疫情”为实验数据源,提取事件情感因子、事件影响力、事件持续时间等多维属性特征,采用规则模板和语义聚类算法构建舆情事理图谱,从多维视角揭示舆情演化规律。[结果/结论]多属性融合的事理图谱不仅可以从事件链角度揭示突发公共卫生事件网络舆情的演化路径和发展方向,而且可以从多维视角识别舆情动态发展中的关键事件,为舆情管控部门和应急管理部门进行舆情治理提供决策依据。[局限]未考虑一因多果和一果多因的因果事件对。 相似文献
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[目的/意义]构建数学模型研究网络话题传播规律建模和预测问题，为深入研究网络话题传播规律提供理论参考。[方法/过程]定性分析网络话题传播的大数据特征、可量化性、可度量周期性、可预测性等特征，通过分析网络话题传播机理，构建网络话题传播规律的常态模型和衍生模型，提出划分网络话题传播阶段的一般方法，并据此研究网络话题传播趋势预测方法。[结论/结果]通过"雾霾"微博话题数据开展实证分析，能够较好地划分传播阶段并预测传播趋势，由此，根据本文构建的数学模型研究网络话题传播规律是可行的。 相似文献
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[目的/意义]突发事件网络舆情群体极化风险诱发因素及具象化表达非常复杂且呈混沌多元形态，风险点与风险导控在物理空间、社会空间、信息空间均有分布。从三元空间信息观的视角出发，对突发事件网络舆情群体极化致因因素在三元空间中进行解构，梳理群体极化风险耦合过程，有助于厘清群体极化形成规律，加深对群体极化风险的理解、风险传导机制和路径的把握以及风险演变规律的识别。[方法/过程]本文结合突发事件的特征，在三元空间信息观视域下解构了突发事件网络舆情群体极化致因因素，并基于风险耦合分析了三元空间之间的定向耦合、物理空间中的非直接耦合、社会空间中的互感耦合、信息空间中的参量耦合。最后论述了突发事件网络舆情群体极化风险形态的演化。[结果/结论]本文为群体极化研究提供了新的理论视角，拓展了群体极化研究的理论边界，将为群体极化风险识别、风险评估以及网络舆情导控策略研究提供理论支撑。 相似文献
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[目的/意义]针对缺乏辅助信息的场景,为更好地挖掘用户偏好,从用户项目间的交互信息中挖掘高阶关系特征,并综合考虑全局和局部层次上的交互关系,提出一种基于高阶和低阶交互关系的深度学习推荐模型(HLRec)。[方法/过程]从原始交互数据中构建超图和二分图两种子图,分别显式建模用户项目间高阶和低阶交互关系;使用关联矩阵表示高阶交互关系特征,异构图神经网络提取低阶交互关系特征;融合高阶与低阶交互关系特征,并输入到深度生成模型变分自编码器(VAE)中学习用户和项目的表示向量;根据模型预测的用户项目间匹配概率完成Top-k个性化推荐。使用公开数据集MovieLens-1M验证提出的模型。[结果/结论]实验结果表明,在Top-20推荐中,与相关基线模型相比,本文模型的Recall、Precision和NDCG分别提高了4.18%、3.20%和3.41%。 相似文献
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[目的/意义]探讨网络舆情事件中群体观点的演变规律,构建有效预测其演变趋势的方法。[方法/过程]参考物理学中场的思想和信息科学中数据场的方法,引入观点场概念,提出了一种基于观点势的观点潜在影响力评估模型;然后将该模型运用到微博评论的群体观点演化分析中,建立了微博评论的观点趋势预测方法。该方法的基本思想是以当前评论的观点势分布来预测未来评论的观点分布,在观点势计算时,以既有评论的排序值代表新的信息受众所处的参考场点与观点场中既有评论之间的距离。[结果/结论]通过实际的微博舆情事件数据实验表明,该网络舆情群体观点趋势预测模型能较好地评估已发表的显性观点对后来网民观点形成的影响力,具有较高的网络舆情观点趋势预测准确率。 相似文献
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[目的/意义]准确掌握网路暴力事件的演化路径,并及时预测潜在的网络暴力事件,为相关部门治理舆情提供参考。[方法/过程]研究了网络暴力舆情事件的演进阶段、演进要素及演化路径;从舆情本体、舆情传播、舆情反应三个方面抽取网络暴力事件的相关特性。面向不平衡数据子集,基于多层感知机提出一种融合集成噪声识别与SMOTE算法的网络暴力预测模型。[结果/结论]提出的预测模型准确率达88.7%,且具有较好的泛化能力。暴露隐私信息是网络暴力事件发生最关键的因素。 相似文献