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[目的/意义]基于大量专利文献数据的核心技术主题识别有助于识别某技术领域的关键技术、分析关键技术的发展方向,是进行技术创新的基础情报工作,对于研究人员、企业乃至国家层面都具有一定的意义。[方法/过程]提出基于Chunk-LDAvis的核心技术主题识别方法,首先基于经典LDA模型进行主题识别,然后利用名词组块对初始LDA主题识别结果进行标注,构建Chunk-LDA主题识别结果,提高其可解读性;然后基于社会网络分析方法构建主题网络,识别核心技术主题;基于R语言的LDAvis工具包绘制可交互的Chunk-LDAvis核心技术主题关联分析图谱,发现核心技术主题的隐含联系,辅助进行核心技术主题识别。[结果/结论]通过对纳米农业领域进行实证研究,验证了本文提出方法的准确性和可行性。 相似文献
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学科交叉的测度、可视化研究及应用——一个情报学文献计量研究案例 总被引：1，自引：0，他引：1
将学科交叉的定量化研究分为计量指标和可视化两种方式,深入分析Rao-Stirling、信息熵、中介中心度、网络密度和网络核心度5种指标的计量差异和学科交叉覆盖地图的可视化方式。在此基础上,以Web of Science数据库收录的2001-2010年间情报学期刊论文为数据源做学科交叉度计量的实证研究,分析5种交叉度计量指标的计量特征和指标间的相关关系。研究发现：情报学在这10年间并未与与本学科跨度较大的学科形成更多交叉,同时情报学在其研究领域内的核心地位有所减弱,并通过学科交叉覆盖图展示情报学研究领域的范围以及与情报学关系最为密切的学科领域。 相似文献
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学术期刊影响力评价方法研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]期刊影响力评价是科学计量学研究的重要组成部分和应用领域,对于优化期刊质量、促进科学交流具有重要意义。[方法/过程]综述国内外期刊影响力评价方法研究进展,从传统指标、影响因子系列评价指标、H指数以及衍生指标、类PageRank及其衍生指标、基于多因素综合评价方法、基于社交媒体的期刊影响力评价指标以及跨学科期刊评价方法出发,总结现有学术期刊影响力评价方法的特征及其不足之处。[结果/结论]现有评价指标融合度较差,较少考虑引文偏态与自引问题,且新兴的基于社交媒体的评价方法可行性有待商榷。未来应重视深度融合评价指标,引文偏态改进方法多样化,社交媒体期刊评价方法规范化以及跨领域期刊评价方法体系化。 相似文献
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面向TRIZ的领域专利技术挖掘系统设计与实践 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 针对面向TRIZ的专利技术深度、精准挖掘的需求,设计并开发一套领域专利技术挖掘系统。[方法/过程] 首先,归纳面向TRIZ的专利技术挖掘的具体需求,分析现有工具的不足。其次,提出领域专利技术挖掘系统的体系结构,总结其关键技术及解决方案。最后,开发一套面向TRIZ的领域专利技术挖掘原型系统,并进行大口径光学元件（LAOE）领域专利技术挖掘实践。[结果/结论] 该系统基于SAO（subject-action-object）三元组与简单知识对象,集成文本挖掘技术构建细粒度、多维度的领域技术索引,实现领域知识棱镜、面向TRIZ的语义检索与专利可视化分析功能,可以支持深度、精准的专利技术挖掘应用。 相似文献
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当前中学生参加生物科技活动比较活跃 ,但参加活动时的动机多种多样。研究和分析他们活动时的动机 ,有利于提高青少年参加生物科技活动的主动性、积极性 ,有利于提高科技活动的效果。下面就当前中学生参加生物科技活动时的动机作几点分析 :1 尊重和自我实现的需要美国心理学家马斯洛认为 ,人的一切行为都是由需要所引起的 ,而需要又是分层次的 ,见正下图。到了少年、青年初期 ,尊重的需要日益强烈 ,青年中晚期 ,自我实现的需要开始占优势。但是个人需要结构的演进是波浪式的。青少年科技活动周期短 ,见效快。中学生自己设计的生物科技活动… 相似文献
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产学研合作专利研发能够实现学术界与产业界的互利共赢,提高专利成果的转化率,加快实现技术创新。以山西省产学研合作专利为对象,对其进行态势分析,旨在帮助相关科技与管理人员把握产学研合作专利现状,寻找潜在合作对象,促进合作创新。利用专利计量和社会网络分析方法,对样本专利的年度、类别、法律状态、热点技术领域进行分析,以及对申请人及其合作网络进行社会网络分析、典型分析和可视化。通过分析发现：①产学研合作申请专利总量偏低;②本地高校参与产学研合作较少;③技术领域偏窄;④合作相对保守。据此,提出相应对策：政府加大扶持力度,做好保障服务;提高创新主体的合作意识;科学制定专利战略布局。 相似文献
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[目的/意义]主题演化对科技前沿探测、创新战略部署具有十分重要的作用。[方法/过程]将主题演化分析过程分解为主题的表示、相似性关联和强度演化计算几个步骤,提出一种主题强度演化与预测模型,使用LDA模型进行主题的表示,提出内容、共现和趋势相似度等维度进行主题关联计算,引入基于Prophet的预测-修正模型进行主题演化趋势预测。并以干细胞领域为例,进行演化的实证分析。[结果/结论]实验表明,对每个研究主题采用Logistic增长模型进行预测R2Score都达到0.90以上,表明Prophet的Logistic增长模型与该领域主题增长趋势规律相符合,能够较好地拟合主题强度的演化趋势。提出的主题演化模型对专业领域内主题分布与演化分析有一定的借鉴意义。 相似文献
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当前文本主题获取方法大多依靠单一关联分析,不能全面分析可获取信息,难以准确获取科技发展主题。科技文献的主题词、作者和引文之间蕴含了以研究主题内容为纽带的语义关联关系,主题词共现关系、引文关系和合著关系分别从不同的角度展现了主题关联关系。因此,本文根据主题词之间语义关系距离的远近,将主题识别中主题词关联分为基础关系、强化关系和新增关系,在此基础上提出面向主题识别的多元关系抽取及关系融合方法;并以基因工程疫苗的研发与制备领域为例进行领域实证分析,利用PathSelClus算法实现基于多元关系融合的主题聚类,通过对比实验证明多元关系融合可以有效提高实证领域的文本主题聚类效果,而未来多关系融合主题识别则是需要重点关注的问题。图4。表6。参考文献19。 相似文献
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