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基于论文和专利的技术机会分析

王静静  
【摘要】:伴随着当前经济社会的加速发展,科学技术革新的进程变得越来越快。随着经济市场化的逐步前进,需求也在逐步增多。同时,每个行业之间的竞争也变得愈加激烈并且正在演化为技术之间的竞争。这一系列的变革使得我们对科学技术以及产业提出了更高的要求。这就需要更多的技术创新,然而,技术创新又离不开对技术机会的研究,技术机会可谓是社会发展需要考虑的一项重要因素,在企业开展业务过程中起着关键的作用,为企业的长远发展提供了更多的机遇和可能性,为政府决策和企业实践提供决策支持。目前,关于技术机会的研究主要运用专利数据进行分析,一部分运用论文数据进行分析。虽然论文数据注重于对基础科学的研究,专利数据注重于对技术的应用研究,但是技术发明在很多情况下是和科学产出相关的。识别潜在的学术研究领域,并由此在工业领域形成创新技术,一直是技术和创新管理领域的主要挑战。而论文和专利结合起来进行分析可以更好地把握技术机会,目前,使用论文和专利进行技术机会分析的研究主要集中在使用引文网络分析和向量空间模型。本研究以论文数据和专利数据分析识别技术机会,在方法上具有一定的创新之处:论文数据和专利数据结合SAO结构识别技术机会。解决了引文网络分析存在的时间滞后性和使用向量空间模型存在的主观性。在利用SAO结构进行语义分析前,进行词义消歧,采用改进的lesk算法,以提高技术机会识别的准确度并降低了计算SAO相似度的时间。本文分析过程为:首先使用Web of Science(WoS)和德温特专利情报数据库作为数据源,对数据进行清洗后然后运用文本挖掘的方式抽取出标题和摘要的SAO结构,并对SAO结构进行词义消歧,为SAO结构相似度的计算提供更高的精度,然后将SAO结构的相似度转换为论文相似度及专利相似度,通过多维尺度分析总结聚类主题,然后识别确定技术机会。最后,用钙钛矿太阳能电池作为实例进行了实证研究,证实了该方法的有效性和科学性。


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