基于LDA-SNA和多维空间专利地图的核心技术主题及创新机会识别研究

为把握核心技术、精准高效研判技术机会，提出一种基于LDA-SNA和多维空间专利地图的核心技术主题及创新机会识别方法。首先，采用LDA-SNA方法提取技术主题及要素并筛选核心技术主题；其次，依托多维空间专利地图对核心技术主题要素进行归维处理，并选取创新法则依据维法耦合原理生成基于核心技术主题的技术创新机会；最后，以钛白粉浆料制备技术为例，检索并搜集到1 962条专利为数据集。研究结果识别出6个核心技术主题的7个创新机会，验证该方法的可行性，为相关企业进行技术机会识别以高效开展技术创新提供决策参考依据。     

基于在线评论考虑潜在用户需求的产品创新方案识别研究

[目的/意义]作为获取创新信息的重要渠道,潜在用户需求的在线评论对精准识别未来产品的创新方案至关重要。文章依托多维技术创新地图提出一种基于在线评论考虑潜在用户需求的产品创新方案识别方法。[方法/过程]首先,利用STM从在线评论文本中提取潜在用户需求信息;其次,借助概率语义术语集将需求信息转化为面向产品技术模块的创新要素并进行权重排序;然后,运用多维技术创新地图对创新要素进行维度划分,与多个创新法则耦合迭代,生成系列产品创新方案;最后,以航拍无人机为例验证了该方法的可行性。[结果/结论]应用结果表明,提出的产品创新方案识别方法能够为企业精准高效开展产品创新活动提供科学的决策参考依据。     

基于多维空间专利地图及可拓学的技术创新路径识别与评价研究

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。     

用户需求导向下基于三级技术功效矩阵的产品创新机会识别

[目的/意义]精准把握用户需求以引导企业高效开展产品创新,对企业实现可持续发展至关重要。对此,开展了用户需求导向下基于三级技术功效矩阵的产品创新机会识别路径研究。[方法/过程]首先,针对目标产品领域进行用户评论数据与专利数据的收集及预处理;其次,利用LDA主题模型对评论数据进行主题聚类以挖掘重点用户需求;再次,运用Stanford Parser自然语言处理技术从专利数据中提取SAO结构,从中识别技术词与功效词并分别进行主题聚类,以构建技术功效视角下的三级语义知识库;最后,以重点用户需求导航,并以三级语义知识库为数据源,构建三级技术功效矩阵,识别具有较高创新价值的产品创新机会。[结果/结论]结果表明,构建的产品创新机会识别路径能够为企业精准高效开展产品创新提供科学的决策参考依据。     

基于科技差距评估GTM专利地图识别的技术机会

[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。     

基于SAO语义分析与多维技术创新地图的技术创新机会识别研究

为精准识别技术创新机会,提出一种基于SAO语义分析与多维技术创新地图的技术创新机会识别方法。首先融合关键词分析和SAO语义分析方法剖析影响技术创新的要素,并以“链”结构梳理创新要素的层级关系,形成层次分明的技术形态；然后以多维技术创新地图为导航,基于维法耦合原理实现概念化和具象化两层技术创新机会的识别；最后以富钛料制备技术创新机会识别为例,检索并搜集392条专利为数据集。实证结果识别出3个概念化和6个具象化技术创新机会,验证了该方法的可行性,可为企业准确研判技术创新机会以不断获取技术先行者优势提供有益参考。     

产品改进需求引导的技术机会发现研究

[目的/意义]准确发现技术机会,对于企业抢占市场先机、降低研发投资风险、获取竞争优势具有积极的意义。[方法/过程]首先,从多源Web产品评论数据入手,在功能、情感分类的基础上,抽取产品功能关键词并创建需求度指标,融合专利数据构建产品功能—技术主题映射关系,确定技术创新领域;其次,将IPC大组作为基础知识单元,构建技术创新领域的知识网络,并引入Dijkstra最短路径算法挖掘潜在知识组合,创建集成多维指标的技术机会指数评价知识组合的可行性,进而发现技术机会;最后,以智能手机领域为例进行实证。[结果/结论]融合市场需求和知识组合可行性的技术机会发现方法能够在保障技术具有实际应用价值的同时提高准确性,为企业技术研发提供决策支持。     

基于多文本分析的领域关键技术问题挖掘方法研究

[目的/意义]关键技术问题研究对于辅助各创新主体把握创新突破方向、攻克关键核心技术、推进技术创新具有重要意义。[方法/过程]针对目前技术关键问题挖掘领域识别样本、流程、方法上的不足,提出多文本分析的领域关键技术问题挖掘框架,以专利说明书技术背景为主,综述性论文结束语和技术需求文档为辅,从数据获取及转化、技术问题提取、技术问题主题识别、关键技术问题发现4个环节展开分析。[结果/结论]对石墨烯领域案例研究证明了多文本分析的领域关键技术问题识别框架的有效性;专利说明书技术背景、综述论文结束语与技术需求文档在挖掘技术问题上的表现、描述极性、结果上具有不同的解释力度,可互相佐证补充。     

基于生成式拓扑映射和类比设计方法的技术机会识别

[目的/意义]精准识别技术机会对提升企业的科技创新实力至关重要,但已有研究大多存在细节解释性较差等问题,因此提出一种基于生成式拓扑映射(GTM)和类比设计的技术机会识别方法。[方法/过程]首先,经由IPC代码选择类比源与类比目标,确定技术间的类比关系,并基于GTM建立二者的专利地图,确定真空与非真空区域;其次,经由相似度建立类比目标真空与类比源非真空区域之间的联系,研判可类比的技术机会;再次,根据坐标映射至类比源对应的专利以筛选出高价值专利,实现对技术机会细节的解释;最后,以海洋天然气开采为例,验证了所提方法的可行性。[结果/结论]应用结果表明,所提出的技术机会识别方法能够高效提升技术创新机会细节的可解释性,进而为企业降低盲目创新风险提供科学的决策理论支持。     

面向产业关键核心技术精准布局的情报支持框架研究

[目的/意义]产业关键核心技术精准布局是新发展格局下产业创新发展的重要前提。构建面向产业关键核心技术精准布局的情报支持框架,以进一步发挥情报研究在产业高质量发展中的助推器作用。[方法/过程]融合多源信息数据,利用文本挖掘、社会网络分析、深度学习、知识图谱等多种情报方法,对产业关键核心技术进行系统识别与解构,深入剖析产业关键核心技术布局的优势与薄弱环节,并制定产业关键核心技术精准布局策略。[结果/结论]集识别、解构、诊断、布局于一体,可有效提升情报分析效率,为产业关键核心技术精准布局提供可复制、可参考的通用方法流程。[局限]需要结合更多应用场景加以实践和改进,在提高语义挖掘精准度、全景可视化设计、布局现状动态诊断等方面也需要进一步优化和提升。     

面向低端市场颠覆式创新的技术机会识别路径研究

在分析低端市场用户需求与技术生命周期的基础上,以目标用户需求为约束,通过探索创新法则与创新维度的作用方式,构建目标领域的多维技术创新地图,从而形成了面向低端市场颠覆式创新的技术机会识别路径。最后,以智能手机为例,验证了该路径的可行性,并获得了面向智能手机向低端市场的11种技术机会,为后发企业产品研发提供参考。     

专利技术融合驱动的技术机会识别研究——以人工智能图像处理技术为例

[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。     

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

[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。     

基于SimCSE-LDA和异常检测的颠覆性技术识别方法——以农业机器人为例

[目的/意义]识别颠覆性技术有助于在制定研发和市场战略布局中获得首发优势,如何在大数据背景下综合提高颠覆性技术识别的精准率、召回率和识别效率至关重要。[方法/过程]结合机器学习与专家知识,首先,构建SimCSE-LDA语义相似度表征模型,以深入挖掘专利摘要中隐含的关键技术主题,实现更深层次的显著特征主题识别,并通过聚类效果评价指标检验其识别效果,进一步结合专家知识判定关键技术主题名称,对主题间内在联系判定,最终识别出关键技术。其次,运用突变性表征颠覆性技术内在特质,基于CBLOF算法对关键技术主题进行异常检测,将计算得到的技术主题异常分数作为判断技术突变程度的依据,从而识别出颠覆性技术。最后,结合领域专家知识和《中国制造2025》验证颠覆性技术识别效果。[结果/结论]以农业机器人为例,以德温特专利数据库的DWPI英文改写专利摘要文本为数据源,进行实证分析,验证了该颠覆性技术识别方法的可行性与有效性。     

基于专利信息分析“五流”模型的战略机会识别研究

[研究目的]构建专利与创新方法相衔接的桥梁性信息结构模型,将专利法律性文献信息转变成面向不同技术路径识别的权利地图,加强专利情报信息的有效利用,对企业提升战略机会识别能力具有重要意义。[研究方法]依据TRIZ创新方法应用过程中不同路径的对象信息需求,将专利信息提取为权项结构流、技术问题流、功能/效应/价值流、功能模型流、属性流五类不同的信息结构流。其中,权项结构流将法律制度约束的专利文字信息转换成可视化图形结构信息,其他四类信息流分别与问题重构、功效查找、功能裁剪、技术冲突重构四条创新设计路径匹配。[研究结论]提出的专利信息分析“五流”模型面向关键专利或专利组合的制度约束,助力创新型企业充分利用关键专利文献信息,实现专利规避设计、提高创新性方案战略机会的有效识别。最后通过构建一种空气净化设备专利的五流模型挖掘出不同路径的创新战略机会,验证了方法的有效性。     

多维视角的高质量专利识别及其应用研究

[目的/意义] 我国专利数量巨大,但质量高低不齐。高质量专利对技术追踪、技术引进和资产管理极其重要,低质劣质专利则会阻碍科技创新的评估。聚焦高质量专利并进行挖掘可以获取更加深层与核心的情报,但高质量专利筛选却如"大海捞针",目前尚无可行的识别筛选方法。探索适合中国专利的高质量专利评价模型及筛选方法迫在眉睫。[方法/过程] 通过文献调研法对当前专利质量及评价进行综合归纳的基础上,延伸并界定高质量专利的内涵,对专利质量评价维度及指标进行创新拓展,构建分级、分层的多维视角专利质量评价指标体系,并基于创新指标体系建立高质量专利识别方法流程模型,最后以上海市高质量专利分布现状为例验证了方法模型的实用性及可行性,并为创新主体提出相应建议。[结果/结论] 研究结果表明本文提出的高质量专利指标模型及识别方法具有较强的科学性和可操作性,利用该指标模型和识别方法可对某地区或某领域的大批量专利进行筛选识别,为实现专利技术情报的科学高效利用提供有价值的参考。     

面向多维技术功效分析的专利技术功效矩阵构建方法研究

[目的/意义]开展专利技术功效矩阵构建方法研究,旨在实现技术功效词的精准、多维度、自动化识别,形成通用的多维技术功效分析方法与工具,以提升一线科研人员和情报分析人员利用专利文献的效率。[方法/过程]提出面向多维技术功效分析的专利技术功效矩阵构建方法。基于BERT-BiGRU-CRF抽取技术功能和技术效果的三元组(Subject-Action-Object, SAO);通过社区发现提取重要节点信息,按照技术维度分类架构设计清洗关联规则,自动优化技术词和功效词,并以网络形式揭示技术功效的潜在关联和生成技术功效矩阵,以便后续开展风险识别和技术解读等具体情报分析工作;利用石墨烯超级电容器电极领域专利真实数据集对本方法开展了实证分析。[结果/结论]面向多维技术功效分析的专利技术功效矩阵构建方法,具有较好的有效性、可操作性和实际效用。     

金融科技专利技术分类及识别方法研究

[目的/意义]金融科技包括的技术主题及范围边界并不清晰,使得“IPC分类号+关键词”的传统专利检索和分类方法效果不佳,需要针对跨领域专利数据的分类及识别流程进行研究。[方法/过程]构建了一套结合文本挖掘、层次聚类、置信学习和自然语言处理等技术的方法流程,能够直接从专利说明书中获取分类体系并形成相应分类模型。[结果/结论 ]提出一种构建跨领域专利分类体系及自动识别方法的流程框架,形成了较为全面、客观的金融科技专利技术分类体系,以及较为准确高效的分类模型,并对国内金融科技专利的发展情况进行了分析。[创新/局限]未来可基于Bert等大规模预训练模型的Prompt Tuning方法,进一步降低人工参与成本并提升效率。     

基于专利文献挖掘的关键共性技术识别研究

[目的/意义]科学准确识别关键共性技术对企业和国家来说都是至关重要的战略议题。[方法/过程]文章提出了一种基于专利文献分析的关键共性技术识别框架,运用文本挖掘和技术演化分析方法,获取特定领域的关键共性技术。首先,使用Viterbi算法识别专利文献中的专业术语,通过LDA算法捕捉专利文献中的技术主题聚类;其次,通过将技术主题的共类特征数值化,作为共性程度的度量;随后,将技术主题节点在技术演化转移网络中的关键程度作为技术关键性的表征,并使用PageRank算法衡量技术主题的关键性。最后,以机器人及数控机床技术为例,验证了该方法的可行性和有效性。[结果/结论]该方法可实现高效、准确的关键共性技术识别,为国家制定创新扶持政策提供支撑。[局限]研究仍需扩大科技文献的收集范围,以实现更全面的关键共性技术识别。     

基于多维空间专利地图的技术机会分析

在总结知识发现规律及现有技术机会分析方法基础上,提出基于多维空间专利地图的技术机会分析方法,并对多个创新维度的定义进行阐述。同时,以手机供电系统为例,检索1997—2016年的相关专利作为数据来源,从多个维度提取有效专利进行聚类总结,构建手机供电系统的多维空间专利地图,结合总体态势分析、技术关联度分析,找出该领域的技术密集区、稀疏区和空白区,识别出可能存在的技术机会。最后,对研究结果进行分析与总结,为企业相关生产活动提供科学决策的理论支撑。