基于引文网络和语义分析的技术演化路径识别及拓展研究

[目的/意义]提出了一种融合专利引文网络和SAO语义分析的技术演化路径识别及拓展方法,对企业精准高效开展技术创新活动意义重大。[方法/过程]首先,对专利数据进行时间窗口划分,利用Gephi软件构建专利引文网络;其次,运用Girvan-Newman算法对引文网络进行社群划分,对综合排序前三的社群通过SPC算法提取主路径;再次,对主路径所涉及专利进行SAO结构提取,经规范化处理后构建基于SAO结构的技术演化路径;最后,将最新科技文献及专利通过语义相似性计算链接至技术演化路径末端,进而克服引文的时滞性缺陷。[结果/结论]将该方法应用于全固态锂电池技术领域,揭示了全固态锂电池相关技术的演进热点、发展脉络及未来趋势,验证了所提方法的可行性与实用性,为相关企业明晰创新路径提供了科学的决策理论支持。     

基于专利引文网络和主题共现的颠覆性技术轨道演化及延伸研究——以新能源汽车充电技术为例

[目的/意义]深度挖掘颠覆性技术轨道演化规律,对国家、企业抢先占领颠覆性技术相关市场及其产业具有重要的战略意义。[方法/过程]首先基于专利引文网络方法提取颠覆性技术的主路径,对主路径上的专利文本分析并归纳技术主题,而后构建颠覆性技术萌芽期和萌芽期+成长期的技术轨道,并进行演化分析。其次基于颠覆性技术最新专利、论文主题共现的方法来延伸技术轨道。[结果/结论]以新能源汽车充电技术为实证研究,总结新能源汽车充电技术的演化方向有：充电全方位智能化、开发利用可再生能源、优化电池管理系统、发展无线充电技术等。     

基于主路径分析的核心主题凸显及演化

[目的/意义]主路径上核心主题的演化可以反映行业发展方向，凸显行业热点技术并预测技术的未来发展，有效判断技术主题间的传承演变关系。[方法/过程]本研究构建一种凸显主路径上的核心主题及演化方法。该方法不同于文本挖掘和聚类，是基于引文网络主路径映射专利分类号的链接计数，通过专利的分类号替代技术主题在主路径上演化并计算节点的技术主题含量，以技术主题含量的变化凸显主路径上的核心主题及其发展历程。[结果/结论]展示有机发光二极管OLED的主题演化图，证实了该方法的合理性。     

基于LDA主题模型与社会网络的专利技术融合趋势研究——以关节机器人为例

[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。     

基于遍历数局部最优的专利引证主路径分析算法研究

[目的/意义]旨在揭示某领域技术发展历程。[方法/过程]在深化、拓展连接度算法基础上,提出一种专利引证主路径分析算法。按照有界深度优先搜索策略,运用搜索路径遍历数测度专利引证路径权重,遵循遍历数局部最优法则,寻找贯穿整个专利引证网络的主路径。在燃料电池领域开展实证研究,采集专利数据和专利引证数据,构建燃料电池领域专利引证网络。应用Pajek作连接度分析,挖掘得到了燃料电池领域的主路径。[结果/结论]极少数专利引证路径聚合绝大多数权重,体现了主路径挖掘效果,验证了本文算法的可行性和有效性。     

基于德温特专利引文网络的技术演进路径研究*--以太阳能电池技术为例

阐述了基于德温特专利数据实现技术演进路径的识别原理、分析思路和实现方法。根据德温特专利数据的结构特点,采用C#编程对专利数据进行处理;采用Ucinet软件实现专利引文网络的构建;利用pajek软件的spnp算法提取技术演进路径。还以太阳能电池技术为例,提出了技术发展阶段和专利引文网络构建技术演进路径的新思路,通过识别并绘制其技术演进路径,更准确地挖掘该技术未来发展趋势,既丰富了预测技术未来发展趋势的方法体系,也可为企业制定技术发展战略提供参考。     

技术主路径分析:基于边链接影响力流的路径搜索

[目的/意义]技术轨道可以用于发现特定技术领域内连续性和非连续性的创新变化。[方法/过程]本文提出基于边链接影响力流的主路径搜索算法，该方法首先采用引文网络中影响力传递算法对引文网络路径的影响力流进行计量和赋值，然后通过主路径全局搜索算法得到影响力总和最大的技术主路径。[结果/结论]相比传统的主路径分析方法，该方法对于引文链接权值度量的描述更加明确合理。对海水淡化领域的实证表明，相比传统的主路径分析法，该方法能够在主路径中找到更早的起源节点，技术主路径的演化过程更加明晰。     

专利分类号耦合分析在企业潜在合作关系识别中的应用

[目的/意义]企业间的技术相似性能否转化为现实的合作关系,专利耦合所揭示的潜在关联究竟预示着合作还是竞争,这些问题需要在实证研究中寻找答案。[方法/过程]以德温特专利分类号为媒介构建专利耦合网络,采用可视化和因子分析方法考察企业的技术相似性及其聚类结构、发掘技术派系及其研究方向,对专利耦合网络与现实合作网络进行比较。[结果/结论]单纯的技术相似性不能作为潜在合作关系的有效判定依据,基于专利耦合形成的潜在合作关系难以转化为现实,社会关系因素对于专利合作的影响程度远甚技术相似性。     

基于动态专利有向网络的核心技术集群演化分析

[目的/意义]技术集群因对属性相同的技术集聚进行研究,能够识别新技术,发现技术发展规律,提前感知市场技术变化,引起学者和企业管理者越来越高的关注。[方法/过程]以文本挖掘和复杂网络技术方法对专利文本数据进行分析,进而构建动态专利有向网络,并从网络中基于Python程序提取巨片,通过巨片拓扑性质分析核心技术集群的演化历程。[结果/结论]以美国电商数据处理技术为例的实证研究表明:通过构建动态有向网络,并从网络中提取巨片分析技术演化,能够有效的识别出美国电商数据处理技术中"数据设备技术、数据信息技术、数据系统技术、数据应用技术和数据融合技术"5个核心技术集群,并进一步发现核心技术集群之间很好的更新替换机制。实证研究证明了基于动态专利有向网络的核心技术集群演化分析方法的有效性。     

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。     

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。     

基于特征知识元的专利语义引用识别方法研究——以量子计算领域为例

[目的/意义]专利引文分析是专利分析研究的重要内容。传统专利引文分析仅分析专利文献中明确标示的物理引用专利数据,不能够准确真实反映专利之间的引用关系,难以准确揭示专利之间的技术相似度。专利语义引用识别有利于准确真实揭示专利间的潜在语义联系,为专利的继承与创新评价提供参考,有助于专利授权前的专利审核和专利授权后的专利评价。[方法/过程]首先,基于规则和句法分析抽取了专利的特征知识元;其次,利用Sentence-BERT和Word2Vec对专利特征知识元及专利标题摘要文本进行向量化表示;再次,根据余弦相似度计算专利的特征相似度和整体相似度,结合专利申请日期的先后顺序得到专利的语义引用专利集;最后,采用量子计算领域专利数据进行了实验研究。[结果/结论]该专利语义引用识别方法能够实现语义引用专利的有效识别,有利于评价专利的技术新颖性、创造性和实用性,为专利审核和专利价值评估工作提供支持。     

基于专利引文网络的技术演进路径研究——以激光显示技术领域为例

文章阐述基于专利引文网络的技术演进路径识别原理与方法,利用激光显示技术领域的专利数据,对该领域进行技术演进路径识别和合理性验证。同时,对识别的主要专利节点进行解读,探寻激光显示领域的技术发展脉络。     

基于SAO结构语义挖掘的新兴技术演化轨迹研究

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。     

基于专利技术和应用二维框架的竞争对手识别研究——以DHA技术为例

[目的/意义]基于专利技术—应用二维网络框架开展研究,有助于企业全面识别竞争对手,为战略制定提供情报支撑。[方法/过程]从专利技术文本和应用文本相结合的视角,提出基于文本信息分析的竞争对手识别框架。搜集和预处理专利数据,构建技术和应用的词汇文档矩阵,采用t-SNE方法开展降维和主题识别,构建专利技术—应用二维热图,结合焦点企业技术布局,识别直接竞争对手、潜在竞争对手、间接竞争对手。[结果/结论]以DHA技术领域为例,全面识别了雅培公司的多种竞争对手,证实了方法的可行性。     

基于引文关联数据的引文路径识别和引文网络可视化研究

【目的/意义】对CSSCI“引文分析”领域的引文题录数据进行关联数据发布实验,利用可视化软件 RelFinder和Graphviz进行多角度的引文路径识别和可视化研究,以期利用关联数据技术来揭示不同学术文献之间 的引用关系和潜在规律。【方法/过程】首先,在CSSCI中以“引文分析”为检索词进行检索,得到557篇被引文献构 成引文数据集,同时抽取所对应的1105篇施引文献构成施引文献数据集,共生成1598条引用关系。接着,构建轻量 级任务型引文本体对文献的题录数据和引用关系进行规范化描述,并利用开源软件OpenLink Virtuoso将引文数据 发布为引文关联数据。最后,使用RDF可视化软件RelFinder进行学术文献之间的引用关系发现和关键引文路径 识别研究,利用Graphviz进行引文网络的绘制和可视化呈现。【结果/结论】关联数据技术能较好地描述和揭示学术 文献之间的引用关系,RelFinder和Graphviz在引文路径识别和引文网络可视化方面具有较高的实践意义。     

基于高阶网络的三元技术融合过程和预测研究

[目的/意义]多技术融合已成为当前科技创新的重要特征,开展多元技术融合过程和预测研究,识别技术融合的趋势和规律,有助于支撑国家战略决策、企业研发策略制定。[方法/过程]提出一种基于高阶网络的技术融合预测方法,通过三元技术融合过程分析和高阶链路预测,预测特定领域的多元技术融合。首先,以专利分类号为节点,采用单纯复形方法构建专利技术高阶网络;其次,结合边的形成和加强,分析三节点组的形态和三角形闭包事件的过程;最后,构建训练集和测试集,从12个模型中获得效果最佳的相似性指标,开展三元技术融合预测。[结果/结论]以人工智能领域进行实证研究,发现边的加强对于三角形闭包事件具有重要意义,成功预测了F16M、G06F、G06N等三节点组发生三元技术融合,验证了方法的有效性。     

基于多路径分析的跨学科潜在知识组合识别——以引文分析领域为例

[目的/意义]在提倡“文理交叉”的新文科建设背景下,识别跨学科潜在知识组合,并分析其合作方案的可行性,对于把握跨学科创新方向、推动学科转型与交叉融合具有重要意义。[方法/过程]基于多路径分析和全文知识提取,构建跨学科潜在知识组合合作潜力识别模型,从路径连通性、平衡性、有效潜在路径数三方面反映两知识的合作潜力,并以图书情报学“引文分析”领域为例,全文提取2016—2020年研究文献及其跨学科参考文献关键词进行实证分析。[结果/结论]实证表明,该模型能够通过多组已形成知识路径识别平衡性较好的跨学科潜在知识组合,并发现“引文网络—技术跨越”“相似度分析—激活函数”“聚类分析—扩散曲线”等识别结果具有理论合作可行性和实际应用价值。     

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。     

专利视域下融合协同过滤与链路预测的企业潜在合作关系预测研究

[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。