大数据环境下基于SOM神经网络的竞争对手识别方法研究

[目的/意义]大数据环境下,传统的竞争对手识别方法存在局限性,文章针对这种不足提出了一种能够适应大数据环境的竞争对手识别方法。[方法/过程]第一,基于互联网下顾客价值领先战略,从消费者角度出发,选择基于消费者情感特征的竞争对手评价体系;第二,以顾客评论作为数据源,通过对评论文本分析,提取顾客关注的产品特征;第三,基于文本情感分析技术计算企业相应产品特征的顾客情感得分;第四,基于自组织神经网络(SOM)构建竞争对手识别模型,并根据模型结果识别目标企业竞争对手。[结果/结论]使用酒店行业顾客评论数据进行实验,证实了该方法能够在大数据环境下快速、高效、客观地识别企业竞争对手。     

基于LDA的企业竞争对手识别模型构建——以蔚来汽车有限公司为例

[目的/意义]构建基于LDA的企业竞争对手识别模型,在海量同领域企业中精准识别竞争对手,剖析其技术发展领域,为企业制定竞争策略提供情报支撑。[方法/过程]首先,根据技术领域与目标企业下载专利数据;其次,将目标企业与相同技术领域企业专利数据合并,对专利摘要进行主题建模并借助LDAvis可视化工具与相对接近度计算识别潜在竞争对手;最后,借助LDA模型、困惑度与主题相似度计算潜在竞争对手技术多样化指数(TD)与技术专业化指数(TS),通过竞争力气泡图识别竞争对手类型,从而完成竞争对手识别模型的构建。[结果/结论]构建的企业竞争对手识别模型可以较好地识别出目标企业的竞争对手,并建议目标企业应积极对标竞争对手的技术领域,制定相应发展战略,从而促进企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。     

基于在线评论的企业竞争情报需求挖掘研究

[目的/意义] 提出一种基于在线产品评论的竞争情报挖掘框架,为企业改进产品设计和制定竞争策略提供参考。[方法/过程] 利用Word2vec技术构建产品特征词集合,识别用户评论主题特征。然后使用情感分析方法对评论文本进行分类,得到特征维度的评论情感。最后从产品主题特征和情感态度特征两方面进行数据分析,并以可视化结果呈现。[结果/结论] 以汽车行业的评论数据为例进行实验,结果表明该方法能够有效提取产品情报信息,帮助企业有效识别自身品牌及竞争对手的优势和劣势,为大数据环境下的竞争情报挖掘提供方法指导。     

融合多源数据的企业竞争对手画像构建

[目的/意义] 融合多源数据,从大量真实具体的企业竞争对手中抽取出竞争对手的画像,为解决海量竞争对手无限性和企业竞争情报资源有限性之间的矛盾提供启发。[方法/过程] 从画像指标体系、数据采集、数据融合、数据分析、画像构建和画像应用等环节出发,提出了一套融合多源数据的企业竞争对手画像构建模式,然后以H公司为例开展了实证研究。[结果/结论] 基于所提出的竞争对手画像构建模式,构建了H公司的主要竞争对手画像,从而为企业的竞争对手画像构建实践以及为后续相关理论研究和实证研究提供参考。     

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。     

基于双源引文网络的技术路径识别及融合研究——以无线充电技术领域为例

[目的/意义]技术路径识别能够得到表征技术发展的链接模式,挖掘技术方向及演变特征,对企业知悉技术路径发展有重要参考价值。[方法/过程]通过Web of Science和USPTO数据库对期刊文献和专利数据进行导出,利用Pajek软件分别构建期刊文献和专利引文网络;对引文网络进行社群划分,提取最大的社群网络进行主路径识别;对双源主路径节点文献构建文本相似性矩阵,利用文本相似性算法将前述路径进行融合与连接,全面揭示技术发展路径。[结果/结论]提出了一种基于期刊文献与专利双源引文网络和文本相似性分析的技术路径识别及融合方法,将该方法应用于无线充电技术领域,揭示了无线充电技术的发展主线,验证了所提方法的可行性与实用性,为相关企业明晰技术路径提供了科学的决策理论支持。     

基于标准和专利数据的企业技术研发方向识别研究

[研究目的]技术多样性逐渐标准化成为企业研发的关键目标,基于标准和专利的潜在关联识别企业研发方向可以降低企业研发不确定性,实现技术集成转化。[研究方法]提出一个以标准和专利数据为依据,集成标准文本及非文本信息解决研发方向识别问题的新方法。利用文本挖掘技术识别标准和专利信息,基于关键词向量链路预测模型寻找标准和专利的映射关系,构建关键词创新性评价模型,并对空白点进行综合评价,识别与评估研发方向,最后以远程医疗产业标准和专利数据为分析对象进行实证研究。[研究结论]实证结果表明：远程医疗产业识别出9个与专利技术具有较高相似性的标准空白点,通过进一步筛选过滤,最终确定的技术研发方向为：基于计算机网络平台的电子健康记录和在线咨询技术,基于5G和健康关怀技术的远程医疗护理技术,国际知名行业报告研究内容有力支撑了该识别结果。实证研究证明了所提出方法的可行性和可靠性,综合利用标准和专利之间的链接关系,集成标准文本及非文本信息可以进一步提升研发方向识别的效益,同时可以为产业整体创新发展和相关技术布局提供参考。     

新兴技术视域下潜在竞争对手识别研究 ——以智能驾驶领域为例

【目的/意义】诸多知名企业由于没有意识到新兴技术的发展趋势,忽略了未来可能对自身造成威胁的潜在 竞争对手,最终陷入破产境地。目前缺乏从新兴技术视角开展的潜在竞争对手识别研究。【方法/过程】在文献调研 的基础上,对潜在竞争对手识别的内涵进行分析,并构建新兴技术视域下潜在竞争对手识别流程。识别流程涵盖 预处理专利数据、新兴技术识别和潜在竞争对手识别三个步骤,涉及LDA主题模型构建、新兴技术指标体系建立和 技术知识存量计算等关键问题。【结果/结论】以智能驾驶领域为例,证明了基于新兴技术开展潜在竞争对手识别具 有一定的可行性,期望本方法能够为领先企业识别潜在竞争对手提供决策支持。【创新/局限】创新性地将新兴技术 识别与潜在竞争对手识别相结合,丰富潜在竞争对手识别理论与方法。     

面向企业技术创新的专利技术信息挖掘与分析研究

[目的/意义] 探索适用于企业技术创新的专利技术信息挖掘方法,提高企业对专利信息的利用效率。[方法/过程] 剖析企业技术创新的内涵及专利信息在企业技术创新中发挥的作用和价值,从企业技术创新的流程和需求入手,确定每个创新阶段需要挖掘的专利技术信息内容,以此选择基于专利检索、专利定量分析和定性分析的专利技术信息挖掘方法。[结果/结论] 提出了面向企业技术创新的专利技术信息分析框架,基本可以满足企业技术创新对专利技术信息的需求,可供企业参考。     

基于候选技术辅助生成和多源数据评估的颠覆性技术识别方法研究

[目的/意义]数据驱动的颠覆性技术识别工作的两个难点问题在于：如何准确地获得领域候选颠覆性技术,如何全面有效地评估候选技术的颠覆性潜力。针对这两个问题,提出一种基于候选技术辅助生成和多源数据评估的颠覆性技术识别方法,为颠覆性技术识别工作的开展提供新思路。[方法/过程]针对候选技术获取问题,提出了一种候选技术辅助生成方法,通过词性标注和Head-matching的方法自动构建领域技术层次结构体系,然后结合专家知识判断确定候选颠覆性技术;针对颠覆性潜力评估问题,基于表征“科学—技术—产业—市场”链条的多源数据,界定了两类颠覆性技术,分别是“研究储备高—技术成果多—产业规模大—公众关注高”的潜力型颠覆性技术和“研究储备高—技术成果少—产业规模小—公众关注低”的潜伏型颠覆性技术,并通过计算颠覆性潜力值(DPV)和颠覆性潜伏度(DLV)指标来评估候选技术的颠覆性潜力。[结果/结论]通过在材料领域应用本方法发现,评估得到的DPV较高的3项潜力型颠覆性技术(以石墨烯为代表的二维材料、先进半导体材料和增材制造材料技术)和DLV较高的3项潜伏型颠覆性技术(材料基因组、智能材料和超材料技术)覆盖了专家咨询...     

融合创新价值链和文本关联挖掘的我国人工智能政策扩散特征研究

[目的/意义]针对现有基于文本挖掘的政策主题扩散特征研究中文本主题识别的随机性和高度依赖人工等不足,提出一套基于创新价值链理论的政策主题分析框架及对应的文本挖掘方法,从而更好地识别政策扩散过程中政策内容变化的特征以及背后潜在机制。[方法/过程]以我国人工智能政策为实证对象,在理论上构建了基于创新价值链的政策文本主题分析框架,在方法上基于依存句法和语义信息抽取政策文本关键短语结构,通过构建分析框架主题与短语结构词汇的一一映射关系词典来完成对政策文本主题扩散分布的计算。[结果/结论]采集了自2017年以来的110份人工智能政策文本,分析了人工智能政策扩散时间分布、空间层级、内容扩散程度特征和主题扩散分布特征,在此基础上将政府主题扩散倾向性与其发展阶段所处梯队作为定序变量,从而分析两者关系以及背后的潜在机制。由此证明了本文所提方法可有效融合文本挖掘方法和政策分析理论,有助于从对政策扩散特征的描述性分析走向对政策扩散机理的解释性分析。     

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SAO结构和词向量的专利技术功效图自动构建研究

[目的/意义]针对技术功效图构建过程中的主要问题和薄弱环节,提出了一种基于SAO结构和词向量的专利技术功效图构建方法。[方法/过程]利用Python程序获取专利摘要中的SAO结构,从中识别技术词和功效词;结合领域词典与专利领域语料库,运用Word2Vec和WordNet计算词语间的语义相似度;利用基于网络关系的主题聚类算法实现主题的自动标引;采用基于SAO结构的共现关系构建技术功效矩阵。[结果/结论]实现了基于SAO结构和词向量的技术功效图自动构建,该构建方法提高了构建技术功效主题的合理性和专利分类标注的准确性,为技术功效图的自动化构建提供新的思路。     

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。     

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。     

大数据下基于多源信息融合的企业竞争对手评价模型研究

[目的/意义]针对传统企业竞争对手评价研究中数据源单一和评价指标片面性的不足,文章率先提出了基于多源信息融合的竞争对手评价方法。[方法/过程]基于顾客价值领先战略,从企业和消费者的视角出发,选取企业财务报表和电商平台上的消费者评论作为信息源。通过构建财务特征和情感特征,依托BP神经网络,分别建立基于财务特征和综合特征的竞争对手评价模型。[结果/结论]采用仿真实验对提出的方法进行验证,证明基于综合特征建立的模型相比基于单一财务特征的模型更有效。该方法为大数据背景下的企业竞争对手评价提供了一种新的研究思路。     

突变视角下潜在颠覆性技术识别与分析方法研究

[目的/意义]将社会网络分析与突变理论相结合,提出识别潜在颠覆性技术的新方法,帮助企业获得市场、经济的先行优势,同时有助于加强政府对重点技术的前期引导作用。[方法/过程]首先,基于文本三元组结构,构建语义信息层面的技术共现网络。其次,基于社区网络结构和颠覆性技术特征,提出社区网络关系强度和对外资源利用力两个指标,利用突变理论模型识别易突变社区。最后,对易突变社区内节点进行主题词突发性监测和词频异常监测确定技术突发可能性,以此识别潜在颠覆性技术。[结果/结论]以造血干细胞领域2001—2018年论文数据作为分析对象,验证了方法的有效性,发现“建立完善的关于免疫缺陷疾病及相关移植治疗手段的临床研究模型”是该领域的潜在颠覆性技术。     

基于网络多源评测的竞争对手识别模型的构建

[目的/意义]旨在利用可以交叉印证的网络多源评测构建竞争对手识别模型.[方法/过程]模型包含数据采集与预处理模块、竞争对手识别模块和核心竞争对手对比分析模块;综合采用共现分析方法、社会网络分析方法和情感分析方法,以获得竞争对手初步识别、核心竞争对手识别和核心竞争产品对比分析之功能;最后以荣耀V40产品为对象进行实证分析...     

基于技术关联关系的企业研发潜在合作伙伴识别方法研究综述

[目的/意义]技术关联与匹配是企业进行研发合作的内在动因，梳理基于技术关联关系的企业研发潜在合作伙伴识别方法，总结研究不足并提出发展建议，完善面向潜在合作伙伴识别的情报方法体系。[方法/过程]基于136篇重点文献，归纳基于技术承继、共现、结构、应用关系以及复合技术关系的企业研发潜在合作伙伴识别方法，对比分析每种方法的优劣，并提出未来研究方向。[结果/结论]现有研究通过挖掘引用关系、共现关系、文本语义、复杂网络中的有用信息，综合统计和语义特征取得了较好的识别效果。不足在于：数据源和数据范围受限，技术文本语义分析方法存在缺陷，技术关联与合作行为的关系未梳理清晰。未来方向：纳入多类型数据并保障识别范围的完整性；完善技术文本语义分析与计算的理论方法体系；系统梳理技术关联与合作行为的关系，完善合作潜力测度指标。