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题名基于专利异构数据融合的技术演化路径识别方法
被引量：3
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作者
侯艳辉
荆明月
王家坤
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机构
山东科技大学经济管理学院
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出处
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2024年第9期188-195,147,共9页
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基金
山东省自然科学基金项目“大数据驱动的舆情信息传播与在线社交网络结构共演化研究”(编号:ZR2021QG035)研究成果。
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文摘
[研究目的]针对目前技术演化分析中多关注专利文本,忽略专利引文信息的问题,提出一种基于专利异构数据融合的技术演化路径识别方法。[研究方法]首先,使用Sentence-BERT模型提取专利文本语义特征;其次,使用图卷积神经网络模型将文本语义特征与引文结构特征融合,实现异构数据融合构建专利向量;最后,划分时间窗,使用k-means算法对各时间窗进行技术主题聚类,基于相邻时间窗技术主题相似度构建技术演化路径。[研究结论]以人工智能领域为例进行实证研究,共发现4条技术演化路径。与相关权威报告进行比对,结果表明识别结果与人工智能技术领域的发展现状一致,验证了模型的有效性和科学性。
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关键词
专利
技术演化
技术演化路径识别
异构数据融合
人工智能
Sentence-BERT
图卷积神经网络
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Keywords
patent
technology evolution
technology evolution path identification
heterogeneous data fusion
artificial intelligence
sentence-BERT
graph convolutional neural network
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分类号
G306
[文化科学]
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