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专利技术互补性研究综述:概念、测度及应用
被引量:
3
1
作者
张金柱
施佳璐
章成志
《情报学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2023年第10期1251-1264,共14页
专利技术互补性作为各类组织进行技术创新的重要参考,近年来受到国内外学者的广泛关注。本文回顾了技术互补性概念的发展沿革,从产业/行业分类、专利分类、专利引用关系以及专利内容特征关联四个角度归纳其测度方法,最后综述专利技术互...
专利技术互补性作为各类组织进行技术创新的重要参考,近年来受到国内外学者的广泛关注。本文回顾了技术互补性概念的发展沿革,从产业/行业分类、专利分类、专利引用关系以及专利内容特征关联四个角度归纳其测度方法,最后综述专利技术互补性的多种应用。基于此,总结形成专利技术互补性的概念内涵,发现相关研究主要利用专利分类或专利引用网络来形成技术互补测度指标和方法,并主要应用于创新绩效因素判定、企业并购决策制定以及潜在合作伙伴发现等。未来,建议继续细化和具体化技术互补性概念,综合利用专利文本、图表、市场信息等多模异构数据,设计细粒度定量测度指标,引入深度学习等方法,提升专利技术互补测度的准确性,进一步拓宽专利技术互补性的应用范围,提升应用效果。
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关键词
专利技术
互补性
概念
测度
应用
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职称材料
基于稀疏分布式表征的英文著者姓名消歧研究
被引量:
7
2
作者
翟晓瑞
韩红旗
+1 位作者
张运良
李仲
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第12期3534-3538,共5页
为将稀疏分布式表征理论应用到著者姓名消歧,了解其在解决姓名消歧问题时的效果,提出了基于稀疏分布式表征的英文文献著者姓名消歧方法。该方法选择论文摘要文本信息作为消歧特征,将其生成二进制表示的SDR码。根据待消歧论文的SDR与同...
为将稀疏分布式表征理论应用到著者姓名消歧,了解其在解决姓名消歧问题时的效果,提出了基于稀疏分布式表征的英文文献著者姓名消歧方法。该方法选择论文摘要文本信息作为消歧特征,将其生成二进制表示的SDR码。根据待消歧论文的SDR与同名作者的论文SDR相似度对比来实现著者姓名消歧。最终得到的结果为准确率98. 21%,召回率76. 75%,F值86. 17%,证明提出的消歧方法具有较好的效果。通过将该方法与利用合著者特征进行消歧的方法进行对比,说明该方法能够较好地解决文献著者姓名歧义问题。此外,该方法还可将作者未收录在作者库中的论文识别出来并将其指派给新作者,无须重新学习和更新模型。
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关键词
姓名消歧
稀疏分布式表征
语义指纹
层级时序记忆模型
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职称材料
基于知识表示学习的协同矩阵分解方法
被引量:
6
3
作者
刘琼昕
覃明帅
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期752-757,共6页
针对协同过滤算法中用户反馈数据的稀疏性问题,提出一种基于知识库的协同矩阵分解方法.该方法从物品的知识图谱中学习其向量表示,并在此基础上联合地分解反馈矩阵和物品关联度矩阵,两种矩阵共享物品向量,利用物品的语义信息弥补反馈数...
针对协同过滤算法中用户反馈数据的稀疏性问题,提出一种基于知识库的协同矩阵分解方法.该方法从物品的知识图谱中学习其向量表示,并在此基础上联合地分解反馈矩阵和物品关联度矩阵,两种矩阵共享物品向量,利用物品的语义信息弥补反馈数据的缺失.实验结果表明,该方法显著地提升了矩阵分解模型的推荐效果,在一定程度上解决了协同过滤的冷启动问题.
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关键词
推荐系统
矩阵分解
知识表示学习
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职称材料
题名
专利技术互补性研究综述:概念、测度及应用
被引量:
3
1
作者
张金柱
施佳璐
章成志
机构
南京理工大学经济管理学院
信息
管理系
中国科学技术信息研究所富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室
出处
《情报学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2023年第10期1251-1264,共14页
基金
国家自然科学基金面上项目“基于专利多模态内容和交易数据的互补技术识别与挖掘研究”(72374103),“基于表示学习的专利信息语义融合与深度挖掘研究”(71974095)
富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室开放课题“面向融合出版的前沿技术发现研究”(ZD2022-10/02)。
文摘
专利技术互补性作为各类组织进行技术创新的重要参考,近年来受到国内外学者的广泛关注。本文回顾了技术互补性概念的发展沿革,从产业/行业分类、专利分类、专利引用关系以及专利内容特征关联四个角度归纳其测度方法,最后综述专利技术互补性的多种应用。基于此,总结形成专利技术互补性的概念内涵,发现相关研究主要利用专利分类或专利引用网络来形成技术互补测度指标和方法,并主要应用于创新绩效因素判定、企业并购决策制定以及潜在合作伙伴发现等。未来,建议继续细化和具体化技术互补性概念,综合利用专利文本、图表、市场信息等多模异构数据,设计细粒度定量测度指标,引入深度学习等方法,提升专利技术互补测度的准确性,进一步拓宽专利技术互补性的应用范围,提升应用效果。
关键词
专利技术
互补性
概念
测度
应用
Keywords
patent technology
complementarity
concept
measure
application
分类号
G255.53 [文化科学—图书馆学]
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职称材料
题名
基于稀疏分布式表征的英文著者姓名消歧研究
被引量:
7
2
作者
翟晓瑞
韩红旗
张运良
李仲
机构
中国科学技术信息研究所富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第12期3534-3538,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(71473237)
中国工程科技知识中心建设项目(CKCEST-2018-1-26)
文摘
为将稀疏分布式表征理论应用到著者姓名消歧,了解其在解决姓名消歧问题时的效果,提出了基于稀疏分布式表征的英文文献著者姓名消歧方法。该方法选择论文摘要文本信息作为消歧特征,将其生成二进制表示的SDR码。根据待消歧论文的SDR与同名作者的论文SDR相似度对比来实现著者姓名消歧。最终得到的结果为准确率98. 21%,召回率76. 75%,F值86. 17%,证明提出的消歧方法具有较好的效果。通过将该方法与利用合著者特征进行消歧的方法进行对比,说明该方法能够较好地解决文献著者姓名歧义问题。此外,该方法还可将作者未收录在作者库中的论文识别出来并将其指派给新作者,无须重新学习和更新模型。
关键词
姓名消歧
稀疏分布式表征
语义指纹
层级时序记忆模型
Keywords
name disambiguation
sparse distributed representation
semantic fingerprint
hierarchical temporal memory
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于知识表示学习的协同矩阵分解方法
被引量:
6
3
作者
刘琼昕
覃明帅
机构
北京市海量语言
信息
处理与云计算应用工程
技术
研究
中心
北京理工大学计算机学院
中国科学技术信息研究所富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期752-757,共6页
基金
国家部委预研项目(3151109020)。
文摘
针对协同过滤算法中用户反馈数据的稀疏性问题,提出一种基于知识库的协同矩阵分解方法.该方法从物品的知识图谱中学习其向量表示,并在此基础上联合地分解反馈矩阵和物品关联度矩阵,两种矩阵共享物品向量,利用物品的语义信息弥补反馈数据的缺失.实验结果表明,该方法显著地提升了矩阵分解模型的推荐效果,在一定程度上解决了协同过滤的冷启动问题.
关键词
推荐系统
矩阵分解
知识表示学习
Keywords
recommender system
matrix factorization
knowledge representation learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
专利技术互补性研究综述:概念、测度及应用
张金柱
施佳璐
章成志
《情报学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2023
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于稀疏分布式表征的英文著者姓名消歧研究
翟晓瑞
韩红旗
张运良
李仲
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于知识表示学习的协同矩阵分解方法
刘琼昕
覃明帅
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
6
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