典型文献
机器学习视域下新兴技术主题识别研究——基于技术特征相似性
文献摘要：
[目的/意义]新兴技术主题预示着科技创新的未来趋势与方向,精准识别新兴技术主题,对优化创新资源部署及提升国际竞争优势极为关键.针对当前新兴技术主题识别研究的不足,本文提出一种基于技术特征相似性的新兴技术主题识别模型.[方法/过程]第一步,抽取专利数据中的技术特征信息,降低噪音内容的干扰;第二步,基于现有技术内容构建特征向量模型,实现对不同技术属性间语义关系的区分;第三步,融合技术特征向量模型与聚类算法,达到多维度下识别新兴技术主题目的;第四步,以生物技术领域为例进行实证研究.[结果/结论]通过对比分析验证了该模型的准确性与有效性,拓展了新兴技术主题识别的研究思路与研究方法.
文献关键词：
新兴技术主题;技术特征;机器学习;主题识别;生物技术
中图分类号：
作者姓名：
宋博文;栾春娟;梁丹妮
作者机构：
大连理工大学人文与社会科学学部,辽宁 大连116024;大连理工大学知识产权学院,辽宁 盘锦124221
文献出处：
引用格式：
[1]宋博文;栾春娟;梁丹妮-.机器学习视域下新兴技术主题识别研究——基于技术特征相似性)[J].现代情报,2022(09):49-57
A类：
B类：
新兴技术主题,技术主题识别,技术特征,特征相似性,预示,未来趋势,精准识别,优化创新,创新资源,国际竞争优势,识别模型,第一步,专利数据,特征信息,低噪音,第二步,现有技术,技术内容,内容构建,特征向量,技术属性,语义关系,第三步,融合技术,聚类算法,题目,第四步,生物技术,技术领域,分析验证
AB值：
0.292224
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