典型文献
基于专利动态指标的新兴技术预测建模方法——以癌症药物领域为例
文献摘要：
新兴技术是技术创新管理、科技政策制定和技术竞争情报研究领域关注的重点问题,随着大数据挖掘技术的兴起,针对海量专利数据的自动化新兴技术识别与预测,逐渐成为当前的研究热点.本研究的核心目的是识别未来哪些癌症药物专利最有可能成为新兴技术.本研究的主要贡献是:首先,是从前向视角(ex ante)进行预测而不是采用回溯视角;其次,针对癌症药物领域新兴技术预测面临的数据不均衡、早期预测需求提供了一套完整的分析框架.最终,通过研究证实了利用监督学习方法构建的包含动态专利指标的模型对新兴技术具有较好的预测效果,尤其是,动态指标"前向专利家族"和"前向引文"对增强模型的效果具有显著作用.
文献关键词：
新兴技术;逻辑回归;不均衡数据;癌症药物领域
中图分类号：
作者姓名：
杨冠灿;丁月;徐硕;卢小宾
作者机构：
中国人民大学信息资源管理学院,北京 100872;北京工业大学经济管理学院,北京 100124
文献出处：
引用格式：
[1]杨冠灿;丁月;徐硕;卢小宾-.基于专利动态指标的新兴技术预测建模方法——以癌症药物领域为例)[J].情报学报,2022(08):786-795
A类：
癌症药物领域
B类：
动态指标,技术预测,预测建模,技术创新管理,科技政策,技术竞争,竞争情报,情报研究,重点问题,大数据挖掘技术,专利数据,新兴技术识别,心目,药物专利,从前,ex,ante,回溯,数据不均衡,早期预测,监督学习,专利家族,引文,增强模型,逻辑回归,不均衡数据
AB值：
0.406627
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