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典型文献
面向语义信息分析的多层次技术演化轨迹识别方法研究
文献摘要:
[目的 /意义]面向语义信息以层次渐进的方式识别技术演化轨迹,有助于加强对技术细节的理解并提升轨迹识别的准确性.[方法/过程]首先,提取专利和科技论文的SAO结构,依据语义信息确定研究主题,并利用S曲线分析技术生命周期.其次,借助机器学习算法与社会网络分析指标,分不同周期,通过多层次提取,筛选技术演化轨迹.最后,以造血干细胞领域为实证对象,发现该领域中与遗传病因技术主题相关的专利和科技论文的研究重点存在显著差异,该主题尚未形成统一的演化路径,且有关免疫系统疾病与糖尿病方面的研究是未来潜在的演化趋势.[结果/结论]所提方法通过客观的数值计算结果,逐步实现复杂技术演化路径的提取与凝练,在揭示技术主要发展历程的同时,能够客观预测技术演化趋势.
文献关键词:
技术演化;演化轨迹;文本分析;语义信息;社会网络分析
作者姓名:
马铭;王超;许海云;龚兵营;周勇
作者机构:
齐鲁工业大学(山东省科学院)科技发展战略研究所 济南250014;齐鲁工业大学(山东省科学院)情报研究所 济南250014;山东理工大学管理学院 淄博255000
文献出处:
引用格式:
[1]马铭;王超;许海云;龚兵营;周勇-.面向语义信息分析的多层次技术演化轨迹识别方法研究)[J].图书情报工作,2022(04):103-117
A类:
B类:
语义信息,信息分析,演化轨迹,技术细节,科技论文,SAO,技术生命周期,机器学习算法,社会网络分析,分析指标,筛选技术,造血干细胞,遗传病因,技术主题,免疫系统疾病,演化趋势,过客,杂技,技术演化路径,预测技术
AB值:
0.299635
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