典型文献
基于潜在高被引论文与高价值专利的创新前沿识别研究
文献摘要：
[目的/意义]精准识别创新前沿有利于国家、政府、企业对创新战略进行前瞻性部署,对于抢占技术先机、赢取竞争优势具有积极意义.[方法/过程]首先构建机器学习模型,通过预测近期发表的论文被高度引用的概率识别潜在高被引论文,同时基于技术新颖性、技术独特性、技术重要性3个维度,构建一套评价技术创新水平高低的指标体系来筛选高价值专利;然后采用LDA主题模型分别对潜在高被引论文和高价值专利进行聚类分析,识别科学创新前沿、技术创新前沿、科技创新前沿;最后根据创建的科学价值、技术价值指标,结合主题强度构建创新前沿地图,量化解读创新前沿之间的发展水平及价值差异.[结果/结论]以智能驾驶汽车领域进行实证研究表明,该方法可以有效识别创新前沿,并能够展现创新前沿之间的科学价值、技术价值、主题强度差异,能够为国家、企业的技术布局、策略制定提供参考.
文献关键词：
潜在高被引论文;高价值专利;创新前沿;机器学习;文本主题聚类
中图分类号：
作者姓名：
张彪;吴红;高道斌;林艳秋
作者机构：
山东理工大学信息管理研究院 淄博255049
文献出处：
引用格式：
[1]张彪;吴红;高道斌;林艳秋-.基于潜在高被引论文与高价值专利的创新前沿识别研究)[J].图书情报工作,2022(18):72-83
A类：
潜在高被引论文,概率识别
B类：
高价值专利,创新前沿,前沿识别,精准识别,创新战略,抢占,先机,赢取,机器学习模型,技术新颖性,评价技术,技术创新水平,LDA,主题模型,文和,别科,科学创新,科学价值,技术价值,主题强度,智能驾驶汽车,汽车领域,技术布局,策略制定,文本主题聚类
AB值：
0.251306
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