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基于專利與論文關(guān)聯(lián)的潛在科學(xué)前沿識(shí)別——以生物農(nóng)藥領(lǐng)域?yàn)槔?/H1>
發(fā)布時(shí)間:2021-07-02 13:39
  隨著文獻(xiàn)類型的不斷豐富,傳統(tǒng)的以單一數(shù)據(jù)源識(shí)別科學(xué)前沿的方法模型存在一定的局限性,必須結(jié)合多源數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別領(lǐng)域的科學(xué)前沿。在已有的前沿識(shí)別方法基礎(chǔ)上,借助生物農(nóng)藥領(lǐng)域知識(shí)組織體系建立了專利與論文之間的語(yǔ)義關(guān)聯(lián),識(shí)別了生物農(nóng)藥領(lǐng)域的潛在科學(xué)前沿,利用定量分析方法證明了識(shí)別結(jié)果的有效性,彌補(bǔ)了現(xiàn)有前沿識(shí)別方法在研究對(duì)象單一和識(shí)別粒度粗方面的不足。 

【文章來(lái)源】:農(nóng)業(yè)展望. 2020,16(09)

【文章頁(yè)數(shù)】:8 頁(yè)

【部分圖文】:

基于專利與論文關(guān)聯(lián)的潛在科學(xué)前沿識(shí)別——以生物農(nóng)藥領(lǐng)域?yàn)槔? src='http://image.cnki.net/getimage.ashx?id=NYZW202009016_01300'  style='max-width:500px'></p><br> 潛在科學(xué)前沿識(shí)別模型流程<br><p align='center'><img src='http://image.cnki.net/getimage.ashx?id=NYZW202009016_02000' alt='散點(diǎn)圖,聚類,專利,主題' style='max-width:500px'></p><br> 通過(guò)SAO的相似度矩陣,利用K-means算法繪制了SAO結(jié)構(gòu)聚類散點(diǎn)圖。其中K=3時(shí),聚類效果區(qū)分度較為明顯(圖2)。圖2中的點(diǎn)代表抽取的SAO結(jié)構(gòu),點(diǎn)與點(diǎn)之間的距離代表SAO結(jié)構(gòu)之間的相似程度,距離越近,說(shuō)明SAO結(jié)構(gòu)之間的相似程度越高;距離越遠(yuǎn),說(shuō)明SAO結(jié)構(gòu)之間的差異性愈大。技術(shù)主題識(shí)別。完成SAO結(jié)構(gòu)初步聚類后,對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行分析,當(dāng)聚類結(jié)果中的內(nèi)容較為聚集時(shí),結(jié)合SAO結(jié)構(gòu)技術(shù)主題內(nèi)容和相關(guān)專利文獻(xiàn)標(biāo)題識(shí)別SAO類的技術(shù)主題,為后續(xù)完成專利的語(yǔ)義拓展、發(fā)展科學(xué)論文中的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)奠定基礎(chǔ)。 <br><br><p align='center'><img src='http://image.cnki.net/getimage.ashx?id=NYZW202009016_02900' alt='流程圖,知識(shí)組織,專利,術(shù)語(yǔ)' style='max-width:500px'></p><br> 最后,拓展科學(xué)術(shù)語(yǔ)。完成專利與知識(shí)組織體系的關(guān)聯(lián)后,利用直接和間接關(guān)聯(lián)的結(jié)果拓展科學(xué)術(shù)語(yǔ),分析關(guān)聯(lián)結(jié)果在知識(shí)組織體系中的二級(jí)類目術(shù)語(yǔ),將二級(jí)類目中的所有術(shù)語(yǔ)作為拓展的科學(xué)術(shù)語(yǔ),語(yǔ)義拓展結(jié)果見(jiàn)表4?茖W(xué)主題-論文集合獲取。根據(jù)拓展的科學(xué)術(shù)語(yǔ),構(gòu)建論文檢索式,時(shí)間為2015—2019年,在WOS核心合集數(shù)據(jù)庫(kù)中共檢索論文370篇,對(duì)論文進(jìn)行精簡(jiǎn)后得到264篇文獻(xiàn),觀察日期截至2020年3月31日,數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)截止日期為2019年底。 <br><br>【參考文獻(xiàn)】:<br>期刊論文<br>[1]ESI研究前沿的比較分析研究[J]. 袁潤(rùn),韓曦.  情報(bào)雜志. 2019(05)<br>
[2]領(lǐng)域前沿識(shí)別方法綜述[J]. 羅瑞,許海云,董坤.  圖書情報(bào)工作. 2018(23)<br>
[3]“睡美人”文獻(xiàn)的重要特征、預(yù)測(cè)線索與政策啟示[J]. 杜建,武夷山.  科學(xué)學(xué)研究. 2018(11)<br>
[4]科學(xué)研究前沿探測(cè)主要方法比較與發(fā)展趨勢(shì)研究[J]. 白如江,冷伏海,廖君華.  情報(bào)理論與實(shí)踐. 2017(05)<br>
[5]專利技術(shù)主題分析:基于SAO結(jié)構(gòu)的LDA主題模型方法[J]. 楊超,朱東華,汪雪鋒,朱福進(jìn),衡曉帆.  圖書情報(bào)工作. 2017(03)<br>
[6]基于VSM的科技期刊文獻(xiàn)與專利文獻(xiàn)的相似度計(jì)算方法研究[J]. 曾文,徐紅姣,李穎,王莉軍,趙婧.  情報(bào)工程. 2016(03)<br>
[7]基于LDA與新興主題特征分析的新興主題探測(cè)研究[J]. 范云滿,馬建霞.  情報(bào)學(xué)報(bào). 2014 (07)<br>
[8]基于專利SAO結(jié)構(gòu)的技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域識(shí)別方法研究[J]. 吳菲菲,李倩,黃魯成.  科研管理. 2014(06)<br>
<br>博士論文<br>[1]知識(shí)流動(dòng)理論框架下的科學(xué)前沿與技術(shù)前沿研究[D]. 龐杰.大連理工大學(xué) 2011<br>
<br>碩士論文<br>[1]前瞻性科學(xué)前沿的界定與識(shí)別指標(biāo)的文獻(xiàn)計(jì)量研究[D]. 郭芳琪.大連理工大學(xué) 2018<br>
[2]基于專利分析和SAO結(jié)構(gòu)挖掘的航空航天領(lǐng)域3D打印技術(shù)演進(jìn)研究[D]. 梁欣誼.華南理工大學(xué) 2016<br>
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