關(guān)鍵共性技術(shù)識(shí)別影響政府在不確定性市場(chǎng)環(huán)境中的資源投入及企業(yè)研發(fā)方向,制約制造業(yè)發(fā)展。如何準(zhǔn)確識(shí)別關(guān)鍵共性技術(shù)是政府和企業(yè)急需解決的問(wèn)題。本研究基于專利數(shù)據(jù)及LDA主題模型,提取隱含技術(shù)主題,選取高強(qiáng)度技術(shù)主題為研究對(duì)象,以技術(shù)共現(xiàn)率評(píng)估技術(shù)主題通用性,結(jié)合技術(shù)主題活躍度、效益性及關(guān)聯(lián)性,識(shí)別共性技術(shù)。在此基礎(chǔ)上,借鑒社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法,以技術(shù)主題為節(jié)點(diǎn),技術(shù)主題共現(xiàn)強(qiáng)度為邊權(quán),量化技術(shù)主題權(quán)利,篩選關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),識(shí)別關(guān)鍵共性技術(shù)。并以新材料領(lǐng)域?yàn)槔M(jìn)行研究,結(jié)果顯示高性能鋁合金制備、納米粉末及其薄膜制備工藝、金屬粉末的制備及應(yīng)用、高強(qiáng)度高硬度陶瓷模具制備是新材料領(lǐng)域的關(guān)鍵共性技術(shù)。 

【文章來(lái)源】：情報(bào)學(xué)報(bào). 2020,39(10)北大核心CSSCICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：11 頁(yè)

【部分圖文】：

關(guān)鍵共性技術(shù)識(shí)別思路

LDA主題模型能夠反復(fù)迭代自發(fā)學(xué)習(xí)進(jìn)化，識(shí)別大規(guī)模文檔集中潛藏的主題信息，實(shí)現(xiàn)文檔的高效聚類；與采用IPC分類號(hào)及德溫特手工代碼相比，更能識(shí)別隱藏的技術(shù)信息，擺脫技術(shù)種類屬性限制，因此LDA主題模型作為本文首選。LDA主題模型作為新穎無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)方式，最早由Blei等[31]提出，其利用狄利克雷分布尋找主題在文檔的分布以及詞語(yǔ)在主題中的分布，以此描述文檔形成過(guò)程。LDA主題模型通過(guò)限定主題個(gè)數(shù)來(lái)避免過(guò)度擬合，可高效提取技術(shù)主題，實(shí)現(xiàn)文檔聚類。具體而言，形成文檔的過(guò)程如圖2所示。對(duì)于文檔d，其技術(shù)主題z發(fā)生的概率θ服從Dirichlet (α)分布。

隨著主題數(shù)的增加，困惑度（perplexity）不斷下降，主題泛化能力加強(qiáng)。若A點(diǎn)為最優(yōu)主題數(shù)，該點(diǎn)的困惑度與前一個(gè)點(diǎn)的困惑度差值極大，與后一個(gè)點(diǎn)的困惑度差值極小，則A點(diǎn)被稱為“肘形”[41]。當(dāng)主題數(shù)為71時(shí)，“主題數(shù)-困惑度”曲線出現(xiàn)肘形，為保證LDA主題模型主題數(shù)量精確性，對(duì)主題模型進(jìn)行可視化，其中隨機(jī)選擇的主題數(shù)為65、80，相比于其他主題數(shù)量，當(dāng)主題數(shù)量為71時(shí)可視化結(jié)果顯示主題重疊度較小，分布于4個(gè)象限（圖3），達(dá)到最佳主題數(shù)量。因此，將LDA主題模型主題參數(shù)Z設(shè)置為71，借鑒Heinrich[42]研究成果，設(shè)置參數(shù)α=50/Z，β=0.1。運(yùn)用Python計(jì)算LDA主題模型，提取新材料領(lǐng)域技術(shù)主題及主題特征詞。LDA主題模型運(yùn)行后得到71個(gè)新材料領(lǐng)域的技術(shù)主題，技術(shù)主題與新材料技術(shù)領(lǐng)域密切相關(guān)，各技術(shù)主題區(qū)別明顯，提取效果理想。LDA主題模型運(yùn)算得到14896×142的“文檔-主題”矩陣（表1）及71×20的“主題-特征詞”矩陣（表2），鑒于數(shù)據(jù)量較大，僅對(duì)部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行展示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3562902