基于專利IPC分類與文本信息的前沿技術(shù)演進(jìn)分析——以人工智能領(lǐng)域?yàn)槔?/H1>

發(fā)布時(shí)間：2021-07-23 03:09

　　文章采用技術(shù)生命周期曲線判斷技術(shù)發(fā)展階段,通過多維尺度分析法結(jié)合K-means算法,以專利IPC號為基礎(chǔ),結(jié)合Pearson相關(guān)系數(shù),對專利差異性矩陣進(jìn)行專利技術(shù)聚類;對技術(shù)集群從技術(shù)影響力、技術(shù)范圍、技術(shù)保護(hù)、擴(kuò)散指數(shù)、專利家族數(shù)量5個(gè)維度進(jìn)行技術(shù)評價(jià);綜合孔多塞投票法和文本挖掘技術(shù),進(jìn)行前沿技術(shù)集群的命名與比較;引入時(shí)間維度,最終得到前沿技術(shù)演進(jìn)圖。通過對人工智能領(lǐng)域進(jìn)行實(shí)證分析,驗(yàn)證了方法的可行性和有效性,并最終得到近5年的10類前沿技術(shù),包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、語音識別與自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺與圖像識別、機(jī)器人、智能系統(tǒng)、人機(jī)交互、虛擬現(xiàn)實(shí)、汽車自動(dòng)駕駛、生物特征識別、智能制造。 

【文章來源】：情報(bào)理論與實(shí)踐. 2020,43(04)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

qikan