基于PhraseLDA-SNA和机器学习的技术主题影响力测度方法研究
文献类型: 中文期刊
第一作者: 项芮
作者: 项芮;孙巍
作者机构:
关键词: 主题挖掘;专利;影响力测度;机器学习;知识产权;技术预测
期刊名称: 农业图书情报学报
ISSN: 1002-1248
年卷期: 2024 年 004 期
页码: 45-62
摘要: [目的/意义]旨在利用PhraseLDA-SNA和机器学习方法准确测度技术主题的影响力,以期为制定科技政策、优化资源配置提供理论参考。[方法/过程]本研究首先分析了技术主题影响力的显性及隐性决定因素,据此构建了技术主题影响力测度指标体系。其次,基于PhraseLDA-SNA与机器学习方法分析测度指标,实现对技术主题影响力的测度。最后,以纤维素生物降解领域为例进行实证研究,验证方法的有效性。[结果/结论]本研究提出的基于PhraseLDA-SNA和机器学习的技术主题影响力测度方法与传统方法相比,显著降低了受专利数据授权及引用时滞问题的影响。
分类号: G255.53
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