基于指数随机图模型的技术机会识别

doi:10.3772/j.issn.1000-0135.2023.11.004

情报学报

2023, Vol. 42

Issue (11): 1300-1308 DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2023.11.004

情报理论与方法

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基于指数随机图模型的技术机会识别

罗泰晔

仲恺农业工程学院管理学院，广州 510225

Technology Opportunities Identification Based on Exponential Random Graph Models

Luo Taiye

Management College, Zhongkai University of Agriculture and Engineering, Guangzhou 510225

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摘要识别领域内的技术机会是研发组织创新管理的重要内容。本文提出一种识别特定领域技术机会的新方法，基于知识元素的组合属性（包括组合广度、组合强度和组合距离）、传递性和同配性，构建指数随机图模型，在模型参数估计的基础上计算知识元素间进行组合的概率，进而发现领域内的技术机会。本文采用2016—2021年物联网领域的发明专利数据验证了该方法的有效性，并利用工业机器人领域的发明专利数据验证了该方法的稳健性。

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	罗泰晔

关键词 ：指数随机图模型, 技术机会识别, 知识网络, 物联网

收稿日期: 2023-01-06

基金资助:国家社会科学基金重大项目“数据赋能激励制造业企业创新驱动发展及其对策研究”（18ZDA062）。

作者简介: 罗泰晔，男，1984年生，博士，讲师，硕士生导师，主要研究领域为技术创新管理，E-mail：luoty06@163.com；

引用本文:

罗泰晔. 基于指数随机图模型的技术机会识别[J]. 情报学报, 2023, 42(11): 1300-1308.
Luo Taiye. Technology Opportunities Identification Based on Exponential Random Graph Models. 情报学报, 2023, 42(11): 1300-1308.

链接本文:

https://qbxb.istic.ac.cn/CN/10.3772/j.issn.1000-0135.2023.11.004 或 https://qbxb.istic.ac.cn/CN/Y2023/V42/I11/1300

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