基于专利挖掘的关键共性技术识别研究

doi:10.3772/j.issn.1000-0135.2020.10.008

情报学报

2020, Vol. 39

Issue (10): 1093-1103 DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2020.10.008

情报分析方法与技术

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基于专利挖掘的关键共性技术识别研究

马永红, 孔令凯, 林超然, 杨晓萌

哈尔滨工程大学经济管理学院，哈尔滨 150001

Key Generic Technology Identification Based on Patent Mining

Ma Yonghong, Kong Lingkai, Lin Chaoran, Yang Xiaomeng

School of Economics and Management, Harbin Engineering University, Harbin 150001

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摘要关键共性技术识别影响政府在不确定性市场环境中的资源投入及企业研发方向，制约制造业发展。如何准确识别关键共性技术是政府和企业急需解决的问题。本研究基于专利数据及LDA主题模型，提取隐含技术主题，选取高强度技术主题为研究对象，以技术共现率评估技术主题通用性，结合技术主题活跃度、效益性及关联性，识别共性技术。在此基础上，借鉴社会网络分析方法，以技术主题为节点，技术主题共现强度为边权，量化技术主题权利，筛选关键节点，识别关键共性技术。并以新材料领域为例进行研究，结果显示高性能铝合金制备、纳米粉末及其薄膜制备工艺、金属粉末的制备及应用、高强度高硬度陶瓷模具制备是新材料领域的关键共性技术。

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关键词 ：关键共性技术, LDA主题模型, 技术共现率

收稿日期: 2019-09-26

基金资助:国家自然科学基金项目“区域创新系统网络结构与产业关键共性技术创新涌现的构效关系与作用机理研究”（71874040）。

作者简介: 马永红，女，1971年生，教授，博士生导师，研究方向为科技创新与管理创新；孔令凯，男，1993年生，博士研究生，研究方向为技术创新与关键共性技术，E-mail:861586018@qq.com；林超然，男，1987年生，博士研究生，研究方向为技术创新与知识产权管理；杨晓萌，女，1993年生，博士研究生，研究方向为关键共性技术与技术合作研；

引用本文:

马永红, 孔令凯, 林超然, 杨晓萌. 基于专利挖掘的关键共性技术识别研究[J]. 情报学报, 2020, 39(10): 1093-1103.
Ma Yonghong, Kong Lingkai, Lin Chaoran, Yang Xiaomeng. Key Generic Technology Identification Based on Patent Mining. 情报学报, 2020, 39(10): 1093-1103.

链接本文:

https://qbxb.istic.ac.cn/CN/10.3772/j.issn.1000-0135.2020.10.008 或 https://qbxb.istic.ac.cn/CN/Y2020/V39/I10/1093

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