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情报学报
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2022年 第41卷 第11期
刊出日期：2022-11-24
情报理论与方法
情报技术与应用
情报理论与方法
1111
变革性研究预见：理论模型和多维引文特征
Hot!
梁国强, 步一, 胡志刚, 侯海燕
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2022.11.001
变革性研究（transformative research，TR）是彻底改变人们对现有科学的认知、引领新前沿的研究，是基础研究领域的重大突破。本研究从文献引证与被引证视角构建了TR早期阶段的理论模型和多维引文特征体系，并以诺贝尔奖关键成果为例对TR的早期特征进行探究。研究结果发现，TR本质上是库恩科学革命的结构中提到的潜在新范式，处于科学革命的起始阶段。从广度维度看，近些年TR知识基础的学科会聚特征明显，且产生早期学科扩散特征显著；从强度维度看，TR对现有知识的吸收特征明显，产生早期对学科领域的冲击较强；从速度维度看，TR知识基础的老化特征明显，但近些年有减缓趋势，其产生后的增长特征较为显著。本研究为TR产生早期的量化研究提供了理论支撑和多维引文特征框架，为TR预见提供了借鉴。
2022 Vol. 41 (11): 1111-1123 [
摘要
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1124
基于专利文献的颠覆性技术识别研究
Hot!
陈育新, 卢俊, 韩毅
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2022.11.002
颠覆性技术作为引领经济发展的关键动力与技术创新的重要抓手和突破口，探测其动态发展过程，实现颠覆性技术识别与预测，对国家或企业优化研发布局，积极抢占科技制高点具有重要意义。本文从技术与市场角度出发，构建颠覆性潜力测度指标，结合滑动窗口和LDA（latent Dirichlet allocation）构建探测技术主题颠覆性潜力的动态趋势识别方法，以美国人工智能领域专利文献为样本验证该方法在识别与预测颠覆性技术方面的可用性，并结合颠覆性技术主题中关联强度较高的前10个IPC大组共同表征颠覆性技术内容，进一步检验方法的实践价值。研究结果表明，深度学习、图像识别与处理技术是人工智能领域的颠覆性技术，二者关联紧密，协同发展趋势明显，其中深度学习技术聚焦于电数字数据处理领域，图像识别与处理技术则应用于自动驾驶、医疗诊断、电视通信等主流领域。本文样本实证数据表明，多指标融合方法在颠覆性技术识别方面更具优势；将样本数据的指标测度与发展趋势预测紧密结合，从时间序列的迭代连续性探索历史发展趋势能更好地揭示颠覆性技术的演化细节及其内在依赖性。
2022 Vol. 41 (11): 1124-1133 [
摘要
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1134
融合知识图谱和深度神经网络的产业新兴技术预测模型研究
Hot!
魏明珠, 郑荣, 高志豪, 王晓宇
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2022.11.003
实现产业新兴技术精准预测，有助于产业发展超前布局，抢占技术制高点，赋能高水平科技自立自强。本研究在基于知识图谱技术，定义产业技术专利概念、关系及属性，构建产业技术专利知识图谱的基础上，围绕新兴技术的新颖性、社会影响性、根本创新性三个主要特征，以“新颖度-应用范围-发展能力”构建完整的可量化的产业新兴技术指标体系，并利用技术专利知识图谱复杂语义信息，映射图谱查询语句提取各指标特征值，依托深度神经网络算法，训练产业新兴技术预测模型，实现产业新兴技术精准预测；最后，以新能源汽车产业为例，验证模型有效性。本研究能够为各产业领域的新兴技术预测提供有价值的参考，为产业发展决策提供支持。
2022 Vol. 41 (11): 1134-1148 [
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1149
基于
SAO
语义分析的多维技术演化路径与技术创新机会识别研究
Hot!
冯立杰, 周炜, 王金凤, 张珂, 张世斌
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2022.11.004
通过探究目标领域关键技术的演化路径进而精准识别技术创新机会，对激发企业的技术创新活力至关重要。本文提出了一种SAO（subject-action-object）语义分析与多维技术创新地图结合的多维技术演化路径及技术创新机会识别方法。首先，利用LDA（latent Dirichlet allocation）主题模型确定目标领域关键技术问题；然后，运用SAO语义分析法精准识别包含关键技术要素的语义结构，并利用多维技术创新地图对关键技术要素导航和归类；接着，通过构建多维技术演化路径并深入探究不同维度下的技术演化规律，与创新法则进行迭代变换进而准确研判技术创新机会。最后，本文以纳米二氧化钛改性技术为例开展分析，并利用对比分析方法验证所提出方法的有效性与实用性。
2022 Vol. 41 (11): 1149-1160 [
摘要
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1161
技术创新中的知识融合：“科学—技术”二元知识对专利影响研究
Hot!
孔嘉, 邓三鸿, 张佳锐, 康乐乐, 吴杰
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2022.11.005
探究技术创新过程中专利对“科学—技术”二元知识的吸收模式及其对专利创新的影响，对技术创新管理具有重要价值。本研究选择申请时间在1979—2013年的2589039项专利及其引用的4047758篇论文和6868547项专利为数据来源，对施引专利、被引论文与被引专利进行领域分析，并对施引专利吸收“科学—技术”二元知识的强度和广度进行测度，利用零膨胀—负二项回归模型分析知识强度、知识广度等因素对专利影响力的影响。结果表明，本研究提出的SI（science intensity）、TI（technology intensity）、STI（science-technology intensity）和知识广度等指标可以有效测度专利对科学知识和技术知识的吸收强度与广度；生物技术与食品化学等领域专利的科学强度更大，信息技术管理方法与医疗技术等领域专利的技术强度更大；被吸收的科学知识较多分布在生物医学、化学、计算机科学等领域，被吸收的技术知识较多分布在计算机技术、医疗技术等领域。回归模型显示，专利影响力与科学知识广度之间存在倒U形关系，与技术知识广度存在正U形关系。
2022 Vol. 41 (11): 1161-1173 [
摘要
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1174
总体国家安全观下重大突发事件的智能决策情报体系研究
Hot!
张海涛, 栾宇, 周红磊, 张鑫蕊, 庞宇飞, 刘伟利
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2022.11.006
重大突发事件治理是一项复杂系统工程。国家安全风险与应急管理问题紧密交织，贯穿于重大突发事件治理过程的始终。重大突发事件智能决策情报体系是防范化解国家安全风险、统筹谋划应急管理工作的关键所在。本文在总体国家安全观指导下，以国家安全与应急管理双重需求为牵引导向，以贯穿于“物理-信息-社会”三元世界的“信息-情报-业务”反馈循环链路为线索，从认知框架、系统架构与组织架构三个层面深入探讨了重大突发事件智能决策情报体系的理论认知与架构运行等问题，解释了情报需求、情报智慧与情报决策的概念内涵，提出了数据与知识双驱动的情报系统架构以及“大情报事业群”的建设构想，指出总体国家安全观下重大突发事件智能决策情报体系在“耳目、尖兵、参谋”的角色定位之上，还发挥着主导引领管理行为的重要作用。
2022 Vol. 41 (11): 1174-1187 [
摘要
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情报技术与应用
1188
科技风险事件库构建及事件发现关键技术研究
Hot!
刘耀, 房小玮, 秦迅
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2022.11.007
本文提出一种科技风险事件资源库和事件发现模型的构建方法，通过分析网络新闻源数据的文本特征，利用爬取的科技媒体新闻构建元事件资源库和主题事件再生资源库模型，并提出综合评价模型进行事件发现。针对事件发现，本文提出了一种two-branch Transformer的科技领域风险事件语言模型，从风险事件中提取与风险度相关的词汇特征，并弱化文本自身的领域特征等对风险事件分类任务造成的干扰，以此来发现风险事件。研究结果验证了本文所提出的风险事件发现模型及对元事件风险倾向进行判断的指标的有效性。本文能够为科技领域风险事件资源库的构建提供参考，提出的科技领域风险事件语言模型能够为风险发现研究提供方法和技术上的参考。
2022 Vol. 41 (11): 1188-1198 [
摘要
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1199
面向自动综述系统的文献价值评估研究
Hot!
丁恒, 阮靖龙
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2022.11.008
“论文爆炸”使科研人员面临严重的信息过载问题，自动综述系统研究逐渐引起重视，而如何自动挑选出能够反映知识脉络发展的重要文献是自动综述系统需要解决的首要问题。本文从影响综述作者选择参考文献的因素出发，在引用行为中挖掘综述作者评估文献价值的规律，并基于排序学习框架构建面向自动综述系统的文献评估模型。本文以微软学术图谱为数据源构建实验数据集，通过Δ
P
@
K
和NDCG@
K
两个指标对实验结果进行评价。研究结果表明，①相较于单文档模型和文档列表模型，文档对模型更适合于训练最优文献评估模型，其Δ
P
@100、Δ
P
@200、NDCG@100和NDCG@200分为0.274、0.085、0.738、0.831；②知识重要性和文献质量与影响力因素对模型效果提升有较大贡献，是综述作者评估文献价值选择参考文献的首要参考因素。
2022 Vol. 41 (11): 1199-1214 [
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1214
基于属性异构网络表示学习的专利交易推荐
Hot!
何喜军, 吴爽爽, 武玉英, 才久然, 庞婷, Chee SengChan
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2022.11.009
融合异构信息进行专利交易推荐可以促进交易，但存在因忽略专利属性而影响推荐结果的问题。本研究提出基于属性异构网络（attribute heterogeneous network，AHN）表示学习的专利交易推荐模型（patent transaction recommendation based on AHN representation learning，AHNRL-PTR）。首先筛选专利和组织中影响专利交易的属性；其次构建专利交易AHN，然后在AHN中引入网络表示学习，并基于多维高斯分布解决节点表示的不确定性，基于KL散度（Kullback-Leibler divergence）解决节点间距离非对称性。最后，以粤港澳大湾区有效发明授权专利数据进行实证研究，得出结论：第一，相比于metapath2vec、TADW（text-associated DeepWalk）和AHNRL-PTR模型的两个变体方法，AHNRL-PTR模型的推荐精度最高，超过86%，说明融合组织及专利属性，并聚焦节点表示的不确定性和非对称性问题的解决，能大幅提高推荐精度；第二，在非准确指标IntraSim和Popularity上，AHNRL-PTR的表现优于metapath2vec和两个变体方法，反映该方法的推荐结果具有一定的多样性，且可以挖掘推荐冷门专利；第三，基于两个非准确指标将组织聚类为六类，分别为中介型、领域骨干型、研究型、族群型、成长型、专业型，体现了推荐结果的可解释性和个性化水平。本研究可为专利交易智能化推荐服务提供决策支持。
2022 Vol. 41 (11): 1214-1228 [
摘要
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中国科学技术情报学会
中国科学技术信息研究所
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