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情报学报
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2026年 第45卷 第5期
刊出日期：2026-05-24
情报理论与方法
情报技术与应用
情报理论与方法
617
基于图神经网络的多源数据融合与新兴前沿技术主题探测方法研究
Hot!
田雪灿, 王丽
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2026.05.001
在当前科技快速演进和创新格局深刻变化的背景下，如何通过细粒度、可溯源的语义单元级数据融合，实现新兴前沿技术高效探测，具有重要的应用价值。本文提出一种基于图神经网络的多源数据融合及新兴前沿技术探测框架，从语义特征和结构特征两个层面，细化数据融合和技术探测粒度。一方面，围绕新兴前沿技术的核心特征，构建新颖度、增长性和关注度三类指标集，并将指标值作为节点属性嵌入技术共现网络，从而丰富单源网络的语义特征；另一方面，结合图注意力网络捕捉结构特征的优势，完成特征级的多源数据融合，提升数据融合的细粒度和可解释性。以量子传感领域作为实证对象，实验结果表明，该方法能够通过节点对齐操作实现多源数据的高效融合，模型预测正确的实体对平均出现在结果列表的第1~3位。多源数据的精细融合不仅提升了新兴前沿技术探测的粒度，还有效降低了误判风险，验证了本文所提框架在提升新兴前沿技术探测准确性和可解释性方面的应用潜力。
2026 Vol. 45 (5): 617-628 [
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629
数智融合环境下信息分析方法在循证决策中的应用：要素、框架与优化策略
Hot!
夏义堃, 叶均玲
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2026.05.002
在数智技术深度赋能的时代背景下，信息分析方法正加速从传统范式向智能范式转型，循证决策作为数智决策体系的重要组成，已成为信息分析方法应用的重要领域。本文立足循证决策场景，基于系统论思维，采用系统性文献综述方法，围绕信息分析方法应用的要素、框架和优化3个维度，提炼了“证据源-分析方法-决策场景”三维要素的类型特征与关联机制，构建了融合“要素-模式-功能-主体-情境”五维结构的信息分析方法应用框架。研究发现，信息分析方法在循证决策中的有效应用是在多元主体协同、复杂情境交织背景下，以三维要素耦合实现其在“数据-证据-决策”全链条中的深度嵌入与功能发挥。据此，提出全方位提升数据治理能力、理性应用人工智能技术赋能、加强方法体系组合应用和交叉验证等优化策略。本文旨在系统揭示循证决策中信息分析方法应用体系的结构特征与演化逻辑，深化对其运行机制与功能作用的理解，为数智融合环境下分析方法的有效应用提供策略建议。
2026 Vol. 45 (5): 629-642 [
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643
融合语义与引文特征的潜在颠覆性技术识别研究
Hot!
秦浩, 赵一鸣, 马亚坤, 张芷芯, 王启港
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2026.05.003
颠覆性技术作为重构产业格局的核心驱动力，其识别对国家科技战略布局具有重大意义。针对现有研究依赖单一维度特征导致的识别偏差问题，本文提出一种融合语义与引文特征的潜在颠覆性技术识别框架。首先，采用PatentSBERTa编码专利摘要文本提取语义特征，利用图注意力网络（graph attention network，GAT）挖掘引文网络结构特征；其次，设计双向注意力机制与门控动态融合模块，结合Bi-LSTM（bidirectional long short-term memory）模型构建监督式二分类任务识别潜在颠覆性技术，并引入SHAP（shapley additive explanations）模型解析语义与引文特征贡献度；最后，以碳捕集利用与封存（carbon capture, utilization, and storage，CCUS）领域为例开展实证分析，阐述该识别方法的应用过程，并识别出该领域5个潜在颠覆性技术方向和15个潜在颠覆性技术主题。研究结果表明，语义特征是判断技术内核创新性的基石，而引文特征则为评估技术扩散潜力提供了关键的外部验证，两者共同构成了“内在突破-外部扩散”相辅相成的双重验证机制。在技术创新管理实践中，当面临资源约束时，应优先关注技术的内在突破性。在此基础上，利用引文特征评估其网络生态位。本文为潜在颠覆性技术识别提供了融合分析范式，识别出碳捕集利用与封存领域中的潜在颠覆性技术，能够为国家相关政策制定与相关产业布局提供借鉴与参考。
2026 Vol. 45 (5): 643-662 [
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663
TreeGPT
：一种基于大语言模型的技术主题体系自动构建方法
Hot!
王浩峰, 高影繁, 王莉军, 姚长青
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2026.05.004
随着科技文献数量的持续增长，如何从大量非结构化文本中高效提取技术信息并构建具有层次化语义关系的技术主题体系成为技术情报分析领域的重要课题。本文提出一种基于大语言模型的技术主题体系自动构建方法TreeGPT，利用大语言模型的内在知识与语义向量化技术，完成对科技文献的主题识别与主题关系挖掘，最终得到目标领域的技术主题体系。为验证本文方法的有效性，以集成电路领域为例，与BERTopic（bidirectional encoder representations from transformers topic modeling）和HLDA（hierarchical latent Dirichlet allocation）两种方法进行对比与实证研究。研究结果表明，TreeGPT在语义准确性和层次清晰性上均显著优于传统方法，在大语言模型性能与成本开销之间取得了有效平衡，为领域知识的语义建模和技术情报分析提供了重要支持。
2026 Vol. 45 (5): 663-677 [
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678
合规视角下的
GAI
训练数据质量关键属性及度量指标研究
Hot!
邝苗苗, 安小米, 雷鸣, 刘红岩
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2026.05.005
为了构建负责任的人工智能（artificial intelligence，AI），各国纷纷出台法律法规、政策和标准，对生成式人工智能（generative artificial intelligence，GAI）训练数据的质量治理和监管提出明确要求。然而，目前尚缺少达到要求的技术规范和准则，现有文献鲜有从合规视角深入开展GAI训练数据质量关键属性及度量指标的研究。为此，本文从合规视角解析法律政策和标准等规范性文件中关于训练数据质量的合规要求，识别出GAI训练数据质量的四大关键属性——准确性、多样性、代表性和真实性，并从过程和结果双维度对其进行特征分析。经过4名研究人员的3轮筛选，初步构建由25个指标构成的GAI训练数据关键属性度量指标框架。随后，采用混合研究方法（实地调研、专家研讨和问卷调查法）对指标进行3轮迭代验证。最终，20个指标被验证有效，5个指标被剔除，6个指标被增设，由此形成包含26个指标的GAI训练数据质量度量指标体系。本文提出了合规视角下的GAI训练数据质量关键属性及度量指标，不仅为GAI训练数据质量的合规检验提供了与既有法律法规、政策和标准相一致的符合性依据，降低了合规判定的门槛与成本，也为实现GAI训练数据质量认证的兼容互认及治理体系的标准化建设提供了可行路径。
2026 Vol. 45 (5): 678-688 [
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情报技术与应用
689
离群处理视角下未来产业前沿技术弱信号探测研究
Hot!
叶光辉, 涂凯, 郭露
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2026.05.006
产业是生产力变革的具体表现形式，面对现今人工智能、量子信息等未来产业科技创新成果的不断涌现，对产业前沿技术进行预见探测，有助于把握科技创新发展态势与支撑科技战略规划。首先，基于弱信号易出现于离群的理论根基，构建未来产业前沿技术离群特征指标体系，在信号放大视角下，结合离群特征指标体系与孤立森林模型，从文档层面过滤出技术成果文档弱信号，并应用SHAP（shapley additive explanation）分析验证模型功能适用性。其次，在信号缩小视角下，设计ChatGPT（chat generative pre-trained transformer）等模型的基准实验，选取最优知识抽取模型，内嵌希尔图宁三元符号理论与柯夫曼传感解码关联理论等相关理论，构建多理论支撑的未来产业前沿技术弱信号智能化探测模型。最后，在信号可视化视角下，针对信号语义缺失与孤立解读问题，结合社会网络分析与主题建模等多种手段，通过多元信号关联方式对识别出的技术弱信号进行解读与演化方向预判。在实证部分，选取量子信息产业作为技术探测领域，验证了弱信号离群特征指标体系及探测模型的信效度与场景适用性。弱信号识别结果表明，在微观词汇信号层面，包括量子态层析技术在内的多项技术具有弱信号特征；在宏观主题信号层面，发现量子计算等领域内弱信号演化强度高于量子理论等领域。技术差异性演化现象与产业化技术需求、技术商业化潜力及技术学科属性等机理密切相关。本文提出的技术成果离群特征指标体系与弱信号探测模型，不仅是技术识别领域相关理论的有益补充，也对相关部门的技术超前布局与科技资源分配等实践探索具有积极意义。
2026 Vol. 45 (5): 689-706 [
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707
技术形态迭代视角下技术演化路径识别及创新机会预测
Hot!
张珂, 王聪翔, 王金凤, 周炜, 冯奕程
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2026.05.007
技术演化路径对技术创新具有重要意义，但现有研究通常无法兼顾演化主题的细粒度与演化关系的多层次性，难以全面剖析演化规律，导致技术创新效率及创新水平受限。本文基于技术形态迭代视角，提出一种技术演化路径识别及创新机会预测方法。首先，构建专利引文网络并使用分层算法对其分层后，采用高知识持续性贡献度专利遍历算法，确定专利演化主路径；其次，提取专利中的技术形态，并基于KCK（keyword-citation-keyword）原理构建初始技术形态演化网络，继而提出语义相似性、属性一致性与时序顺承性三重关系筛除标准，对该网络进行关系筛除；最后，使用SPC（search path count）算法识别筛除后网络的技术演化主路径，并依托多维技术创新地图的维-法耦合原理，对各主路径的最新技术形态进行迭代创新，从而预测可行的技术创新机会。本文以聚丙烯改性技术为例进行研究，验证了所提路径的可行性，为细粒度揭示技术演化路径，并高效、精准地识别技术创新机会提供了可资借鉴的参考思路。
2026 Vol. 45 (5): 707-723 [
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724
基于“问题-方案”句的技术机会发现
Hot!
朱建新, 白文涛, 刘瑞楠, 林超然
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2026.05.008
在新一轮国家技术竞争背景下，清晰、完整的技术机会发现成为抢占技术竞争主动权的关键。从发明问题解决理论（theory of inventive problem solving，TRIZ）来看，技术机会发现的核心在于精准定位技术问题及适配的技术方案，但现有方法存在全局语义解析不足、提示词设计缺乏系统迭代优化、链接预测法对完整语义单元挖掘不深等局限。为此，本文提出结果语义清晰、逻辑链条完整的技术机会发现框架。一是依托大语言模型全局语义整合能力，提取兼具精准性、概括性与语义丰富性的技术对象句、问题句与方案句。二是提出“多轮迭代+多维度评估”的提示词优化方法，提升提示词的领域适配性。三是融合TextRank与链接关系统计，通过TextRank筛选技术方案句中的高价值语义单元，并结合链接关系统计，实现技术对象存在的问题句与方案句的精准匹配。同时，将BERT（bidirectional encoder representations from transformers）、GraphSAGE（graph sample and aggregate）与TPE（tree-structured parzen estimator）算法有机结合，以确保链接关系的精准预测。针对飞机发动机领域专利的实证研究结果表明，该框架可有效完善技术机会发现的语义关联与逻辑链条，为创新工作者把握技术前沿、开展创新实践提供方法论指导。
2026 Vol. 45 (5): 724-739 [
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740
核心-边缘结构视角下产业界和学术界知识成熟度差异研究
Hot!
赵洪烨, 赵毅, 章成志
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2026.05.009
知识成熟度对学术创新与产业转化至关重要。准确识别产学双方在知识成熟度上的差异，可为创新资源配置及人才发展提供依据。然而，现有研究通常以整篇文献为知识的代理，通过参考文献平均发表年份估算知识成熟度，忽视了文献中蕴含的细粒度知识及其异质性的成熟轨迹，限制了知识成熟度测量的准确性。为此，本文以细粒度实体表征知识，提出基于核心-边缘结构的知识成熟度评估框架，以人工智能领域1845637篇论文作为研究对象展开分析。首先，利用计算机科学本体分类器抽取论文中的实体，将其构建为动态知识网络节点；其次，通过核心-边缘划分算法识别实体的结构位置，追踪其从边缘向核心演化的路径，以实体首次进入核心与焦点论文发表的时间间隔量化其成熟度；最后，结合多元回归分析产学界在知识成熟度使用上的差异。研究发现，实体从网络边缘到核心的演化路径可有效表征成熟度，该测度与论文新颖性、颠覆性显著相关。在此基础上，证实了学术界及产学合作论文的知识成熟度显著低于产业界论文。本文突破了以往基于文献整体的分析范式，从细粒度实体层面揭示了产学知识成熟度差异。
2026 Vol. 45 (5): 740-757 [
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758
结合规则模型与监督模型的两阶段作者姓名消歧研究
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陈一帆, 谢瑞霞, 杨宁, 胡威, 张志强
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2026.05.010
作者姓名消歧（author name disambiguation，AND）是信息检索、信息整合、文献计量等领域开展学术研究的一项基础性与保障性工作。在单一消歧模型难以满足实际消歧需求的背景下，本文创新性地提出一种结合规则模型与监督模型的两阶段自动化作者姓名消歧框架TSD-RS（two-stage disambiguation framework for integrating rule-based and supervisory model）。一阶段采用动态阈值法对规则模型进行改良，以提升初步消歧性能，在此基础上，设计并比较12种规则使用顺序对AND的影响；二阶段以初步消歧形成的论文簇为节点、以监督模型预测结果为连边权重构建簇间网络，通过InfoMap算法对网络进行社团划分以实现二次迭代消歧，在此过程中，分别比较4种训练集（正负样本对）自动化构造方法及4种监督模型（包括大语言模型）用于AND的性能差异。在3个不同规模金标准数据集上的实验结果显示，当TSD-RS一阶段规则顺序选择Order5、二阶段训练集正样本提取方法选择1/2-shell、监督模型选择随机森林时，消歧效果最好且bF1值95%置信区间为0.85±0.04，较基线模型有明显提升。
2026 Vol. 45 (5): 758-775 [
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中国科学技术情报学会
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