当前,全球技术发展日新月异,大量的技术创新活动为企业提供了比以往更多的技术发展机会,企业必须识别和把握可能出现的技术发展机会,才能提高企业的技术创新能力和国际竞争力。作为全球大的技术信息源,论文信息资源通常被用于测度基础科学研究活动的水平,而专利信息资源则被用于测度产业技术的创新水平,具有生命力和潜在商业价值的技术机会在这两大信息源中通常会留下一定的足迹。因此,论文和专利信息资源的融合分析对于把握技术机会、理解科学和技术之间的联系、提高技术创新水平具有重要意义。
技术机会发现是指通过对特定领域内海量信息资源的深入挖掘和分析,在掌握已有技术发展趋势及其相互关系的同时,发现新技术动向,推断该领域可能出现的技术形态或技术发展点。通过对论文和专利信息资源的融合分析,可以反映技术发展现状、挖掘研发热点、预测发展趋势、揭示竞争对手的技术实力与战略布局。
本书主要以作者带领团队所研发的大数据环境下多源信息融合的科技文献智能分析服务平台SciTeMiner为背景,系统阐述了该平台中技术机会分析模块所涉及的方法和技术。本书共分为四大部分:第一部分由第二章组成,主要涉及技术术语抽取方法研究;第二部分由第三章、第四章、第五章、第六章及第七章组成,主要研究技术术语间语义关系抽取方法;第三部分由第八章和第九章组成,主要探讨技术主题抽取及技术主题关联;第四部分由第十章、第十一章和第十二章组成,主要研判技术生命周期阶段及构建技术功效图。
本书得以顺利出版,要感谢国家自然科学基金的资助,同时,也要感谢作者原单位中国科学技术信息研究所,以及新单位北京工业大学各级领导和同事的大力支持。本书作者长期从事科学前沿探测、技术预见、数据挖掘、机器学习和大数据方面的研发工作,一直酝酿出版与技术机会发现方法有关的图书,但由于种种原因,直到今天才得以实现。本书凝聚了许多人的心血和智慧,在此要特别感谢中国科学技术信息研究所的韩红旗副研究员和张兆锋博士,以及本书作者曾指导过的研究生张晗、王新和王政同学。
由于作者水平所限,书中难免存在不足,欢迎读者批评指正。
目录
第一章绪论
1.1背景及意义
1.2国内外研究现状
1.3平台及工具研发
1.4章节结构安排
1.5本章小节
参考文献
第二章专利技术术语抽取方法
2.1引言
2.2术语的定义、分类和特征
2.3自动术语抽取的方法
2.4中文术语抽取研究的概述
2.5专利技术术语抽取模型
2.6实验结构及讨论
2.7本章小节
参考文献
第三章共现聚类分析的新方法:最大频繁项集挖掘
3.1引言
3.2共现分析法
3.3最大频繁项集挖掘
3.4实验结果及讨论
3.5本章小结
参考文献
第四章基于双序列比对的中文术语语义相似度计算方法
4.1引言
4.2《同义词词林》简介
4.3Ⅰ型问题的语义相似度计算
4.4Ⅱ型问题的语义相似度计算
4.5实验结果及讨论
4.6本章小结
参考文献
第五章仅根据Proximity数据构建向量空间模型的方法
5.1引言
5.2基于MDS的向量空间模型构建方法
5.3实验材料及数据
5.4实验结果及分析
5.5本章小结
参考文献
第六章基于弱监督学习的语义关系抽取方法
6.1引言
6.2国内外研究现状
6.3实体关系抽取模型
6.4实验结果及分析
6.5本章小结
参考文献
第七章几种叙词表复杂逻辑错误检查算法研究
7.1引言
7.2预备知识
7.3属/分关系中的逻辑错误检查算法
7.4参考关系中的逻辑错误检查算法
7.5本章小结
参考文献
第八章融合科技文献内外部特征的主题模型发展综述
8.1引言
8.2历史渊源及符号表示
8.3融合科研人员特征
8.4融合时间特征
8.5融合参考文献特征
8.6融合多个外部特征
8.7本章小结
参考文献
第九章论文和专利资源主题关联分析方法
9.1引言
9.2技术路线
9.3技术主题抽取
9.4词项和命名实体聚类
9.5主题相似度计算
9.6技术主题关联
9.7实验结果及讨论
9.8本章小节
参考文献
第十章基于事实型数据的技术生命周期判断方法综述
10.1引言
10.2技术生命周期阶段划分
10.3技术生命周期阶段判断方法
10.4本章小结
参考文献
第十一章面向情报技术领域的Loglet分析
11.1引言
11.2增长曲线模型
11.3实验数据选取
11.4LogletLab简介
11.5实验结果及分析
11.6本章小结
参考文献
第十二章专利技术功效图智能构建进展
12.1引言
12.2技术功效图概述
12.3技术功效图构建模式
12.4关键技术研究进展
12.5本章小结
从阅读体验上来说,这本书的结构设计非常流畅,逻辑层层递进,每一步的论证都建立在前一步坚实的基础上。作者对信息源的甄选标准和验证过程的描述,极大地增强了内容的可信度。我特别欣赏其中关于“技术空白区”识别的部分,书中不仅教你如何找到“已知的已知”和“未知的已知”,更重要的是,它试图指导读者去探索“未知的未知”——那些连提问都还未形成的概念边界。这种对认知边界的拓展,是本书最具价值的贡献之一。它不仅仅是一本关于技术发现的书,更像是一本关于如何提升决策质量和洞察力的思维工具书,对于任何追求卓越和创新的专业人士而言,都是一本值得反复研读的案头必备。
评分这本书的开篇便将我带入了一个充满结构与洞察力的世界。作者以一种极其细腻和严谨的笔触,铺陈了如何系统性地梳理海量信息,并从中提炼出具有前瞻性的技术发展方向。我特别欣赏它在方法论层面的深入探讨,书中不仅罗列了各种工具和技术,更重要的是,它解释了背后的逻辑——如何将看似零散的文献和专利数据转化为具有商业价值的“机会点”。它不满足于简单的文献综述,而是提供了一种可操作的、可复制的分析框架,这对于任何希望在技术前沿占据先机的研究人员或企业战略规划者来说,都是一份宝贵的指南。阅读过程中,我感觉自己如同跟随一位经验丰富的老兵,学习如何在信息爆炸的时代中,精准地导航和定位那些尚未被充分开发的知识盲区。
评分这本书的语言充满了力量感和引导性,仿佛在直接与行业内的实践者对话。它摒弃了晦涩难懂的学术术语堆砌,转而采用清晰、有力的陈述来阐述复杂的概念。尤其是在讨论专利布局策略时,作者没有停留在法律条文的表面,而是深入挖掘了专利族群的“战略意图”。他将专利视为一种“技术宣言”,而非仅仅是保护工具,并展示了如何通过分析这些宣言,反向推导出竞争对手的真实研发动向和潜在的技术瓶颈。这种实战导向的分析,对于需要进行竞品技术情报分析的团队来说,具有立竿见影的指导价值。它提供的不只是理论,而是一套可以在紧张的商业竞争中直接运用的“情报利器”。
评分令我印象深刻的是,作者在全书中对“视角转换”的强调。他反复论证,有效的技术机会发现,并非单纯依赖于信息检索的深度,而更多地依赖于提问的质量和观察角度的独特。书中对于如何从看似不相关的技术领域中捕捉到“共振效应”的案例分析,极为精彩。我尤其留意了其中关于跨领域知识迁移的章节,那部分内容对我启发极大,它提供了一套清晰的流程图,指导读者如何打破学科壁垒,将A领域的成熟技术原理,映射到B领域亟待解决的问题上。这种方法论的构建,体现了作者深厚的跨学科背景和对现实创新流程的深刻理解。读完后,我感觉自己看待技术文献的习惯已经被彻底重塑,从被动接收信息,转变为主动构建信息关联网络。
评分这本书的叙述风格与我以往接触的许多技术分析著作截然不同,它没有采用那种冰冷、纯粹的技术报告腔调,反而融入了一种近乎哲学思辨的深度。在探讨“机会发现”的过程中,作者巧妙地将历史的演进与未来的可能性并置,让读者深刻理解到,一项突破往往不是孤立事件,而是前人长期积累和某一关键节点的引爆。书中关于“技术成熟度曲线”与“知识产权布局密度”相结合的分析模型,展现了极高的洞察力。它教会我如何用更宏观的视角去看待技术演进的节奏,如何识别那些看似缓慢但实则正在积蓄能量的关键交叉点。这种对知识生态系统的全面审视,让我对如何制定长期技术路线图有了全新的认识,它远超出了仅仅“找到一个好点子”的范畴,更关乎如何构建一个可持续的技术创新生态。
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