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基于复杂网络的产业核心技术识别预测研究——以能源产业为例

     

摘要

立足情报研究视角,探索建立科学完整的科技文献信息挖掘及核心技术识别预测方法体系,揭示战略前沿领域的核心技术,明确核心技术的重点研发方向和潜在研发趋势.在界定核心技术概念及类型的基础上,利用文献知识聚类识别热点技术,通过RAKE算法抽取技术主要研究内容,以各项热点技术为节点构建复杂网络,通过节点二次聚类和可视化方法展现技术结构网络,采用结构洞理论分析网络和节点特性,从中遴选出关键技术;利用复杂网络链路预测算法,预测技术结构网络中的缺失边产生连接的可能性,判断现有热点技术未来的交叉融合,以此识别潜在新兴技术.以能源产业为例开展实践,对该领域的科技文献开展深入挖掘,揭示领域核心技术,初步验证了方法的可操作性和有效性.

著录项

  • 来源
    《今日科苑》|2020年第11期|50-59|共10页
  • 作者单位

    中国科学院文献情报中心 北京 100190;

    中国科协创新战略研究院 北京 100038;

    中国科学院文献情报中心 北京 100190;

    中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系 北京 100190;

    中国科学院文献情报中心 北京 100190;

    中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系 北京 100190;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    核心技术; 关键词抽取; 复杂网络; 结构洞; 链路预测;

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