文献类型：期刊文章

作　　者：宋凯[1] 朱彦君[2]

Song Kai;Zhu Yanjun(School of Information Management,Wuhan University,Wuhan 430072;Library,Shandong Jianzhu University,Jinan 250101)

机构地区：[1]武汉大学信息管理学院,武汉430072 [2]山东建筑大学图书馆,济南250101

出　　处：《情报杂志》

年　　份：2021

卷　　号：40

期　　号：1

起止页码：33-38

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSSCI、CSSCI2021_2022、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：[目的/意义]产业变革快速演进,技术创新成为驱动社会经济发展、提高国家和企业科技竞争力的关键所在,如何对前沿技术进行识别和预测,成为国家科技政策研究和企业技术创新活动关注的热点。[方法/过程]以人工智能作为重点研究领域,首先以LDA模型进行技术主题抽取,并结合K-means算法进行专利文本聚类;在此基础上,以Z分数表示技术主题创新度,以Sen's斜率估计技术主题授权趋势,两个指标结合形成技术主题前沿度并将二者映射到二维空间,识别前沿技术主题以及划分技术主题类型;再,计算前沿技术主题的新颖度和关注度,二者融合形成技术主题趋势度指标;最后,采用三次指数平滑法对前沿技术主题的发展趋势进行预测。[结果/结论]人工智能领域的前沿技术主题有“智能家居”“电动汽车”和“自动化控制系统”,其中“智能家居”在未来3年的发展呈下降态势,而“电动汽车”和“自动化控制系统”的发展呈明显上升趋势。

关 键 词：专利前沿技术  主题模型 主题识别 人工智能 趋势预测  

分 类 号：G350]