文献类型：期刊文章

作　　者：冯立杰[1,4] 周炜[1] 王金凤[2] 张珂[1] 张世斌[3]

Feng Lijie;Zhou Wei;Wang Jinfeng;Zhang Ke;Zhang Shibin(School of Management,Zhengzhou University,Zhengzhou 450001;China Institute of FTZ Supply Chain,Shanghai Maritime University,Shanghai 201306;School of Mechanical Engineering,North China University of Water Resources and Electric Power,Zhengzhou 450045;Logistics Engineering College,Shanghai Maritime University,Shanghai 201306)

机构地区：[1]郑州大学管理学院,郑州450001 [2]上海海事大学中国(上海)自贸区供应链研究院,上海201306 [3]华北水利水电大学机械学院,郑州450045 [4]上海海事大学物流工程学院,上海201306

出　　处：《情报学报》

基　　金：科技部创新方法工作专项“中国情境下的创新方法研究与工具开发”(2018IM020300),“‘端端驱动、融合赋能’创新方法新系统研究与应用示范”(2019IM020200);上海市科技计划项目“元易创新方法在港航物流工程与海洋装备关键技术领域的应用研究”(20040501300)。

年　　份：2022

卷　　号：41

期　　号：11

起止页码：1149-1160

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2021_2022、CSSCI、CSSCI2021_2022、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：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。

关 键 词：SAO语义分析  多维技术创新地图  技术演化路径  技术机会识别  

分 类 号：G353.1] TB383.1[材料类]