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失效专利视域语义分析与多维技术创新地图融合的技术机会识别 被引量:3

Identifying Technical Opportunities by Semantic Analysis of Expired Patents and Multi-Dimensional Tech-Innovation Map
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摘要 【目的】囿于研发资源及侵权风险的约束,通过搜寻失效专利并识别其蕴含的技术机会弥补企业自身资源短板。【方法】基于SAO语义分析确定具象技术领域拟解决的创新问题,基于核心失效专利筛选构建SAO知识库,基于多维技术创新地图进行技术机会识别。【结果】获取煤矿除尘领域相关专利数据,系统阐述本文方法的应用过程。研究结果表明,通过此方法识别的三种技术机会能够为企业降低自身资源短板提供决策理论支持。【局限】仅针对煤矿除尘技术领域展开研究,需增强普适性;所构建核心失效专利的评价指标体系不够全面,需增强系统性;缺乏所构建技术机会识别路径优于其他路径的实证研究。【结论】面向失效专利视域融合语义分析与多维技术创新地图进行技术机会识别,能够提升识别结果的准确性及可应用性。 [Objective]This paper aims to identify technical opportunities from expired patents.[Methods]First,we used SAO semantic analysis to determine problems to be solved in technology fields.Then,we constructed a SAO knowledge base with the core expired patents.Finally,we identified technology opportunities based on a multi-dimensional tech-innovation map.[Results]We examined the proposed model with patents for coal mine dust removal.The three technology opportunities identified by our method could provide decision-making support for enterprises.[Limitations]More research is needed to study patents from other fields and compare our model’s performance with the existing ones.[Conclusions]The proposed model could improve the accuracy and application of technology identification from patents.
作者 王金凤 仵轩 张定堂 冯立杰 张珂 Wang Jinfeng;Wu Xuan;Zhang Dingtang;Feng Lijie;Zhang Ke(School of Management,Zhengzhou University,Zhengzhou 450001,China;China Institute of FTZ Supply Chain,Shanghai Maritime University,Shanghai 201306,China;Complete Equipment Research Institute,Zhengzhou Coal Mining Machinery Group Co.,Ltd.,Zhengzhou 450016,China;School of Logistics Engineering,Shanghai Maritime University,Shanghai 201306,China;School of Information Management,Zhengzhou University,Zhengzhou 450001,China)
出处 《数据分析与知识发现》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期88-100,共13页 Data Analysis and Knowledge Discovery
基金 国家科技部创新方法工作专项(项目编号:2019IM020200) 上海市科技计划项目(项目编号:20040501300) 国家重点研发专项(项目编号:2022YFF0608700)的研究成果之一。
关键词 技术机会识别 失效专利 SAO语义分析 多维技术创新地图 Technical Opportunity Identification Invalid Patent SAO Semantic Analysis Multi-Dimensional Technology Innovation Map
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