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基于专利知识流网络和图表示学习的技术机会链路预测研究

2023-02-13分类号:TQ127.11;G255.53

【作者】李慧  庞经纬  孟玮  
【部门】西安电子科技大学经济与管理学院  
【摘要】[目的/意义]准确地对技术机会进行预测,能够帮助组织评估和发现具有前景的技术机会,支撑和优化技术研发战略决策与布局,从而提升组织在技术创新领域的竞争优势。[方法/过程]提出一种基于VGAE框架的ss-VGAE技术预测方法。首先,运用生长曲线划分和确定目标领域的生命周期,运用能够兼顾主副IPC的方法在各阶段建立专利知识流网络,并分别提取网络中各个节点的语义特征和结构特征;其次,使用变分图自编码器VGAE学习节点的向量表示;最后,利用重构出的邻接矩阵进行技术机会链路预测。[结果/结论]使用石墨烯专利数据对本文方法的有效性进行验证,结果显示基于ss-VGAE的技术机会链路预测模型取得的AUC、AP均优于其他模型,并在当前石墨烯知识流网络上的技术机会进行预测,验证该模型能够有效地挖掘潜在的技术机会,支撑技术研发战略决策和组织技术竞争力的提升。
【关键词】专利网络  技术机会预测  国际专利分类号  链路预测  变分图自编码
【基金】中央高校基本科研业务费专项资金项目“面向学科领域的知识图谱构建与演化分析系统的设计与实现”(项目编号:QTZX22081);; 陕西省自然科学基础研究计划资助项目“融合多源异构数据的新兴技术发展潜力研究”(项目编号:2023-JC-YB-625)的成果
【所属期刊栏目】情报理论与实践
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