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基于PhraseLDA-SNA和机器学习的技术主题影响力测度方法研究

文献类型： 中文期刊

作者： 项芮;孙巍

作者机构：

关键词： 主题挖掘;专利;影响力测度;机器学习;知识产权;技术预测

期刊名称：农业图书情报学报

ISSN： 1002-1248

年卷期： 2024 年

页码：

收录情况： 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2020版）

摘要： [目的/意义]旨在利用PhraseLDA-SNA和机器学习方法准确测度技术主题的影响力,以期为制定科技政策、优化资源配置提供理论参考。[方法/过程]本研究首先分析了技术主题影响力的显性及隐性决定因素,据此构建了技术主题影响力测度指标体系。其次,基于PhraseLDA-SNA与机器学习方法分析测度指标,实现对技术主题影响力的测度。最后,以纤维素生物降解领域为例进行实证研究,验证方法的有效性。[结果/结论]本研究提出的基于PhraseLDA-SNA和机器学习的技术主题影响力测度方法与传统方法相比,显著降低了受专利数据授权及引用时滞问题的影响。

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