基于RFM模型和随机行动者导向模型的技术机会识别

摘要：

技术机会识别对于研发组织的创新管理具有重要意义,本文以人工智能领域2013—2015年的专利数据为例,提出了一种识别领域内技术机会的新方法.借鉴RFM(recency,frequency,monetary)模型的思路,使用K均值聚类法基于平均出现时间长度、出现频率和组合能力三个指标对知识元素进行聚类,进而发现了能够反映领域内技术发展方向的四个趋势性知识元素.使用随机行动者导向模型对知识网络的演化进行分析,在此基础上提出了发现知识元素的新技术机会的公式,并使用该公式识别出了趋势性知识元素潜在的技术机会.本研究利用人工智能领域2016—2018年的专利数据验证了所提出的方法的有效性,应用3D打印领域2014—2018年的专利数据验证了所提方法的稳健性.

关键词：RFM模型、技术机会识别、聚类、知识网络、随机行动者导向模型

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资助基金：国家社科基金重大项目"数据赋能激励制造业企业创新驱动发展及其对策研究"18ZDA062

在线出版日期：2021-03-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：53-61