基于输入输出型SAO网络的核心技术链识别方法研究——以量子计算领域为例

摘要：

[目的/意义]基于专利文献识别产业技术领域的核心技术链,对于梳理产业核心技术架构,分析我国核心产业链的薄弱环节,确定技术攻关方向,完善技术链和产业链具有积极意义.[方法/过程]改进经典的SAO结构,提出基于输入输出型SAO网络的核心技术链识别方法.从领域专利文本中提取输入输出型SAO结构作为技术要素,根据技术要素间的输入输出关系构建技术的领域知识网络;运用加权k-Core方法获得包含主要技术关系的核心知识子网络,并通过识别强连通分量实现核心知识子网络的分解;利用主路径分析等方法识别核心知识子网络中的外部核心技术链与内部核心技术链,并参照其涉及专利对核心技术链进行解读.[结果/结论]将所提出方法应用于量子计算领域,识别出其中蕴含的外部和内部核心技术链,通过专家验证以及与相关学者研究的对比,验证了结果的准确性.该识别方法具有技术链关系连贯、自动化程度高以及灵活性强等优点.

关键词：核心技术链;SAO结构;知识网络;主路径分析;加权k-Core

所属期刊栏目：65

分类号：G255.53(图书馆学、图书馆事业)

资助基金：本文系北京市自然科学基金面上项目"基于知识网络预测和匹配的技术研发机会发现方法与评价模型"项目编号:9192003

在线出版日期：2021-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：117-129