中国专利奖视角下的颠覆性技术识别分析

为充分利用专利结构化数据和文本数据,实现准确有效的颠覆性技术识别,以中国专利奖为切入点,提出基于图神经网络的颠覆性技术识别框架。首先以获得中国专利奖的授权发明专利定义颠覆性技术,解决技术定义难的问题;接着使用Neo4j图数据库构建异质有向图,存储专利多重关系数据和方向信息,解决关系数据利用率低的问题;最后使用关系图卷积神经网络(R-GCN)模型进行训练,实现颠覆性技术识别,解决识别效果不佳的问题。研究表明以获得中国专利奖的专利技术直接定义颠覆性技术是合理且可靠的;提出的颠覆性技术识别框架能充分利用专利数据信息和专利异质有向图中空间信息,识别出绝大部分的颠覆性技术,丰富了图神经网络在颠覆性技术识别方面的研究。

基于专利数据的产业链视角下企业合作目标预测研究--以新能源汽车产业为例

[目的/意义]企业在产业链不同环节上的技术合作具有不同但相关的特点,并且还受企业自身技术特征影响,因此从产业链视角研究企业的合作关系对企业制定灵活有效的战略规划有重要意义。[方法/过程]文章提出一个基于LDA与GCN模型的产业链多层网络框架MNIC-LG。首先,基于专利数据根据产业链上、中、下游的关系建立企业多层技术合作网络;其次,使用LDA主题模型提取企业的技术主题概率矩阵作为节点的技术特征属性;最后,使用GCN提取网络结构属性,再融入层间关系,通过链路预测得到企业产业链各层环节的技术合作目标。[结果/结论]企业在产业链上特定环节的合作受自身技术主题属性与其他环节合作关系的影响。使用多层网络,结合企业的技术主题属性特征与网络结构特征,引入产业链上的层间关系分析产业链各层企业技术合作关系的方法可行,能够有效预测企业在产业链上各环节的合作目标。

基于对比学习的高价值发明专利识别——以无线通信网络领域为例

[研究目的]在众多专利中准确高效识别高价值发明专利,不仅对中国知识产权战略实施具有推动作用,还有助于促进高价值发明专利的技术转化。[研究方法]针对领域专利文本利用不充分的问题,对使用Bert在无线通信网络领域专利文本上进行对比学习预训练,得到领域适应的Bert模型。然后,利用领域适应的Bert模型训练高价值发明专利识别模型,并在高价值发明专利识别模型的训练过程中使用过采样策略缓解正负样本不均衡的问题,改善模型的效果。[研究结论]在包含62 000份无线通信网络中国发明专利数据集上的实验结果显示,使用对比学习和过采样策略训练得到的模型在Accuracy指标值和Macro-F1指标值上分别达到了97%和0.93,相比于直接使用Bert分别提升了9.77%和0.19。

基于XGBoost算法的跨境河流水资源争端影响因素分析

为分析跨境河流水资源争端的关键影响因素对争端的影响规律,基于跨境淡水争端数据库(TFDD)构建了跨境河流水资源争端评价指标体系,并采用XGBoost算法计算得到评价指标的权重;分析了国家人口密度、人均国内可再生淡水资源量、地区因素、事件主要问题类型、流域面积和事件发生的月份对跨境河流水资源争端的影响,并选取6条代表河流进行了争端事件聚焦分析,统计了每条代表河流的主要问题类型,分析了引发跨境河流水资源争端的代表性问题。结果表明:涉事国家人口密度、人均国内可再生淡水资源量和地区因素对跨境河流水资源争端的影响最大;引发跨境河流水资源争端的代表性问题包括地区气候特征、水污染以及基础设施建设等。

命题管理数字化转型的现状及提升路径

教育考试命题是教育考试中重要的一环,在数字化技术应用飞速发展的今天,研究并推进命题管理向数字化转型已成为教育考试适应新形势发展、促进命题工作提质增效的一项重要工作。调查显示,目前命题管理领域的数字化技术应用仍处于初始阶段,实施推进面临着诸多现实工作瓶颈。在分析探讨命题管理数字化现状、制约因素、实施必要性的基础上,对命题工作信息化、数字化转型的建设框架和实施路径提出相关思考,以期能助推教育考试机构实施命题管理数字化改革,助推教育考试的高质量发展。

基于Lasso和Xgboost的油价预测研究

鉴于国际原油价格波动的频繁性和对国民经济的重要性,油价的预测和油价的影响因素研究一直是国内外的研究热点。为了提高油价预测的准确性,本文在总结前人提出的油价影响因素的基础上,运用Lasso方法筛选出美国原油生产成本、WTI原油期货价格、中国原油产量等11个主要影响因素,之后使用Xgboost方法对油价进行预测。数值试验结果表明,相比较其它预测方法,本文构建的Lasso-Xgboost组合方法预测精度更高,泛化能力更强。最后本文应用已有模型对2018~2019年WTI原油价格进行趋势预测。

社会化问答网站答案认可度的影响因素研究——以知乎为例

以探究社会化问答网站答案认可度的影响因素为目的,选取知乎为研究对象,以信息接收模型为理论基础,从答案特征和答题者特征两个角度提出了研究假设,并采用内容分析法和回归模型对假设进行检验。研究发现答案长度、问题发布一段时间以后的答案及时性、答题者的影响力均正向影响答案认可度,答题者特征比答案特征对答案认可度的影响更大。

高校读者群体差异对其借阅行为和阅读偏好的影响研究

使用Python、SPSS分析X图书馆2008—2017年纸质图书借还记录和借阅排行榜,从学历和性别维度探讨高校读者群体差异对借阅行为和阅读偏好的影响。文章指出学历差异对高校读者的阅读偏好无显著影响,对借阅行为有显著影响,且随着学历的提升借阅行为受外界因素的干扰越小;性别差异对高校读者的阅读偏好有显著影响且差异性愈发显著,对借阅行为的影响与高校类别有关。通过对不同读者群体的相似性和差异性分析提出个性化服务策略,进而推进高校图书馆服务向多元化和创新服务转型。

基于URL共现研究的竞争对手分析与识别——以携程旅行网为例

随着互联网技术的发展,网络信息与数据激增,各行业竞争态势在互联网中得到越来越多体现。本文选取在线旅游行业为研究对象,采用URL共现分析法,将在线旅游行业竞争格局通过多维尺度分析图(MDS)展现出来,并站在携程旅行网的视角对竞争对手竞争级别进行划分,分析与识别主要竞争对手。结果表明,通过URL共现分析法划分的竞争对手与企业实际的竞争对手划分基本一致,希望该方法能够帮助企业识别不同级别的竞争对手以及竞争变化。

竞争性假设分析法在大型突发性事件分析中的应用研究——以“马航MH370失联事件”为例

随着大数据时代的来临,信息与数据的作用也越来越明显。面对如此海量的,甚至掺杂着虚假信息的数据,分析人员在分析的过程中不可避免的会受思维定势以及认知偏好的影响。针对此状况,引入竞争性假设分析法(ACH),通过对马航失联事件的分析,介绍ACH方法及其在大型突发性事件中的应用,以此推动ACH在实际应用中的进一步发展。

我国非学历证书考试现状与发展策略探讨

学科性教育和职业性教育并举、学历和职业资格证书并重已成社会共识。本文在探讨当前我国非学历职业技能证书考试发展现状基础上,对发展策略提出相关建议。

企业竞争对手产品分析的数据仓库模型研究

由于竞争对手产品信息更新变化快,导致企业存有大量的竞争对手产品数据,充分理解和利用它们已经远远超过了人的能力。如何从海量的数据出发,得到能真正辅助企业进行决策的信息,是目前所有企业亟待解决的一个问题。本文运用数据仓库来解决这个问题,采用三级模式的设计方法就竞争对手产品分析的数据仓库的概念模型、逻辑模型和物理模型进行了详细的研究与设计。从而帮助企业全面了解竞争对手产品情况并预测竞争对手的战略方向。

对政府网站设计工作的探讨

is the year the Chinese government establishes its website on Internet.All government organizations are preparing for their own websites.However,have a look at the websites already established by some government organizations,there are some problems in design.In this article,the author makes some suggestions about information contents,HTML documents,etc.

国内外分面分类法基本理论研究述评

分面分类法在组织网络信息方面显示出巨大的潜力,其应用研究也日益被人们看好。本文对分面分类法诞生以来基本理论的研究进行了评述。

对情报学应用领域与理论基石的思考

文章针对长期以来悬而未决的情报学学科定位问题,从三个应用实践领域和五个支撑情报学学科体系理论基石两大方面论述了情报学是有别于Information Science的,指出今后情报学研究必须围绕"用户吸收信息应用于决策"这样一个核心。

价值链分析的信息基础

从迈克尔·波特的价值链理论出发,分别考察了组织机构的内部和外部联系及其相应的信息基础,从而揭示 出价值链分析对组织机构的信息系统投资决策将起着重要作用。

基于市场信号理论的广告有效性影响实证研究

尝试将市场信号理论应用于厂商和消费者层面,基于信号反应过程模型和心理学领域的ELM模型,以随机抽取的在校学生为调研对象,研究诉求明确性和品牌知名度两个方面对广告有效性的影响。研究发现,诉求明确性与品牌知名度对消费者都存在显著影响,广告诉求的明确性能弥补品牌知名度的不足,品牌知名度则可能会削弱广告诉求的作用。该结论对企业发布更加有效的广告具有一定的参考作用。

信号分析在动态竞争研究中的应用

探讨了动态竞争理论和信号分析理论的互补性,回顾了信号分析在竞争反应预测中的应用,借鉴CIP模型和SCP范式提出基于信号分析的SCP分析模型,据此归纳出绩效较好和较差时的信号特征以及对应的组织内外因素的特征,以期为企业在识别信号后的行动选择提供分析框架和决策依据。

基于XFML的分面分类表征方法

XFML又称为可扩展分面元数据语言,它以分面分类表的形式交换元数据,其基本构造元素是主题或范畴。XFML并不解决所有元数据的需求,它只关注分面分类与标引数据的互换。初步介绍XFML的背景、概念、数据表示方法以及用XFML标引网页的基本原理。指出目前国内对XFML的了解还很少,这一方法的运用将有助于国内网络信息组织的发展。

基于共现分析和关联规则的概念股共现网络研究

为全面地把握概念股的热点及关联性,降低投资风险,基于股票共现构建概念股共现网络,对概念股进行了热点概念发现、共现分析与关联规则挖掘,实证检验概念股之间的关联性强度。结果表明:概念股中股票共现现象普遍存在,短期热点概念股是热点事件的反映,长期热点概念股是投资策略驱动的结果;热点概念股与相关联的概念股因股票共现而表现出趋同效应,通过共现分析和关联规则相结合,精确计量了概念股关联性的强度和方向。