基于知识关联分析的科技成果转化效率测度方法研究

[目的/意义]科技成果转化是科学技术转变为现实生产力的关键环节,客观评价科技成果转化效率是促进科技成果转化的重要前提。[方法/过程]首先,采用BERTopic主题模型识别科学、技术和产业主题;其次,融合直接关联与间接关联计算主题关联度,并结合主题分布时间识别知识关联路径;再次,构建科学知识转化强度、科学知识转化速度、技术知识转化强度和技术知识转化速度等指标测度科学知识转化效率与技术知识转化效率;最后,以工业机器人领域为例进行实证研究。[结果/结论]该方法能够充分挖掘科技成果转化过程中科学、技术、产业要素的知识关联特征,可以面向科技成果转化全链条进行效率测度,分析过程与结果具有较好的可行性与有效性。

面向产业关键核心技术精准布局的情报支持框架研究

[目的/意义]产业关键核心技术精准布局是新发展格局下产业创新发展的重要前提。构建面向产业关键核心技术精准布局的情报支持框架,以进一步发挥情报研究在产业高质量发展中的助推器作用。[方法/过程]融合多源信息数据,利用文本挖掘、社会网络分析、深度学习、知识图谱等多种情报方法,对产业关键核心技术进行系统识别与解构,深入剖析产业关键核心技术布局的优势与薄弱环节,并制定产业关键核心技术精准布局策略。[结果/结论]集识别、解构、诊断、布局于一体,可有效提升情报分析效率,为产业关键核心技术精准布局提供可复制、可参考的通用方法流程。[局限]需要结合更多应用场景加以实践和改进,在提高语义挖掘精准度、全景可视化设计、布局现状动态诊断等方面也需要进一步优化和提升。

“双链”融合视角下关键核心技术分析框架及应用研究——以山东省区块链产业为例

[目的/意义]从创新链与产业链融合视角科学识别关键核心技术,对把握产业发展重心,制定个性化发展策略具有积极意义。[方法/过程]文章构建融合创新链与产业链的关键核心技术分析框架,包含以下部分:第一,重点技术清单梳理,明确产业的技术构成;第二,技术主题识别,基于论文、专利识别创新链技术主题,基于企业信息识别产业链技术主题;第三,关键核心技术识别,针对创新链、产业链发展的不同特征构建关键核心技术评估指标;第四,关键核心技术归类,根据重点技术清单、创新链关键核心技术、产业链关键核心技术的交叉关系,划分为优势型、待攻关型、待布局型、待转化型关键核心技术。[结果/结论]该分析框架具有可行性与有效性,可以系统全面地把握产业发展中各项技术定位,能够为产业技术情报分析提供分析工具。