【摘 要】
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专利数量的快速增长,使得企业在大的行业范围内,对于潜在合作伙伴的评估和筛选以及竞争者辨识和防范变得更加耗时耗力,如何准确、快速地缩小查找范围,定位潜在关系对象变得十分重要且有意义。本文以二部图理论为基础构建了企业-专利异质性网络,研究方法选取了基于随机游走的SimRank指标的链路预测算法,对企业潜在技术合作伙伴和竞争对手进行预测分析。本文利用表示学习方法将专利文本进行语义向量化表示,通过计算专利表示向量的相似性来度量目标企业与竞合对象的技术差异判定竞合关系。最后,在燃料电池技术领域进行实证,证实研究理论
【机 构】
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大连理工大学科学学与科技管理研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于引用极性和评论挖掘的论文综合评价模型研究”(61772103),“论文-专利引证视角下的科学与技术知识演化分析方法及其应用研究”(71704019)。
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专利数量的快速增长,使得企业在大的行业范围内,对于潜在合作伙伴的评估和筛选以及竞争者辨识和防范变得更加耗时耗力,如何准确、快速地缩小查找范围,定位潜在关系对象变得十分重要且有意义。本文以二部图理论为基础构建了企业-专利异质性网络,研究方法选取了基于随机游走的SimRank指标的链路预测算法,对企业潜在技术合作伙伴和竞争对手进行预测分析。本文利用表示学习方法将专利文本进行语义向量化表示,通过计算专利表示向量的相似性来度量目标企业与竞合对象的技术差异判定竞合关系。最后,在燃料电池技术领域进行实证,证实研究理论
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