产业领域前沿专利技术识别方法研究——以人工智能领域为例

作     者：刘嘉龙 丁晟春 Liu Jialong;Ding Shengchun

作者机构：南京理工大学经济管理学院信息管理系南京210094 

基　　金：江苏省社会科学基金项目“面向突发事件应急决策的知识服务智能化研究”(20TQB004) 国家社会科学基金重大招标项目“面向知识创新服务的数据科学理论与方法研究”(16ZDA224)研究成果之一 

出 版 物：《信息资源管理学报》 (Journal of Information Resources Management)

年 卷 期：2021年第11卷第6期

页      码：95-104,115页

摘      要：提出一种前沿专利技术识别方法,以期发现产业领域中的前沿专利技术。根据前沿专利技术具有高关注度、高中心性、高发展潜力、高科学关联度及高技术关联度的特征,设计各个特征计算方法。构建前沿专利技术识别指标体系,对计算出的结果分别进行归一化处理、灰色关联分析法计算,基于熵权法赋权计算前沿值。以人工智能领域为例进行实证研究。根据前沿值计算结果将2014—2019年前沿值排名前10且重复出现两次及以上的专利技术定义为前沿专利技术,结合申请量分为申请量较低但本身有很好的科学与技术基础及较高关注度的专利技术、在近几年申请量激增引领产业发展的专利技术、发展较成熟但仍持续发展的专利技术三类。研究发现,本文提出的前沿专利技术识别方法有效且对产业领域发现前沿专利技术具有一定的参考价值。

主 题 词：产业领域 专利技术 前沿识别 人工智能 国际专利分类表 

学科分类：1205[管理学-图书情报与档案管理类] 12[管理学] 120501[120501] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 120502[120502] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13365/j.jirm.2021.06.095

馆 藏 号：203107146...