基于数据挖掘的技术机会发现模型研究-论文.pdf

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1、第34卷第6期情报杂志Vo1．34No．62015年6月JOURNALOFINTELLIGENCEJune2015基于数据挖掘的技术机会发现模型研究任智军乔晓东徐硕韩红旗(1．中国科学技术信息研究所北京100038；2．国家知识产权局中国专利信息中心北京100088)摘要海量信息分析及基于分析结果得出相应的结论是一项非常重要的工作，该工作需要投入大量的时间和精力。以特征选择和决策的技术机会发现(TOD)模型，进行科学与信息技术领域的数据信息分析及未来预测。最后，对比Gartner2014新兴技术预测，实验结果显示，基于数据挖掘的技术机会发现模型的分

2、析及预测结果是有效的。关键词技术机会发现数据挖掘技术预测技术生命周期技术趋势预测特征选择中图分类号H087文献标识码A文章编号1002—1965(2015)06—0174—04DOI10．3969／j．issn．1002—1965．2015．06．031AnApproachforTechnologyOpportunitiesDiscoveryModelBasedonDataMiningRenZhijun·QiaoXiaodongXuShuoHanHongqi(1．InstituteofScientificandTechnicalInformatio

3、nofChina，Beijing100038；2．ChinaPatentInformationCenter，StateIntellectualPropertyOffice，Beijing100088)AbstractAnalyzingmassinformatiomandsupportinginsightbasedonanalysisresultsaleveryimportantworkbutitneedsmuchefortandtime．Therefore，inthispaper，、proposetechnologyopportunitydisco

4、very(TOD)modelbasedon~amre~lecfionanddecisionmakingforefective，systematic，andobjectiveinformationanalysisandfutureforecastingofscienceandITfield．Additionally，weexe—cuteacomparativeevaluationbetweenthesuggestedmodelandGartner’Sforecastingmodelforvalidatingthesugestedmodeltobege

5、n—erallyusedforinformationanalysisandforecasting．KeywordstechnologyopportunitydiscoverydataruingtechnologypredicttechnologylifeCycletechnologytrendsforecastingfeatureselection杂。目前，研究人员也进行了一些关于海量信息分析1概述及机会发现的研究⋯。传统的研究主要是基于情景技术创新需要研究大量的相关科技信息和商业信分析法、德尔菲法、AHP(层次分析法)¨等方法息，而随着信息技术的

6、迅猛发展，信息数量呈几何级数进行信息分析和结论演绎。上述方法基于非系统过增长，各种重复信息和垃圾信息充斥其中，依靠传统的程，并依靠专家的主观意见。为了克服上述方法的缺信息研究手段已显得力不从心；同时，信息载体也发生陷，研究者提出了一些系统性的客观的方法，例如了变化，各种数字形式的信息大量涌现，信息技术的发FUSE(ForesightandUnderstandingfromScientificEx·展也为我们高效快速地处理这些海量的数字信息提供position)，CUBIST(CombiningandUnitingBusiness了可能。Intell

7、igencewithSemanticTechnology)，用于技术管对于未来预测、决策、计划制定来说，精确的信息理的文本挖掘软件(VantagePoint)⋯，KISTI的信息分分析和新机遇的发现非常重要。随着科学与信息技术析和科学技术领域机会发现的InSciTe等。这些领域的信息量每年呈指数性的增涨，信息的数据分析方法通过对科学文档进行分析，为决策提供相关支持。及文档、论文、专利等新机遇发掘变得越来越困难和复但是，这些方法主要研究信息分析，在基于发掘和未来收稿日期：2015—02—02修回日期：2015—03—07基金项目：中国博士后科学基金资

8、助项目“基于论文与专利整合的分析和挖掘方法研究”(编号：2013M540125)。作者简介：任智罩(1977一)，男，高级