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基于专利竞争力指数和Doc-LDA主题模型的关键核心技术识别研究——以新能源汽车为例

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[目的]运用大数据分析方法识别关键核心技术,提高识别结果的准确性,为未来技术创新和大规模应用提供精准的数据支持.[方法]在界定关键核心技术概念的基础上,提出一种基于专利竞争力指数和Doc-LDA主题模型的关键核心技术识别方法,使用主题强度、主题共现强度和有效凝聚约束系数判别关键核心技术主题.[结果]以新能源汽车为例进行实证研究,共识别出燃料电池、固态动力电池、高效高密度电机驱动系统、塑料及复合材料轻量化、蜂窝通信、机电耦合一体化、变速器多档化、车用操作、智能控制、自动驾驶10项关键核心技术,并进一步进行趋势分析.[局限]由于主题粒度的细化程度有限,一些潜在的微观机制尚未被充分揭示.[结论]通过运用专利竞争力指数和Doc-LDA主题模型,全面评估技术的市场价值和竞争优势,从而提升了对技术发展趋势的预测精度.
Identifying Key and Core Technologies Based on Patent Competitiveness Index and Doc-LDA Topic Model:Case Study of E-Vehicles
[Objective]This study utilizes big data analytics to identify key and core technologies,improving the accuracy of identification results and providing robust data support for future technological innovation and large-scale applications.[Methods]We proposed a key and core technology identification method using the patent competitiveness index and Doc-LDA topic model based on the definitions of key and core technology concepts.The method distinguished topics by evaluating their strength,topic co-occurrence strength,and effective cohesion constraint coefficient.[Results]Taking new energy vehicles(EVs)as an empirical research example,a total of 10 key and core technologies were identified:fuel cells,solid-state power batteries,high-efficiency high-density motor drive system,lightweight plastic and composite materials,cellular communication,electro-mechatronics integration,multi-gear transmission,vehicle operations,intelligent control,and autonomous driving.Further trend analysis was conducted.[Limitations]Due to the limited granularity of topic refinement,some potential micro-mechanisms have not been fully revealed.[Conclusions]Using the patent competitiveness index and the Doc-LDA topic model provides a comprehensive assessment of the market value and competitive advantage of technologies.The proposed method also enhances the accuracy of technology development trend predictions.

New Energy VehiclePatent Competitiveness IndexDoc-LDA ModelSocial Network AnalysisKey and Core Technology

滕飞、张奇、曲建升、李海英、刘江枫、刘伯瑜

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中国石油大学(北京)经济管理学院 北京 102249

中国科学院文献情报中心 北京 100190

中国石油大学(北京)克拉玛依校区工商管理学院 克拉玛依 834000

天山研究院 克拉玛依 834000

中国科学院成都文献情报中心 成都 610041

中国科学院大学经济与管理学院信息资源管理系 北京 100190

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新能源汽车 专利竞争力指数 Doc-LDA主题模型 社会网络分析 关键核心技术

2024

数据分析与知识发现
中国科学院文献情报中心

数据分析与知识发现

CSTPCDCSSCICHSSCD北大核心EI
影响因子:1.452
ISSN:2096-3467
年,卷(期):2024.8(11)