基于SAO语义分析的多维技术演化路径与技术创新机会识别研究

摘要：

通过探究目标领域关键技术的演化路径进而精准识别技术创新机会,对激发企业的技术创新活力至关重要.本文提出了一种SAO(subject-action-object)语义分析与多维技术创新地图结合的多维技术演化路径及技术创新机会识别方法.首先,利用LDA(latent Dirichlet allocation)主题模型确定目标领域关键技术问题;然后,运用SAO语义分析法精准识别包含关键技术要素的语义结构,并利用多维技术创新地图对关键技术要素导航和归类;接着,通过构建多维技术演化路径并深入探究不同维度下的技术演化规律,与创新法则进行迭代变换进而准确研判技术创新机会.最后,本文以纳米二氧化钛改性技术为例开展分析,并利用对比分析方法验证所提出方法的有效性与实用性.

关键词：SAO语义分析、多维技术创新地图、技术演化路径、技术机会识别

所属期刊栏目：41

分类号：TP391;G202;F273.1

资助基金：科技部创新方法工作专项;端端驱动、融合赋能创新方法新系统研究与应用示范;上海市科技计划项目

在线出版日期：2022-12-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：1149-1160