基于两种相似度矩阵的专利引文耦合方法识别研究前沿——以脑机接口为例

摘要：

[目的]探索基于两种相似度矩阵的专利引文耦合分析方法以识别研究前沿.[方法]基于原始观测值和余弦距离两种相似度算法,建立专利相似度矩阵,利用社会网络分析得到研究前沿簇,并进行簇类命名,从而得到研究前沿.并利用Innography数据库的脑机接口领域专利对以上方法进行案例研究.[结果]发现两种相似度矩阵中,基于原始观测值算法得到6个研究前沿簇,涉及6类BCI研究内容;基于余弦距离算法得到9个研究前沿簇,涉及8类BCI研究内容,两者的FID重合率均为43％.[局限]本文侧重于两种算法的结果,即研究前沿数量、重合度和内容进行比较,缺少对于算法本身特性的比较.[结论]基于这两种相似度算法的引文耦合法均可识别出领域的研究前沿,余弦距离相似度算法能识别出更多数量的研究前沿,且比基于原始观测值相似度算法的识别结果更全面.

关键词：研究前沿、专利、耦合分析、脑机接口、相似度算法

分类号：G255.53;R318.6(图书馆学、图书馆事业)

资助基金：本文系中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目"未来学"项目编号:XK2015-2的研究成果之一.

在线出版日期：2016-05-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：33-40