双元演化视角下的专利技术主题挖掘和动态演化分析——以工业机器人领域为例

作     者：窦路遥 周志刚 李毅 蒋涛 DOU Luyao;ZHOU Zhigang;LI Yi;JIANG Tao

作者机构：山西财经大学信息学院太原030006 中国农业银行安徽省分行合肥230000 中国石油大学控制科学与工程学院青岛266000 

出 版 物：《科技情报研究》 (Scientific Information Research)

年 卷 期：2024年第6卷第1期

页      面：102-118页

学科分类：1205[管理学-图书情报与档案管理] 12[管理学] 120501[管理学-图书馆学] 120502[管理学-情报学] 

基　　金：国家自然科学基金项目“多源数据融合场景下的对抗式隐私洞察靶向保护技术研究”(编号:61902226) 山西省哲学社会科学规划课题“山西省中小企业间数据融合安全共享机制研究”(编号:2022YY097) 

主　　题：主题挖掘 动态波动 双元演化 专利分析 工业机器人 

摘      要：[目的/意义]“整体维度+局部阶段的双元演化视角下,挖掘工业机器人领域的技术主题及其演化规律,既可了解技术发展整体历程,又可明确技术组合具体范式,对于洞察工业机器人领域的技术进步落脚点和资金投入关注点具有重要的现实意义。[方法/过程]基于incoPat专利数据库,以2003—2022年工业机器人领域为例,结合Word2vec词向量模型与LDA主题模型对专利文本进行数据挖掘与语料库扩充,继而在整体生态层面识别领域技能主题;随后结合技术生命周期理论,对各阶段的技术主题进行深度挖掘(相似度计算、相关性分析、技能组合规律);对挖掘出的45种技术主题路径进行刻画和可视化表达,明确技能主题发展现状及演化规律。[结果/结论]研究表明,文章所提方法流程能够更精准地识别出整体维度视角下的工业机器人领域的多个主题,且能识别出局部阶段视角下的主题侧重。在技术发展过程中,技术主题演化呈现出“扩散化→丰富化→系统化的变化规律。通过计算演化强度来刻画主路径,也能清晰地展示工业机器人领域关键技术的波动情况。文章所提出的方法和流程能够为工业机器人领域的技术整合、资金投入、发展创新提供有力的理论和实践支撑。