基于重叠社区的新兴技术识别

作     者：奉国和 陈丽霞 邓伟伟 刘任铧 FENG Guohe;CHEN Lixia;DENG Weiwei;LIU Renhua

作者机构：华南师范大学经济与管理学院 广东科贸职业学院图书馆 

出 版 物：《图书馆论坛》 (Library Tribune)

年 卷 期：2024年第44卷第9期

页      面：48-59页

核心收录：

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：2020年广州市科技计划项目“突发词探测理论、方法与应用研究”(项目编号:202002030384)研究成果 

主　　题：技术融合 重叠社区发现 新兴技术识别 CELPA 

摘      要：基于专利数据识别领域内新兴技术主题,有利于准确把握未来技术发展趋势。文章建立专利引用关系网反映技术集群程度,基于Louvain社区发现算法进行引用网络聚类得到初始社区,设计核心-边缘标签传播的重叠社区发现算法得到重叠专利集;将获取的重叠专利数据集作为候选新兴技术,构建新兴技术识别指标体系判断候选集中新兴技术专利,并进行主题挖掘。研究发现:将Louvain算法与核心-边缘标签传播算法相结合可得到高质量的重叠社区;基于重叠社区、多维度测度指标及LDA模型,能更能全面、准确获得新兴技术主题。