发现并把握技术机会对于建立创新型国家具有重要意义,及时发现处于技术前沿且可行的技术机会是企业创新的基础,对于企业的生存和发展也往往起到至关重要的作用。在大数据时代下,技术信息蕴藏在数据和知识的海洋里,对技术现状的准确把握及发现有潜力有价值的技术机会的难度加大,同时对众多潜在的技术机会的选择和评价也存在困难。现有技术机会发现方法主要包括以下三个方面的问题:一是技术机会的表示形式往往是技术领域或子领域(粒度较大),而发现更具体和易于解读的技术机会通常需要领域专家更多的介入;二是现有研究大多数用少数机会特征(如“空白”、“异常点”或“相似性”等)来识别技术机会,可能舍弃一些不符合这些特征但也具有价值的技术机会;三是尽管现有研究提出了不少评价技术机会的准则,但这些准则大多缺乏实证的支持。为解决上述问题,本文提出了基于知识网络构建、评价和搜索的技术机会发现方法。首先应用知识网络理论,以领域中专利的标题和摘要中的技术单词为知识要素(即知识网络中的节点),以单词间的语义依赖关系为边,构建领域知识网络,并将其连通子网络视为候选技术机会。这种领域知识网络既保存了知识要素(节点)及其关系(边)在领域中的重要性和新颖性信息,还可以将节点和边来源专利的信息保存下来作为属性,帮助分析和评价技术机会。其次根据风险评估理论与方法进行机会价值评价,参考已有研究选择对机会价值有影响的机会特征,并根据历史技术机会实证检验这些机会特征对机会价值的影响作用。然后选择对技术机会价值有影响的机会特征构建技术机会评价函数和目标函数,并使用启发式优化算法在整体领域知识网络中进行技术机会搜索,得到最优技术机会集合。最后,将该方法应用于“用电磁手段测量机械振动或声波”这一技术领域,实证检验该方法进行机会发现的可行性和有效性。本文提出的技术机会发现方法为解决现有方法中存在的上述三个问题提供了新的解决方案。首先,通过构建技术信息完整的领域知识网络,以知识子网络形式表示技术机会,使得机会的表现形式更为详细具体、易于解读并降低了专家介入程度解决,解决第一个问题;然后,运用了不同于以往技术机会先发现再评价的流程,先以历史技术机会实证检验影响机会价值的机会特征,得到技术机会价值的评价指标,再根据评价指标去搜索未来技术机会,使技术机会的评价更具有客观性和实证依据,解决第三个问题;最后,运用启发式优化算法在整个领域中搜索技术机会,避免了少数机会特征将一些有价值机会排除在外的局限,增大了机会发现的深度与广度,解决第二个问题。研究成果将为企业的研发活动提供更加精细的技术机会发现和评价工具。