【摘 要】
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现有技术机会挖掘结果的应用性较低,究其原因,一是样本量较小,二是挖掘过程缺乏对技术应用前景的评估.为解决这一问题,以提升挖掘结果的应用性为目标,以海量专利为样本,在现
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71971170)
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现有技术机会挖掘结果的应用性较低,究其原因,一是样本量较小,二是挖掘过程缺乏对技术应用前景的评估.为解决这一问题,以提升挖掘结果的应用性为目标,以海量专利为样本,在现有研究的基础上,加入对技术应用前景的评估,提出三维的专利预测模型.采用机器学习下的PLSA算法,结合Hadoop平台下的MapReduce计算框架,运用专利文本挖掘,构建专利预测模型的技术维和功效维;采用熵权和TOPSIS法构建专利预测模型的价值维;基于MapReduce计算框架填充专利预测模型的单元项.并以DII数据库中钛领域1999~20
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