创新驱动发展战略是国家战略,创新是引领发展的第一动力,是建设现代化经济体系的战略支撑。创新也有规律可循,创新所需要的知识往往蕴含于创新社区、发明专利等前人的创新成果载体中,它们往往表现为隐性知识和显性知识,隐性知识比如创新成果载体中隐含的目的、机制和发明原理等知识,显性知识可以用知识图谱的形式表示出来,比如（计算机,拥有,内存）。但是随着互联网的发展,创新知识被淹没海量的信息中,用户很难获取到创新所需要的知识,因此对创新知识的挖掘是比较困难和重要的。同时创新方法问答社区中的问题与创新知识密切相关,仅仅依靠问题中的关键词或者问题本身的语义信息,很难精确地识别出创新社区中存在的相似问题。因此为了有效的减少创新方法问答社区中相似问题的数量,需要充分挖掘创新方法问答社区中创新知识,基于挖掘出的创新知识,可以辅助模型更加准确地识别出相似问题。创新方法问答社区为创新知识挖掘和相似问题识别提供了很好的应用场景,许多互联网企业基于问答社区收集和反馈用户的创新需求,问答社区已成长为网络用户广泛参与的知识交流平台,成为大众参与的知识创新平台,比如小米社区,通过问答社区,收集用户的建议,来促进小米产品的改进。因此为了更好收集用户创意,构建一个以创新知识和基于创新知识识别相似问题为基础的创新方法问答社区,对促进用户创新有着较为现实的意义。针对创新知识挖掘和创新方法问答社区中相似问题识别困难的问题,本文依托国家创新方法工作专项,基于文本挖掘和知识图谱技术,从与创新相关的文本数据中抽取和挖掘隐性创新知识和显性创新知识,利用创新知识更好地在创新方法问答社区中进行相似问题识别。主要工作包括:1)创新知识挖掘,文章研究如何挖掘隐性创新知识,提出DeepInstr模型,方法主要使用人工标注的数据训练DeepInstr模型,用来识别文本中隐藏的目的,机制和发明原理等隐性创新知识。同时论文基于知识图谱构建相关技术,从创新相关的文本中挖掘和存储显性创新知识,创建了一个显性创新知识图谱。2)文章研究如何识别创新方法问答社区中相似问题,提出了 External Knowledge Enhanced Representation（EKER）模型,在原有语义相似度模型基础上融入了显性创新知识,来判断问题题干是否相似。同时提出Description Similarity Calculation（DpSC）算法,基于挖掘出的目的、机制和发明原理隐性创新知识,来判断问题描述是否相似。3)创新方法问答社区的设计与实现。文章研发了创新方法问答社区系统,作为创新知识挖掘和相似问题识别的应用场景,设计了一些功能模块,实现了用户知识和创意的收集,同时也可以辅助用户创新。系统目前已经收集到大量的用户知识和创意,构建了显性创新知识图谱,并且已经可以较为准确地抽取隐性创新知识（目的、机制和发明原理）。系统使用基于创新知识的相似问题识别模型,已经检测出许多相似问题,极大减少了创新方法问答社区中相似问题的数量,提升了用户使用创新方法问答社区进行创新的效率。目前创新方法问答社区在技术转移中心和企业研发中心进行推广应用,辅助用户创新,支持了国家科技部创新方法工作专项的研究。