【摘 要】
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以智能机器人领域为例,借助机器学习的方法挖掘技术创新人才,消除专家分类的主观性。通过专利信息构建技术创新人才评价指标体系,结合主成分分析、K-means聚类,进行技术创新
【机 构】
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哈尔滨工业大学图书馆,哈尔滨工业大学管理学院,哈尔滨联通公司,哈尔滨工业大学机器人研究所
【基金项目】
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2018年ISTIC-CLARIVATEANALYTICS科学计量学联合实验室开放基金项目“基于专利分析对智能机器人领域创新人才的挖掘和评价”(项目编号:IC20180014)研究成果之一
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以智能机器人领域为例,借助机器学习的方法挖掘技术创新人才,消除专家分类的主观性。通过专利信息构建技术创新人才评价指标体系,结合主成分分析、K-means聚类,进行技术创新人才有效分类;利用DWPI手工代码挖掘智能机器人领域对应的创新人员及相应的技术团队成员,对于技术创新人才分类有进一步优化空间。K-means聚类改进了传统的识别方法,突破人工统计的局限,可以处理数量级更大的数据,对数据挖掘可以进行及时、准确、直观的分析。
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