技术交叉主题特征识别研究进展  

Research Progress on Identification Methods of Technology Crossing Topics

作　　者：张娴[1,2] 李嘉晖 ZHANG Xian;LI Jiahui(National Science Library(Chengdu),Chinese Academy of Sciences,Chengdu 610299,China;Department of Information Resources Management,School of Economics and Management,University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China)

机构地区：[1]中国科学院成都文献情报中心,成都610299 [2]中国科学院大学经济与管理学院信息资源管理系,北京100190

出　　处：《世界科技研究与发展》2024年第3期386-408,共23页World Sci-Tech R&D

基　　金：国家社会科学基金“技术创新路径识别与预测的多元关系融合方法研究”(18BTQ067)。

摘　　要：技术交叉主题识别研究对于技术创新研究意义重大。本文首先分析了技术交叉的内涵,随后对技术交叉主题识别主要方法进行了系统调研、归纳与分析,最后总结现有研究特点及优劣。研究发现,当前技术交叉主题识别主要方法有信息计量、引文分析、网络分析、文本挖掘、知识图谱、机器学习,涉及弱信号、突破性、颠覆性识别。主要特点包括:1)由形态特征层面的计量测度转向内容特征层面的文本主题挖掘;2)基于技术交叉特性的关联分析、文本挖掘方法等成为主流;3)多种方法与技术结合运用。技术交叉主题识别的未来研究方向包括:深入微观层面主题特征识别;多种方法的综合性创新运用;多元数据融汇;多领域异构大数据融合与应用关键技术。The Identification of technology-crossing topics is of great significance.This paper analyzes the content of technology-crossing firstly,then reviews the main methods of technology-crossing topic identification.Finally,it summarizes the advantages and disadvantages of existing research.The current main methods for technology-crossing topic identification include informetrics,citation analysis,network analysis,text mining,knowledge graph,and machine learning,which involve identifications of weak signals,breakthrough technology and disruptive technology.There are three main characteristics in existing research:1)transition from morphological metrics to text content analysis;2)association analysis and text mining methods becoming mainstream;3)comprehensive application of multiple methods and technologies.Future research should strengthen the identification of micro-level thematic features,integrate multiple research methods innovatively,enhance the integration of multivariate data,and develop key technologies for the fusion and application of heterogeneous bigdata in multiple fields.

关 键 词：技术交叉 主题识别 技术融合 网络分析 文本挖掘 

分 类 号：G353.1[文化科学—情报学] G301