基于Word2vec的论文和专利主题关联演化分析方法研究

[目的/意义]论文与专利分别反映的是基础研究和技术创新成果的进展情况。将两者结合起来进行主题关联演化分析,对于理解科学和技术的相互影响和渗透关系、技术机会识别、潜在商业化机会发现等方面有着重要的意义。[方法/过程]针对论文和专利的词汇表达方式存在很大差异的问题,该文以Word2vec算法为基础,通过对论文和专利关键词聚类、主题相似度计算,探索构建能综合揭示论文和专利主题关系的关联演化图谱。[结果/结论]电动汽车领域的实证研究表明,该方法能够全面展示领域主题随时间的变化趋势,并能揭示论文和专利主题间的相互影响情况。