基于数据挖掘的江西有色金属产业技术预见方法的研究

进入21世纪以来,科技经济一体化趋势明显加强,科技正日益成为经济和社会发展的决定力量,利用信息技术挖掘潜在的技术热点,为产业发展提供有利的决策依据,已成为各国关注的话题。面对新的机遇和挑战,美国、欧盟、日本等国高度重视科技发展战略与政策的制定,积极开展关键技术选择和技术预见等前瞻性研究,以把握未来科技发展趋势及其对社会经济发展的影响,构建符合未来发展的创新体系。同时,部分发展中国家也纷纷展开了技术预见研究活动,他们从本国国情出发,综合分析本国优势和劣势,确定研究开发重点领域,使得有限的资源得到优化配置和利用,力争在激烈的国际竞争中寻求自己的发展之路。 自加入WTO以来,面对国际的激烈竞争,我国也开始更加注重技术预见活动的开展和应用,使技术预见成为我国制定科技发展规划和科技战略的有效工具,并取得了一定的成效。江西省要成为经济大省和经济强省,就要从本省的实际情况出发,优先发展以有色金属产业为代表的优势产业,同样需要重视技术预见的作用和关键技术选择的研究,选择适合本省发展的技术发展路径。 本文将以江西有色金属产业为研究对象,特别对钨产业开展相关的技术预见工作,利用Web数据挖掘的手段充分收集相关数据,并采用其中的聚类分析方法归纳构建相关调查问卷结构及不同层次专家组群(包括企业界、科技界专家等),在前期网络平台的基础上优化传统的德尔菲法。尝试进一步完善和优化原有的技术预见各环节的方法。运用优化的德尔菲法收集、整理有针对性的信息。为相关企业和机构做出决策提供有效依据,从而实现江西省有色金属产业最大经济效益和社会效益。