新时代背景下,社会发展出现新趋势,新科技层出不穷、技术生命周期缩短,对知识和科技主要发展脉络和创新趋势的准确把握,成为各领域科技革新和产业发展亟待解决的问题。为解决这一困难,梳理知识发展脉络,研判知识和科技创新趋势是新时代对我们的具体要求。然而,大数据时代信息海量产出、大科学背景下知识需求复杂,从庞杂的信息中厘清科技和知识发展的主要脉络,对科技的重点领域和创新趋势做出准确的判断变得困难重重。主路径用于描述某一领域的主干文献及其发展承接关系,将主干文献按照时序以及发展关系排列起来,即组成这一知识和科技领域发展的主路径图。基于文献引文网络的主路径分析可以展示主干知识发展细节及其相互关系,激发创新科技方案,为投资政策提供建议。本论文基于文献引文网络数据进行核心节点和链路分析,探索知识节点之间关系的新表示,建立基于关联分析和路径叠加的引文网络,构建知识主路径的发现模型与算法,探索知识主路径节点的创新性及链路与弱连接的关系,采用专利、科学文献题录数据进行主路径特征、发现模型与算法的实证。本研究对于知识管理、科技评价、企业技术发展管理及产业发展规划具有重要意义,可以为科技发展和趋势预测提供方法和工具,为国家和企业制定科技发展战略提供决策参考。主路径的发现方法研究方面。首先,针对传统主路径发现方法中文献关系描述不足的问题,基于文献引文的关联关系建立知识网络,通过局域、全局和关键路线搜索算法简化链路得到知识主路径图。该方法可以展示技术方案的演进,提取知识演进过程中的关键科技及文献;相比基本主路径分析方法,降低了关键文献因缺乏引用关系而被排除在外的风险。此外,该方法更重视高被引专利的核心作用,因此核心专利文献被囊括在主路径内的概率更高。其次,针对传统主路径方法依赖直接引用关系,导致一些不存在直接引用关系的核心文献被排除在主路径之外的问题,尝试基于引文路径叠加的主路径发现方法。该方法将每篇文献参考文献构建的简单路径和整个领域的主路径结合了起来,一定程度避免了传统主路径分析法中一些关键文献因为缺少引用关系而被排除在外的风险,以及一些次要文献因为存在与关键文献的直接引用而被包含在主路径之中的失误。最后,针对基本主路径过于单一,难以展示知识的不连续发展、知识的多分支组成以及知识流融合等问题,提出多源前向局域搜索路径、多汇逆向局域搜索路径、全局组合路径。该方法可以更多展示知识融合及知识分支的细节,提升主路径对关键节点的包含度及重要节点的时间分布广度。主路径特征分析方面。首先,针对主路径文献节点的创新性质,改进Funk和Owensmith创新度量算法,对七个领域的主路径节点群和随机文献节点群进行比较分析。结果表明相较于本领域其他专利节点,主路径上节点突破性较弱,延续性更强。主路径上突破式创新多出现于技术发展的早期,高被引节点相对具有较大的创新突破性。其次,针对主路径上的链路与弱连接的关系问题,通过SPLC方法得到多个领域的主路径,将主路径链路的平均连接强度与随机链路的连接强度进行比较分析。结果表明主路径链路的连接强度比一般随机链路的连接强度要强,主路径节点之间的相关性比随机链路上的要高。实证研究方面。以上主路径特征和发现方法研究分别采用美国近44年授权专利数据和SCI科学引文数据进行实证研究。主路径发现方法方面,采用有机发光二极管领域专利、富勒烯领域的专利、SCI科学文献题录数据进行了验证,从内容分析、专利分布、专利强度统计检验几个方面验证该方法的有效性。主路径特征研究方面,采用有机发光二极管、超导、富勒烯、气溶胶、脱盐、光伏和石墨烯七个方面的专利题录数据对主路径上的节点的创新性及链路的弱连接关系进行了实证。