【摘 要】
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技术机会识别对于研发组织的创新管理具有重要意义,本文以人工智能领域2013—2015年的专利数据为例,提出了一种识别领域内技术机会的新方法。借鉴RFM(recency,frequency,mone
【机 构】
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华南理工大学工商管理学院,广州数字创新研究中心,广东省科技革命与技术预见智库
【基金项目】
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国家社科基金重大项目“数据赋能激励制造业企业创新驱动发展及其对策研究”(18ZDA062)
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技术机会识别对于研发组织的创新管理具有重要意义,本文以人工智能领域2013—2015年的专利数据为例,提出了一种识别领域内技术机会的新方法。借鉴RFM(recency,frequency,monetary)模型的思路,使用K均值聚类法基于平均出现时间长度、出现频率和组合能力三个指标对知识元素进行聚类,进而发现了能够反映领域内技术发展方向的四个趋势性知识元素。使用随机行动者导向模型对知识网络的演化进行分析,在此基础上提出了发现知识元素的新技术机会的公式,并使用该公式识别出了趋势性知识元素潜在的技术机会。本研
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