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申请/专利权人：南京大学

摘要：本发明公开了基于科学‑技术路径多维交互的技术发展轨迹识别方法，包括以下步骤：（1）获取科学文献和专利技术文献集题录文本信息，进行数据清洗操作；（2）利用依存句法分析提取其中的SAO语义三元组；（3）构建时序科学与技术知识网；（4）提取科学‑技术主路径；（5）识别科学‑技术路径多维交互模式；（6）预测技术发展机会；（7）探测技术发展轨迹；本发明弥补现有研究针对科学‑技术知识网络关联计算的片面性，从微观细粒度角度阐释科学‑技术交互动态性和内在的知识转移与技术转化；推动科学‑技术关系分析定量化和自动化。

主权项：1.基于科学-技术路径多维交互的技术发展轨迹识别方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）采集待分析领域相关的科学文献和专利技术文献集题录文本信息，进行数据清洗操作；（2）通过对清洗后的科技文献和技术专利题录文本信息进行分析，利用依存句法分析提取其中的SAO语义三元组；（3）构建时序科学与技术知识网络；具体如下：利用科学和技术中抽取的SAO语义三元组信息构建不同年份的科学有向知识网络和技术有向知识网络，通过知识实体中共有的S要素、O要素将科学和技术两种网络进行关联，包括以下步骤：（31）通过各个单句的SAO结构获取单篇科学与技术文献的边列表，去除单篇内重复的S要素和O要素关系即重复的边；（32）汇总目标领域内所有科学和技术的边列表，并分别将S要素与O要素均相同的边合并，将A要素汇总作为边的属性；以科学知识网络和技术知识网络中各边所包含A要素数量衡量边的重要性程度，作为SAO网络的边权；（33）根据SAO结构中A要素动作从S要素到O要素的指向性作为边的方向，其中，S作为源节点，O作为目标节点，生成科学和技术的有向知识网络；（34）统计科学有向知识网络和技术有向知识网络中公共的S要素和O要素，将科学与技术两种网络进行关联；（35）若科学与技术SAO网络存在双向边，根据两个节点SO关系的相对重要性对双向边进行修剪，去除边权小的方向，将其变换为单向边；（36）抽取科学和技术有向知识网络中的强连接组件，采用基于强连接成分SCC的转换策略，用各个组件中的最大中介中心度节点代表该组件，生成科学与技术网络的有向无环图；（4）通过Globalkey-routes主路径算法提取科学-技术有向无环图中的科学-技术知识演化路径；包括以下步骤：（41）利用搜索路径计算算法量化科学与技术知识网络中连边的连通性重要度，生成弧与SPC值的关联矩阵；（42）通过Globalkey-routes主路径算法对科学与技术知识网络进行遍历路径计数，抽取最大遍历次数的边形成网络主路径的边；（43）对网络中各边的总SPC值进行排序，提取Top-N的路径作为关键技术发展主路径，用于分析科技发展的主要趋势和方向；（5）根据提取的科学-技术主路径，定义和识别科学与技术之间的不同路径交互模式；包括：补充型、丰富型、发展型、协同型、竞争型和组合型；（6）利用链接预测算法预测未来出现的新技术组合或发展方向，识别潜在的技术创新机会；（7）根据不同科学-技术路径多维交互模式组合特征，探测科技发展的关键技术轨迹。

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