基于多数据源融合的新兴技术创新路径识别与动态选择研究

In recent years, development of the New Emerging Science & Technologies (NESTs) and related industries has become a new economic growth point. The countries which can grasp the developmental trends of NESTs and accurately assess their commercial prospects can keep a good position in international competition. Therefore, as a developing country, how to identify the innovation pathways of NESTs and find the most promising direction has a significant meaning for China. This research aims to help Chinese government and related industries to choose the most promising innovation pathways, and to explore the related data acquisition method, path identification and dynamic selection methods. By building the multiple source data acquisition platform，we can monitor, collect, clean, store and integrate the necessary data. By using text mining, SAO theory, graph theory and technology roadmaping, we can also identify and choose the suitable innovation pathways. These efforts can help our related industries to increase fast.

近年来，新兴技术及其产业发展已成为新的经济增长点，谁能够及时把握技术的发展方向、准确评估技术的商业化前景，才有可能在国际竞争中保持不败。因此，作为发展中国家的中国，如何识别新兴技术创新路径并找到最具潜力的市场方向，具有重要的战略和现实意义。本项目以帮助政府和相关产业筛选最佳技术创新路径为目标，探索相应的数据采集、路径识别及动态选择方法，通过搭建“面向新兴技术的多数据源数据采集平台”，有针对性的监测、采集、清洗、存储和整合所必需的数据。通过利用文本挖掘技术、SAO理论、图论以及技术路线图法，识别并选择技术创新路径，从而有效帮助我国相关产业做大做强。

本项目按照立项要求，首先构建了针对不同数据源特征的新兴技术检索策略，并获取黄金纳米粒子、固体脂质纳米粒子及人工智能等新兴技术领域多源专题数据库。在此基础上开展了新兴技术核心主题识别及潜力评估研究，从而甄别出有未来潜在价值的技术创新主题。随后，开展了新兴技术领域技术创新路径识别及可视化研究。在这一部分，构建了基于机器学习与SAO法的技术演化关系识别模型；构建了基于技术进化理论与复杂网络分析的潜在技术创新组合识别方法；开展了基于技术路线图的技术创新路径识别与可视化研究；进一步的，在新兴技术创新路径的潜力评估及动态规划研究中，构建了基于技术传播理论及替代计量学的技术创新路径潜力评估模型；开展了基于净效益法及最短路径法的技术路径动态选择研究、构建了基于技术相似度及产品相似度的企业创新绩效评估模型等。在实际研究中，对黄金纳米粒子、固体脂质纳米粒子及人工智能等多个技术领域开展实证研究，对上述研究方法进行验证。研究工作按照预定计划圆满完成，培养硕博士研究生8人。在成果发表方面，项目负责人以第一作者身份发表学术论文5篇，其中SCI/SSCI检索4篇，EI 检索1篇，另有在研论文2篇。