基于专利数据挖掘的关键共性技术识别及预测研究——以3D打印为例

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面对以技术保护为导向的国际环境,摆脱技术依赖、全面提升我国技术水平是重要的战略选择,受限于创新资源,集中优势力量开发关键共性技术是非常必要的。关键共性技术是社会技术构成中最为重要和核心的部分,开发关键共性技术,能够保障国家产业安全、推动创新型集群发展、指导战略新兴产业技术选择、实现国家层面的技术预见并带动多产业协同升级。关键共性技术具有准公共物品属性,不可避免地存在关键共性技术供给主体缺位、搭便车等问题,导致关键共性技术供给不足,阻碍了我国技术创新由追赶向超越转变之路。因此,通过科学手段识别关键共性技术,预测关键共性技术未来趋势,并有针对性的提出发展关键共性技术的对策建议是重要的研究课题。
  本研究首先在梳理和归纳国内外相关研究成果的基础上,介绍了关键共性技术等概念的概念、内涵和特征;通过专利计量理论、共现理论以及技术生命周期理论阐述了关键共性技术的理论背景;基于国内外研究趋势构建了关键共性技术识别与预测的研究框架,并根据研究框架对本研究的总体逻辑思路做出解析。
  其次,基于本研究所提出的关键共性识别及预测的研究框架,设计了数据的采集思路,研究选择以专利数据作为技术信息来源,并以3D打印技术为例,构建了专利检索表达式获得3D打印相关专利数据,经过专利文本预处理以及隐含狄利克雷分布(LDA)模型聚类,获得了3D打印技术主题类别信息以及时间趋势。
  再次,从动力因素、微观基础以及宏观表现三方面探讨了技术主题演化机理,并通过演化博弈仿真分析,验证了演化假设;基于这些假设条件,得到3D打印相关技术主题的混淆关系以及转移关系,为关键共性技术识别提供了分析基础。
  接下来,基于共现理论和隐马尔可夫模型(HMM)构建了关键共性技术的识别框架,使用Viterbi算法识别专利文献中的专业术语,通过将技术主题的共类特征数值化,作为共性程度的度量,将技术主题节点在技术演化转移网络中的关键程度作为技术关键性的表征,并使用PageRank算法衡量技术主题的关键性。应用该框架得到3D打印技术的关键性度量以及共性程度度量,进而识别得到3D打印技术领域种的关键共性技术;为验证识别框架的准确性,将识别结果与《产业关键共性技术发展指南(2017年)》所提出关键共性技术做以对比,对比显示识别结果相关程度较高。
  随后,结合LDA主题模型以及HMM模型,预测3D打印技术主题研发趋势、3D打印技术主题研发结构,并从短期、中期和长期角度预测未来3D打印技术领域中关键共性技术构成;采用灰色预测、IPC分类号聚类方法作为对比,验证预测结果的准确性,且预测准确程度优于对比方法;通过随机剔除原始数据后重复实验验证了本研究方法的稳健性。
  最后,从国家层面、企业层面角度提出促进我国关键共性技术发展的对策建议,主要包括构建促进关键共性技术发展的制度体系、完善关键共性技术研发的配套服务工作、建立政企以及非盈利性组织的合作机制等,强调国家扶持、中介服务专业化、技术共享、技术创新战略布局的重要意义;在此基础之上,有针对性的提出加快我国3D打印关键共性技术快速发展的对策建议。
  结果表明,本研究所提出的关键共性技术识别及预测框架总体效果较好,识别精度高、预测结果准确且稳定性较高。3D打印关键共性技术识别案例中,共得到31个技术主题,其中底座、降噪减震以及喷头技术是目前研发热点,激光粉末成型技术、可循环技术、彩色打印技术、打印头技术、义齿打印技术、打印过程中冷却散热技术、底座技术以及树脂光固化技术为3D打印领域关键共性技术;未来针对喷头、作业平台等技术主题的研究将逐渐减弱,而激光聚焦、打印头、彩色打印、可循环、物料/送料、控制以及义齿等技术主题,将成为未来几年的研发焦点,是值得投入研发力量的重要研发方向。
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