东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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大数据视角下的技术创新路径识别研究

ISSN号：1000-2995
期刊名称：《科研管理》
时间：0
分类：G353.12[文化科学—情报学]
作者机构：[1]西安电子科技大学经济与管理学院,陕西西安710126, [2]北京理工大学管理与经济学院,北京100081, [3]北京物资学院物流学院,北京100081
相关基金：西安电子科技大学基本科研业务费资助项目《基于文本挖掘与技术路线图的新兴技术创新路经研究》（编号：XJS15069）,起止时间：2015.7-2016.7; 北京理工大学科技创新计划基础研究基金项目《技术并购过程中的目标企业选择方法研究》（编号：20152142010）,起止时间：2016.1-2017.12; 教育部人文社会科学研究项目《面向新兴技术的技术发展路径研究：以纳米药物递呈系统为例》（编号：13YJC630042）,起止时间：2013.6-2015.6

关键词：新兴技术, 大数据, 技术路线图, 文本分析, 固体脂质纳米颗粒, new emerging science and technologies （NEST） , big data , technology roadmapping （ TRM ） , text analysis , solidlipid nanopartieles （SLNs）

中文摘要：

近年来,以信息技术为代表的新兴技术受到社会各界的广泛关注。然而,由于新兴技术的高度不确定性,如何有效预测并选择合适的商业化路径是目前学术界的研究难点。本文从大数据的角度出发,提出了一种基于文本分析、三元组提取法（SAO）、技术路线图等方法构建而成的＂技术创新路径识别模型＂,对多种异构数据反映的技术发展规律进行探索。该模型在获取研究领域主要技术点的基础上,可以对技术点间动态演化关系以及技术创新路径进行识别。在案例部分,本文以固体脂质纳米粒子（SLN）为例,研究其在医药及化妆品领域的商业化创新路径。研究表明,目前SLN有4条创新路径,其中,在化妆品产业的创新应用是未来市场开发重点。

英文摘要：

Recently,new emerging science and technologies（ NESTs） have received extensive attention from the society. How to predict effectively the innovation pathways and select the appropriate developmental direction are core issues in current research due to high uncertainties in the development of NESTs. Our research investigates deeply the potential laws from the variety heterogeneous information from the perspective of big data. Then,by relying on the methods of text analysis,SAO theory and TRM,we build an identification model for gauging technology innovation pathways. In the case study,we take solid lipid nanoparticles（ SLNs） as an example to deeply investigate its innovation pathways in the pharmaceutical and cosmetic markets. The research results show that there are four innovation pathways in SLN domain and the most promising one is in developing cosmetic market.

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