基于PhraseLDA-SNA 和机器学习的 技术主题影响力测度方法研究

分类： 信息资源管理 >> 情报学 提交时间： 2024-09-13 合作期刊: 《农业图书情报学报》

项芮 孙巍

摘要：[目的/ 意义]旨在利用PhraseLDA-SNA 和机器学习方法准确测度技术主题的影响力，以期为制定科技政策、优化资源配置提供理论参考。[方法/ 过程]本研究首先分析了技术主题影响力的显性及隐性决定因素，据此构建了技术主题影响力测度指标体系。其次，基于PhraseLDA-SNA 与机器学习方法分析测度指标，实现对技术主题影响力的测度。最后，以纤维素生物降解领域为例进行实证研究，验证方法的有效性。[结果/ 结论]本研究提出的基于PhraseLDA-SNA 和机器学习的技术主题影响力测度方法与传统方法相比，显著降低了受专利数据授权及引用时滞问题的影响。

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