科研管理 ›› 2017, Vol. 38 ›› Issue (10): 1-9.
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周潇1,黄璐2,马婷婷3
Zhou Xiao1, Huang Lu2, Ma Tingting3
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。