产业链视角下结合K-means和LDA的专利技术主题挖掘与趋势分析——以虚拟现实技术为例

• 作者: 林平 段尧清 陈玲
• 来源期刊: 知识管理论坛
• 学科: 工学
• 关键词: K-MEANS聚类算法 LDA主题模型 技术主题演化 文本挖掘 VR(虚拟现实)
• 年，卷（期）: zsgllt_2020,（3）
• 页码范围: 135-146
• 页数: 12页
• 分类号: TP391.9

摘要

[目的/意义]在产业链视角下,以虚拟现实技术为例,构建VR专利产业链语料库,挖掘中国VR专利的技术主题、研发热点和未来发展趋势。[方法/过程]首先,利用Python爬取VR领域的专利文本,通过数据清洗得到有效语料库;然后,结合IPC分类号和K-means聚类算法,构建并验证VR专利产业链;最后,基于TF-IDF算法和LDA主题模型,识别出产业链视角下中国VR专利的核心技术主题及其综合强度、技术研发热点和未来趋势。[结果/结论]当前中国VR产业链各环节的专利比例不均衡,上游研发最热门,其次是下游应用,最薄弱的是中游制作。主题挖掘方面,上游热点为软件研发,中游热点为影视制作,下游热点为医疗、教育、娱乐应用。未来趋势方面,产业链上游将以电数字数据处理、光学元件、图像通信等技术为主流,中游将以车辆部件、动力装置、减振装置等技术为主流,下游将以室内游戏、医学诊断、鉴定等技术为主流。