基于论文和专利数据的研究前沿挖掘研究——以智能网联汽车领域为例

• 作者: 卢嘉悦 李艳
• 来源期刊: 中国发明与专利
• 学科: 社会科学
• 关键词: 研究前沿 主题识别 LDA主题模型 智能网联汽车
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 理论与方法
• 页码范围: 13-20
• 页数: 8页
• 分类号: G306|G353.1
• 语种: 中文

摘要

[目的/意义]对比论文数据和专利数据的特征指标,识别热点、新兴、潜在和消亡研究前沿主题.[方法/过程]利用LDA主题模型,对智能汽车领域相关的论文数据和专利数据进行主题提取,计算两个数据源下各主题的强度和主题新颖度并进行对比分析.[结果/结论]本文识别出路径规划技术等热点研究前沿6个、智能计算等新兴研究前沿2个、安全认证技术等潜在研究前沿6个、车载平台等消亡研究前沿6个.本文在前沿识别方法上进行了创新,有效识别出领域内研究前沿并进行分类,为相关机构和研究人员提供借鉴.