融合评论主题识别与技术属性多维度分析的技术机会发现研究
来源：图书情报工作杂志2021年第10期北京时间：
作者：吴一平,白如江,刘明月,王效岳
单位：山东理工大学信息管理研究院 淄博 255049
摘要：[目的/意义] 提出一种融合评论主题识别与技术属性多维度分析的技术机会发现方法，从技术需求驱动视角识别技术机会，为企业前瞻布局研发方向与进行科研管理规划提供决策建议支持。[方法/过程] 以产品在线评论为研究数据源，首先，利用LDA主题模型识别出评论技术主题，提出技术评论主题强度和主题新颖度两个指标，筛选出新兴重点技术评论主题。然后，从学术论文、技术专利中人工选取技术属性词，通过TF-IDF值计算得到评论高频词，结合专家知识进一步筛选出技术特征词，构建产品技术属性词-技术特征词表。通过相关性计算分别得到与评论相关和与新兴重点技术评论主题相关的技术属性。最后，提出一种产品重要技术属性识别指标模型并设计一种多维度分析方法，分析产品重要技术属性的特征情况，最终识别出蕴含在评论文本中的新兴技术机会。[结果/结论] 实验结果表明该方法能够有效地识别技术机会，为企业产品技术研发管理提供参考。
关键词：技术机会发现,技术属性分析,主题识别,评论挖掘,
基金资助：本文系山东省高等学校青创科技支持计划\"科技大数据驱动的智慧决策支持创新团队-面向新旧动能转换的新兴科学研究前沿识别研究\"（项目编号：2019RWG033）研究成果之一。
