论文-专利引证视角下的科学与技术知识演化分析方法及其应用研究

The study of the relationship between science and technology is related to the scientificalness, rationality and effectiveness of the national science and technology policy making, which is of great significance to enhance the country's innovation ability and international competitiveness. At present, there is a lack of effective quantitative study on the evolution and interaction pattern of the relationship between science and technology. To solve this problem, based on papers and patents data sources, taking nanoscience and technology as an example and using the theories and methods of complex network analysis, text mining and machine learning, this study uses the citation relations between papers and patents to develop methods to study the evolutionary analysis method of science and technology knowledge. This project is intended to carry out the following four studies: Firstly, performing research on knowledge representation method, and building three citation networks based on papers, patents, and their mutual citations. Secondly, exploring the dynamic evolution analysis method and evolution trend model of knowledge network based on timing analysis. Thirdly, studying the knowledge content flow analysis method and knowledge innovation opportunity discovery model from the knowledge gene perspective. Finally, the countermeasures and suggestions are put forward for the development of nanoscience and technology in China. This study can help to understand the process of knowledge evolution, knowledge flow and knowledge innovation between science and technology, which could provide reference for the development of scientific and technological innovation and science and technology policy making.

科学与技术之间的互动关系研究，关系到国家科技政策制定的科学性、合理性和有效性，对于提升国家的创新能力和国际竞争力具有重要意义。目前对于科学与技术关系的演变和互动规律还缺乏较为有效的定量研究，针对该问题，以期刊文献和专利文献两类知识载体为数据源，以纳米科学与技术为例，借助复杂网络分析、文本挖掘、机器学习等相关理论和方法，利用论文和专利之间的引证关系研究科学与技术知识演化分析的方法与技术。本项目拟开展如下四个方面的研究：首先，对知识表示方法进行研究，构建基于论文、专利及其相互引用的三个引文网络；其次，基于时序分析探索知识网络动态演化分析方法和演化趋势模型；再次，从知识基因角度研究知识内容流动分析方法和知识创新机会发现模型；最后，对我国纳米科学与技术的发展提出对策和建议。本项目的研究成果有助于揭示科学技术之间的知识演化、知识流动和知识创新过程，能够为科技创新发展和科技政策制定提供参考依据。

科学与技术、基础研究与应用研究之间的关系，是研究者们一直以来关注的焦点，不仅是各个国家和地区关注的一个重大理论问题，而且是科技政策制定的一个理论基石。本项目按照研究目标和研究计划，完成了预期研究内容。首先，构建了纳米科学与技术领域及石墨烯论文和专利数据库，引入基于网络表示学习的知识表示方法，对知识进行语义向量表示，包括关键词知识单元向量表示，以及在此基础上的文献向量表示以及其他知识向量表示，使知识发现、融合和推理的性能得到显著提高。其次，从三个维度：关联度、引用时间间隔和主题一致性方面探究科学与技术之间的交互融合度。然后，量化了科学知识在技术知识演化中的影响。基于PageRank算法、中介中心度以及入度中心性、出度中心性对引用网络的关键节点进行识别，挖掘出处于网络演化过程中起到桥梁作用的关键节点；基于主题模型和引用代分析度量了科学知识在技术演化过程中的影响。最后，基于知识基因识别算法的进行科学与技术融合趋势分析。识别科学知识基因和技术知识基因，构建知识基因网络，利用社团发现算法，发现潜在的知识创新机会。在应用层面，主要对纳米科学与技术及石墨烯领域进行了分析研究，揭示出领域发展态势和演化趋势。

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