随着锂电池领域论文数量的激增和研究主题的日益丰富,准确监测该领域的发展趋势和把握最新研究动向变得日益复杂。通过运用大数据和机器学习技术,采用BERTopic主题模型对Web of Science数据库中的18万余篇锂电池论文进行文本分析,绘制...随着锂电池领域论文数量的激增和研究主题的日益丰富,准确监测该领域的发展趋势和把握最新研究动向变得日益复杂。通过运用大数据和机器学习技术,采用BERTopic主题模型对Web of Science数据库中的18万余篇锂电池论文进行文本分析,绘制了锂电池领域的主题图,识别了新兴研究主题和高被引主题。结果表明,锂电池研究活动正显著加速,锂硫电池、锂枝晶生长抑制、电池回收和金属回收等新兴主题快速发展,而材料研究如二硫化钼纳米材料、氧化铁电极材料则具有显著的高学术影响力。研究还探讨了《锂电池百篇论文点评系列》对当前锂电池研究主题的监测情况,该系列对多数科学技术主题有良好覆盖。本研究为锂电池领域的主题监测提供了新方法,为政策制定和技术研发提供了情报支持,并为“锂电池百篇论文点评”系列的后续研究提供了参考。展开更多
目的提升健康食品包装技术前瞻研判的精度和深度,厘清该领域创新演进路径。方法融合论文、专利与社交媒体多数据源,以双向编码器表示的主题建模(Bidirectional encoder representations from transformers for topic modeling,BERTopic...目的提升健康食品包装技术前瞻研判的精度和深度,厘清该领域创新演进路径。方法融合论文、专利与社交媒体多数据源,以双向编码器表示的主题建模(Bidirectional encoder representations from transformers for topic modeling,BERTopic)挖掘技术主题,通过设计“影响力、增长性、连贯性、创新性、不确定性/模糊性”5项指标体系筛选前沿主题,再结合社交媒体情感计算检验社会接受度,最后利用支持向量回归(Support vector regression,SVR)预测新兴技术未来发展趋势。结果生物基可降解材料、植物源抗菌涂层、RFID营养追踪、多光谱新鲜度传感和微胶囊营养靶向递送等5项技术被识别为新兴技术方向,表现出高成长性与市场渗透潜力。结论研究基于多源数据融合,提出将市场需求纳入技术识别研究,并预测新兴技术发展,为健康食品包装领域研发布局与战略决策提供了新的研究视角。展开更多
文摘随着锂电池领域论文数量的激增和研究主题的日益丰富,准确监测该领域的发展趋势和把握最新研究动向变得日益复杂。通过运用大数据和机器学习技术,采用BERTopic主题模型对Web of Science数据库中的18万余篇锂电池论文进行文本分析,绘制了锂电池领域的主题图,识别了新兴研究主题和高被引主题。结果表明,锂电池研究活动正显著加速,锂硫电池、锂枝晶生长抑制、电池回收和金属回收等新兴主题快速发展,而材料研究如二硫化钼纳米材料、氧化铁电极材料则具有显著的高学术影响力。研究还探讨了《锂电池百篇论文点评系列》对当前锂电池研究主题的监测情况,该系列对多数科学技术主题有良好覆盖。本研究为锂电池领域的主题监测提供了新方法,为政策制定和技术研发提供了情报支持,并为“锂电池百篇论文点评”系列的后续研究提供了参考。
文摘目的提升健康食品包装技术前瞻研判的精度和深度,厘清该领域创新演进路径。方法融合论文、专利与社交媒体多数据源,以双向编码器表示的主题建模(Bidirectional encoder representations from transformers for topic modeling,BERTopic)挖掘技术主题,通过设计“影响力、增长性、连贯性、创新性、不确定性/模糊性”5项指标体系筛选前沿主题,再结合社交媒体情感计算检验社会接受度,最后利用支持向量回归(Support vector regression,SVR)预测新兴技术未来发展趋势。结果生物基可降解材料、植物源抗菌涂层、RFID营养追踪、多光谱新鲜度传感和微胶囊营养靶向递送等5项技术被识别为新兴技术方向,表现出高成长性与市场渗透潜力。结论研究基于多源数据融合,提出将市场需求纳入技术识别研究,并预测新兴技术发展,为健康食品包装领域研发布局与战略决策提供了新的研究视角。
