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。
