[1] 中国科学报.《2020研究前沿》报告发布[EB/OL].[2020-11-18]. http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2020/11/448506.shtm. [2] 吕璐成, 赵亚娟. 基于专利数据的技术融合研究综述[J]. 图书情报工作, 2021, 65(6):138-148. [3] 翟东升,张京先.基于专利技术共现网络的无人驾驶汽车技术融合演化研究[J].情报杂志,2020,39(4):60-66,19. [4] 吴晓燕,胡雅敏,陈方.基于专利共类的技术融合分析框架研究——以合成生物学领域为例[J/OL].情报理论与实践:1-11[2021-05-29].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.1762.g3.20210524.1727.006.html. [5] 张琳,彭玉杰,杜会英,等.技术会聚:内涵、现状与测度——兼论与学科交叉的关系[J].图书情报工作,2021,65(1):91-101. [6] 李姝影,方曙.测度技术融合与趋势的数据分析方法研究进展[J].数据分析与知识发现,2017,1(7):2-12. [7] 张琳,黄颖. 交叉科学:测度、评价与应用[M]. 北京:科学出版社, 2019. [8] 阿瑟. 技术的本质[M]. 杭州:浙江人民出版社, 2014. [9] 布什.科学:没有止境的前沿[M]//范岱年,解道华,译.北京:商务印书馆,2004. [10] 冯科,曾德明.技术融合距离的聚类特征与影响因素——基于大规模专利数据的实证研究[J].管理评论,2019,31(8):97-109. [11] ZHANG L, ROUSSEAU R, GLANZEL W. Diversity of references as an indicator of the interdisciplinarity of journals:taking similarity between subject fields into account[J]. Journal of the association for information science & technology,2016, 67(5):1257-1265. [12] 韩正琪,刘小平,徐涵.基于Rao-Stirling指数的学科交叉文献发现——以纳米科学与纳米技术为例[J].图书情报工作,2018,62(1):125-131. [13] 唐继瑞. 分类共现跨学科性的测度探讨与实证检验[D].南京:南京大学,2017. [14] BU Y, LI M, GU W, et al. Topic diversity:A discipline scheme-free diversity measurement for journals[J]. Journal of the association for information science and technology,2021,72(5):523-539. [15] 娄岩,杨嘉林,黄鲁成,等.基于专利共类的技术融合分析框架研究——以老年福祉技术与信息技术的融合为例[J].现代情报,2019,39(9):41-53. [16] 吕一博,韦明,林歌歌.基于专利计量的技术融合研究:判定、现状与趋势——以物联网与人工智能领域为例[J].科学学与科学技术管理,2019,40(4):16-31. [17] CAVIGGIOLI F. Technology fusion:Identification and analysis of the drivers of technology convergence using patent data[J]. Technovation, 2016, 55-56:22-32. [18] 毛荐其,李莹莹,刘娜.技术距离视角下会聚对技术价值的影响[J].山东工商学院学报,2020,34(2):21-30. [19] 吕璐成,赵亚娟,王学昭,等.基于专利共类和语义分析的技术融合分析方法及其应用[J].中国发明与专利,2021,18(2):3-12. [20] 吕璐成,罗文馨,许景龙,等.专利情报方法、工具、应用研究进展及新技术应用趋势[J].情报学进展,2020,13:235-278. [21] BENGIO, YOSHUA, COURVILLE, et al. Representation learning:a review and new perspectives[J]. IEEE transactions on pattern analysis & machine intelligence, 2013, 35(8):1798-1828. [22] 张金柱,王玥,胡一鸣.基于专利科学引文内容表示学习的科学技术主题关联分析研究[J].数据分析与知识发现,2019,3(12):52-60. [23] 张金柱,主立鹏,刘菁婕.基于表示学习的无监督跨语言专利推荐研究[J].数据分析与知识发现,2020,4(10):93-103. [24] 吕璐成, 韩涛, 周健, 等. 基于深度学习的中文专利自动分类方法研究[J]. 图书情报工作, 2020, 64(10):75-85. [25] 王贤文, 徐申萌, 彭恋, 等. 基于专利共类分析的技术网络结构研究:1971~2010[J]. 情报学报, 2013, 32(2):198-205. [26] MIKOLOV T, CORRADO G, KAI C, et al. Efficient estimation of word representations in vector space[C]//Proceedings of the international conference on learning representations (ICLR 2013), 2013. [27] DEVLIN J,CHANG M W,LEE K, et al. BERT:pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding[C]//Proceedings of the 2019 conference of the north american chapter of the Association for Computational Linguistics:human language technologies, 2018:4171-4186. [28] LEYDESDORFF L, CARLEY S, RAFOLS I. Global maps of science based on the new Web-of-Science categories[J]. Scientometrics, 2013,94(2):589-593. [29] JENSEN P, LUTKOUSKAYA K. The many dimensions of laboratories' interdisciplinarity[J]. Scientometrics, 2014,98(1):619-631. [30] 张静. 基于专利分析的技术融合特征研究[D].北京:中国科学院大学,2017. |