课题申报参考：“数据+知识”双驱动的颠覆性技术挖掘及产业关联研究.docxVIP

研究现状、选题意义、研究目标、研究对象、研究内容、研究思路、研究方法、研究重点、创新之处、研究基础、保障条件、研究步骤（附：可编辑修改VSD格式课题研究技术路线图三个）

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《“数据+知识”双驱动的颠覆性技术挖掘及产业关联研究》

课题设计论证

“数据+知识”双驱动的颠覆性技术挖掘及产业关联研究：课题设计论证

一、研究现状、选题意义、研究价值

1.研究现状:

颠覆性技术对产业格局和经济发展具有重大影响，其识别和预测成为各国科技战略重点。

传统技术挖掘方法主要依赖专家经验和文献分析，存在主观性强、效率低、难以应对海量数据等局限。

大数据和人工智能技术的快速发展为颠覆性技术挖掘提供了新的机遇，“数据+知识”双驱动成为重要趋势。

目前，相关研究仍处于起步阶段，缺乏系统性的理论框架和方法体系，产业关联分析也较为薄弱。

2.选题意义:

理论意义:构建“数据+知识”双驱动的颠覆性技术挖掘理论框架，丰富和发展技术预测理论和方法体系。

实践意义:为政府制定科技政策、企业进行技术布局提供科学依据，促进科技成果转化和产业升级。

战略意义:提升我国颠覆性技术识别和预测能力，抢占未来科技竞争制高点。

3.研究价值:

学术价值:推动颠覆性技术挖掘领域的研究范式转变，促进多学科交叉融合。

应用价值:开发具有自主知识产权的颠覆性技术挖掘工具和平台，为相关领域提供技术支撑。

社会价值:引导社会资源向颠覆性技术领域集聚，推动经济高质量发展。

二、研究目标、研究内容、重要观点

1.研究目标:

构建“数据+知识”双驱动的颠覆性技术挖掘理论框架和方法体系。

开发基于多源数据融合和知识图谱的颠覆性技术挖掘模型和算法。

建立颠覆性技术与产业关联分析模型，预测其对产业格局的影响。

构建颠覆性技术挖掘平台，并进行实证研究和应用示范。

2.研究内容:

颠覆性技术特征与识别指标体系研究:分析颠覆性技术的内涵、特征和演化规律，构建多维度、多层次的识别指标体系。

多源数据融合与知识图谱构建:整合科技文献、专利数据、产业数据等多源数据，构建面向颠覆性技术挖掘的知识图谱。

“数据+知识”双驱动的颠覆性技术挖掘模型研究:结合机器学习、深度学习等算法，构建基于多源数据融合和知识图谱的颠覆性技术挖掘模型。

颠覆性技术与产业关联分析模型研究:分析颠覆性技术与产业发展的相互作用机制，构建产业关联分析模型，预测其对产业格局的影响。

颠覆性技术挖掘平台构建与实证研究:开发颠覆性技术挖掘平台，并选择重点领域进行实证研究和应用示范。

3.重要观点:

“数据+知识”双驱动是颠覆性技术挖掘的必然趋势，能够有效提升识别和预测的准确性和效率。

多源数据融合和知识图谱构建是“数据+知识”双驱动的基础，能够为颠覆性技术挖掘提供丰富的数据资源和知识支撑。

颠覆性技术与产业发展密切相关，其识别和预测需要充分考虑产业关联因素。

三、研究思路、研究方法、创新之处

1.研究思路:

以“数据+知识”双驱动为核心，构建颠覆性技术挖掘的理论框架和方法体系。

采用“理论构建-模型开发-实证研究-应用示范”的研究路径，逐步推进研究目标的实现。

注重多学科交叉融合，综合运用数据科学、知识工程、技术预测、产业经济等领域的理论和方法。

2.研究方法:

文献研究法:系统梳理颠覆性技术挖掘、知识图谱、产业关联分析等领域的相关文献，为研究提供理论基础。

数据挖掘方法:运用机器学习、深度学习等算法，对多源数据进行挖掘和分析，识别潜在的颠覆性技术。

知识图谱构建方法:利用自然语言处理、图数据库等技术，构建面向颠覆性技术挖掘的知识图谱。

案例分析法:选择典型颠覆性技术案例进行深入分析，验证模型和方法的有效性。

专家咨询法:邀请相关领域专家进行咨询和论证，提高研究的科学性和实用性。

3.创新之处:

理论创新:构建“数据+知识”双驱动的颠覆性技术挖掘理论框架，丰富和发展技术预测理论和方法体系。

方法创新:提出基于多源数据融合和知识图谱的颠覆性技术挖掘模型和算法，提高识别和预测的准确性和效率。

应用创新:构建颠覆性技术挖掘平台，并进行实证研究和应用示范，为政府和企业提供决策支持。

四、研究基础、条件保障、研究步骤

1.研究基础:

课题组长期从事技术预测、知识图谱、产业经济等领域的研究，积累了丰富的研究经验和成果。

课题组拥有丰富的科研资源和数据资源，包括科技文献数据库、专利数据库、产业数据库等。

课题组与相关政府部门、企业和科研机构建立了良好的合作关系，为研究成果的转化应用提供了保障。

2.条件保障:

人员保障:课题组由多名具有博士学位的研究人员组成，具备扎实的理论基础和研究能力。

经费保障:课题组已获得多项科研项目资助，为研究提供了充足的经费保障。

设备保障:课