刘杰 刘林志

〔摘 要〕[目的]知识图谱分析的自动化程度与动态性能不高，一直是其运用于产业创新研究领域的主要障碍。[方法]为解决上述难题，提出了基于知识图谱分析的产业创新预测模型；给出了该模型的框架结构、功能模块以及运作流程，详述了其中的关键算法；该模型通过灰色分图算法对产业创新项目规划进行内容界定与可能性评估，通过知识图谱生长衍化算法对产业创新未来趋势进行预测。[结果]实测结果表明，该模型比既有的预测模型，具有更高的分图收敛速度和图谱覆盖度，并具备较为精准的预测能力。

〔关键词〕情报处理；知识图谱分析；产业创新；评估预测

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2018.06.021

〔中图分类号〕G203；F276 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2018）06-0138-06

〔Abstract〕[Objective]The low automation and dynamic processing capability of knowledge graph analysis systems and models are major obstacles in the advance of industrial innovation evaluation and prediction applications.[Context]In order to deal them，a novel industrial innovation evaluation and prediction model was proposed based on knowledge graph analysis.And its frameworks，functional modules，and working flows were given as following.By a novel grey sub graph algorithm，the model made industrial innovation project planes content definition and possibility assessment.And a knowledge graph growth and evolution algorithm was used to predict the future trend of industrial innovation.[Results]Actual measurement results showed that the model had better sub-graph convergence rate，graph coverage，and prediction efficiency than the traditional does.

〔Key words〕information processing；knowledge graph analysis；industrial innovation；evaluation and prediction

知識图谱在图书情报学界也被称为知识域可视化或知识领域映射地图，该技术能够将知识资源及其载体有机地结合起来，并且通过对知识点（资源）与知识链（关系）构成的复杂网络进行处理，来挖掘、分析和显示这些要素之间的深层次关系。目前，知识图谱及其相关算法已在众多交叉领域得到了应用，其中产业创新管理工作中广泛应用知识图谱作为决策辅助工具与信息情报管理手段，并出现了一批新型的知识图谱应用方法与技术，包括：王学东等研究人员提出了产业衍生的知识图谱耦合机理，并对其应用前景进行了分析[1]。陈瑜等人基于知识图谱构建了战略性新兴产业创新演进框架，证明了知识图谱对于产业创新具有良好的描绘与仿真能力[2]。……