冯立杰，尤鸿宇，王金凤

（1.郑州大学管理工程学院，郑州 450001；2.上海海事大学经济管理学院，上海 201306）

1 引 言

精准识别技术创新机会，是企业乃至国家获得竞争优势、以不断提升核心竞争力的重要手段[1]。在技术创新机会识别中，专利作为一种重要的信息来源被人们广泛运用，但囿于承载专利信息的专利文献数据量庞大，如何在海量专利文献中快速、准确地识别技术创新机会显得尤为重要。

传统的基于专家经验的专利文献分析主要侧重于定性方法，但随着科技创新不断向纵深发展，受专家的知识、经验及其占有资料所限，难以保证分析结果的客观性和准确性，导致识别的技术创新机会受专家主观影响较大的弊端日益凸显[2]。因此，有些学者尝试结合定量分析方法，基于大数据驱动开展技术创新机会的识别。例如，Park等[3]借助IPC国际专利分类号计算了不同企业的技术组合得分，进而用于识别具有较高实用性和发展潜力的技术创新机会；Rodriguez等[4]和Kim等[5]提出了基于专利引文网络离群值识别高价值专利，并获取潜在的技术创新机会；Yoon等[6]运用SAO语义及技术功能相似度分析法，研究了如何从已有产品或技术中获取技术创新机会；王金凤等[7]在融合专利挖掘和形态分析方法建立的形态矩阵基础上，构建了技术创新机会识别路径。由此可见，国内外学者已提出了诸多较为成熟的定量识别技术创新机会方法，为本文从专利信息驱动下的技术创新机……