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內容簡介： 在对探测模型的精确性进行优化方面，本书基于相似理论和分类理论的最新进展，构建了基于二阶引用耦合的专利聚类方法，以专利聚类为途径实现IPC类目的合理细划，为精确标识技术知识的类别提供了解决方案。改进后的模型能够在科学学科与技术类别之间建立起更精确的对应关系。 本书通过整合上述三个关键问题的解决方案，构建了新的科学一技术关联探测综合模型，并以催化领域的美国专利为样本进行实验，在催化领域专家的辅助下进行了实验结果判读，验证了改进的有效性。 国家科学技术文献中心孟连生研究员对本研究进行了全程指导，国家科学图书馆馆长张晓林教授为本研究提供了方法论，北京大学信息管理系赖茂生教授辅助制定了整体研究框架，中国科技信息研究所关家麟研究员与中国科学院文献情报中心冷伏海研究员为本研究指明了应用前景、中国科学院文献情报中心孙坦研究员为本研究提出了基于词表的学科分类方案，中科院成都文献情报中心方曙研究员为本研究提供了专利聚类关键技术。 四川大学催化研究所赵明副教授、林涛副教授对基于催化领域专利样本的实验结果讲行了判读。 目錄： 第1章　科学-技术关联概述 第2章　科学-技术关联探测的文献计量学方法 第3章　基于专利引文的科学-技术关联探测方法中存在的问题 第4章 面向科学-技术关联探测的专利引文降噪 第5章　面向科学一技术关联探测的双向引用信息融合 第6章 面向科学-技术关联探测的专利聚类 第7章 科学-技术关联探测模型改进及有效性验证 第8章　社会网络分析视野下的科学-技术关联探测结果解读 附录 结语

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