Two-stage technology opportunity discovery for firm-level decision making: GCN-based link-prediction approach

计算机科学 节点(物理) 图形 技术融合 趋同(经济学) 透视图(图形) 相似性(几何) 数据挖掘 人工智能 理论计算机科学 经济 经济增长 结构工程 操作系统 图像(数学) 工程类
作者
Mingyu Park,Youngjung Geum
出处
期刊:Technological Forecasting and Social Change [Elsevier BV]
卷期号:183: 121934-121934 被引量:19
标识
DOI:10.1016/j.techfore.2022.121934
摘要

In this study, we propose a graph convolution network (GCN)-based patent-link prediction to predict technology convergence. We address the limitations of previous works, which neglect both the global information of a convergence network and the node features. We employ three features: GCN node features to represent global information, node features to characterize what kinds of information they have and how they are similar, and edge similarity to represent how frequently the two nodes are connected. Considering three categories of information, we conduct link prediction using machine learning (ML) to identify potential opportunities. To identify areas of technology convergence, we also support firm-level decision making using portfolio analysis. This study consists of two main stages: opportunity discovery which employs both GCN-based link prediction and ML, and opportunity validation which evaluates whether the identified technology opportunities are suitable from the firm's perspective. A case study is conducted for the mobile payment industry. A total of 17,540 patent documents with 36,871 positive links are used for GCN link prediction and ML. As a result of firm-level opportunity validation, a total of 395 cooperative patent classifications (CPC) were predicted to be possibly linked with 32 current CPCs of the target firm. The contributions come from two main aspects. From a theoretical perspective, this study employs GCN and node features to reflect the global graph structure for technology convergence. From a practical perspective, this study suggests how to validate the identified opportunities for firm-level applications.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
14秒前
秋半梦完成签到,获得积分10
16秒前
李爱国应助科研通管家采纳,获得10
19秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
19秒前
搜集达人应助科研通管家采纳,获得10
19秒前
打地鼠工人完成签到,获得积分10
20秒前
彩色半烟完成签到,获得积分10
22秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
26秒前
Ning完成签到,获得积分10
29秒前
图图完成签到,获得积分10
29秒前
勤奋的灯完成签到 ,获得积分10
29秒前
ludong_0完成签到,获得积分10
29秒前
Asumita完成签到,获得积分10
30秒前
双青豆完成签到 ,获得积分10
30秒前
32秒前
fxy完成签到 ,获得积分10
33秒前
合适的幻然完成签到,获得积分10
33秒前
沐雨汐完成签到,获得积分10
35秒前
37秒前
38秒前
jiayoujijin完成签到 ,获得积分10
38秒前
淡然思卉完成签到,获得积分10
39秒前
争当科研巨匠完成签到,获得积分10
39秒前
英姑应助认真的刺猬采纳,获得10
46秒前
好大一只小坏蛋完成签到,获得积分20
46秒前
站走跑完成签到 ,获得积分10
49秒前
步步高完成签到,获得积分10
51秒前
无私的雪瑶完成签到 ,获得积分10
51秒前
小杨完成签到,获得积分20
52秒前
小花完成签到 ,获得积分10
57秒前
宁夕完成签到 ,获得积分10
1分钟前
西宁完成签到,获得积分10
1分钟前
拼搏的羊青完成签到 ,获得积分10
1分钟前
科目三应助asd113采纳,获得10
1分钟前
deng203完成签到 ,获得积分20
1分钟前
1分钟前
时米米米完成签到,获得积分10
1分钟前
浅浅完成签到,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
帅气的藏鸟完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038066
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575779
关于积分的说明 11373801
捐赠科研通 3305584
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819239
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022