An R&D Partner Recommendation Framework Based on a Knowledge Context Hypernetwork for Engineering Technological Innovation

知识管理 背景(考古学) 节点(物理) 计算机科学 相似性(几何) 知识工程 创新管理 机构 人工智能 工程类 地理 考古 结构工程 法学 政治学 图像(数学)
作者
Jin Xu,Wu Tao,Jiexun Li
出处
期刊:IEEE Transactions on Engineering Management [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:: 1-15
标识
DOI:10.1109/tem.2023.3295951
摘要

Engineering construction enterprises often need to partner with R&D institutions and jointly carry out technological innovation activities. Identifying the right R&D partner(s) for the job is key. An accurate selection of R&D partners requires examining the knowledge gained from their past innovations and the corresponding contexts. This article introduces a novel R&D partner recommendation framework (PROKCH) based on a knowledge context hypernetwork to analyze the knowledge contexts of engineering technology innovation for recommending R&D partners. First, in this article, eight dimensions of knowledge contexts are defined, and an automated method to extract them from related documents is proposed. Next, a four-layer hypernetwork model is constructed to represent the extracted knowledge contexts. Finally, we develop a novel algorithm based on node similarity in the hypernetwork for recommending R&D partners. Experiments on a real dataset of recent railway tunneling projects in China demonstrate that the proposed PROKCH framework can improve the performance of R&D institution recommendations.
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