导　　师： 姜灵敏

授予学位： 硕士

作　　者： ;

机构地区： 广东外语外贸大学

摘　　要： 随着开放式创新知识经济时代的到来,企业仅仅依靠自身资源进行技术创新已经很难适应市场的快速发展,许多企业开始寻求新的技术创新方式,其中的主要方式就是技术创新合作。企业通过与其他企业、高等院校、科研机构进行创新合作研发新技术、新产品。合作伙伴的选择是技术创新合作项目成功的基础,因此,研究如何选择技术创新合作伙伴具有重要的理论和实践意义。基于专利信息的技术创新合作伙伴选择模型是在社会网络分析法和数据挖掘技术基础上针对技术创新合作伙伴选择的需要而提出的。为选择技术创新合作伙伴,本文将社会网络分析法和数据挖掘技术相结合,建立一种基于专利信息的技术创新合作伙伴选择模型。该方法能够有效利用已有数据,建立专利合作网络,识别网络中心,能够利用聚类方法建立伙伴选择模型,并为实际技术创新合作伙伴选择进行决策指导。本文主要研究社会网络分析法和数据挖掘在技术创新合作伙伴选择中的应用。首先介绍了国内外技术创新合作伙伴选择的方法、并对各种方法进行了比较,在此基础上提出了利用社会网络分析方法和数据挖掘的方法建立技术创新合作伙伴选择模型。基于社会网络分析方法建立了技术创新合作网络,利用网络可视化技术对专利技术发展趋势、网络中心性进行了深入研究。该技术创新合作网络能够有效的描述专利合作的网络特性,为选择技术创新合作伙伴提供有效指导。接下来利用SPSS Clementine挖掘工具建立聚类模型,对聚类模型结果进行分析、评估,得出基于数据挖掘的技术创新合作伙伴聚类模型。本文把社会网络分析方法和数据挖掘技术相结合,利用专利信息建立了技术创新合作伙伴的识别方法,体现了一定的应用价值。模型结果表明构建的伙伴选择模型方法是科学的、基�

关 键 词： 社会网络分析 数据挖掘 专利信息 技术创新 伙伴选择

领　　域： [经济管理—企业管理] [经济管理—国民经济]