作者：吕璐成；赵亚娟
期刊：情报理论与实践，2025年第9期
摘要： [目的/意义]“从0到1”型技术融合是新兴技术的种子或萌芽，文章聚焦“从0到1”型技术融合的预测方法研究，为技术前瞻布局提供支撑。[方法/过程]利用专利数据，用专利分类号表征技术，用专利分类号的首次共现表征“从0到1”型技术融合，建立技术融合预测特征体系，采用机器学习方法，开展预测方法研究。[结果/结论]研发机构特征和动态时序特征的引入显著提升了预测效果，结合4类动态时序特征（语义特征、研发机构特征、网络邻居特征以及中心性特征）、训练模型采用随机森林模型得到的预测模型效果最优，其F1值达到91.08%，体现了创新主体行为、技术发展的动态性以及技术间关系的演变对技术融合的促进作用，为理解技术融合的内在机理、研发智能技术预测工具提供了参考依据。
