論文の概要: Deep Technology Tracing for High-tech Companies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.08606v1
• Date: Thu, 2 Jan 2020 07:44:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-16 03:53:19.624914
• Title: Deep Technology Tracing for High-tech Companies
• Title（参考訳）: ハイテク企業におけるDeep Technology Tracing
• Authors: Han Wu, Kun Zhang, Guangyi Lv, Qi Liu, Runlong Yu, Weihao Zhao, Enhong Chen and Jianhui Ma
• Abstract要約: 我々は、各ハイテク企業にカスタマイズされた最も可能な技術方向を自動的に見つけるために、新しいデータ駆動ソリューション、すなわちDeep Technology Forecasting(DTF)フレームワークを開発する。 DTFは、潜在的な競合認識(PCR)、協調技術認識(CTR)、Deep Technology Tracing(DTT)ニューラルネットワークの3つのコンポーネントで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.86308971806322
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Technological change and innovation are vitally important, especially for high-tech companies. However, factors influencing their future research and development (R&D) trends are both complicated and various, leading it a quite difficult task to make technology tracing for high-tech companies. To this end, in this paper, we develop a novel data-driven solution, i.e., Deep Technology Forecasting (DTF) framework, to automatically find the most possible technology directions customized to each high-tech company. Specially, DTF consists of three components: Potential Competitor Recognition (PCR), Collaborative Technology Recognition (CTR), and Deep Technology Tracing (DTT) neural network. For one thing, PCR and CTR aim to capture competitive relations among enterprises and collaborative relations among technologies, respectively. For another, DTT is designed for modeling dynamic interactions between companies and technologies with the above relations involved. Finally, we evaluate our DTF framework on real-world patent data, and the experimental results clearly prove that DTF can precisely help to prospect future technology emphasis of companies by exploiting hybrid factors.
• Abstract（参考訳）: 技術革新とイノベーションは特にハイテク企業にとって極めて重要である。 しかし、将来の研究開発(r&d)のトレンドに影響を与える要因は複雑で多様であり、ハイテク企業の技術追跡を極めて困難にしている。 そこで本稿では,DTF(Deep Technology Forecasting)フレームワークという新たなデータ駆動型ソリューションを開発し,各ハイテク企業にカスタマイズされた最も可能な技術方向を自動的に見つける。 特に、DTFは3つのコンポーネントで構成されている。潜在的な競合認識(PCR)、協調技術認識(CTR)、ディープテクノロジートラクション(DTT)ニューラルネットワークである。 PCRとCTRは、それぞれ企業間の競争関係と技術間の協力関係を捉えることを目的としている。 別の例として、DTTは上記の関係を持つ企業と技術間の動的相互作用をモデル化するために設計されている。 最後に、実世界の特許データに基づいてDTFフレームワークを評価し、実験結果から、DTFが企業の将来的な技術強調に有効であることを示す。

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