В работе проведено исследование тенденций развития патентной и научной библиографической информации в распределенных базах данных в рамках теории циклической динамики социально-экономических систем Кондратьева. Проведен структурный анализ ресурсов интеллектуального информационного пространства и построен алгоритм прогнозирования развития научно-технических тенденций на основе анализа эквидистантных временных рядов распределения патентов в ее базах данных. Разработаны индикаторы, отражающие потенциал развития технологических тенденций и представлена методика их расчета. Разработанные алгоритмы апробированы на примере моделирования развития реальных научно-технических направлений
Ключевые слова: НИОКР, прогнозирование научно-технических тенденций, патенты, публикации, инновационная деятельность, интеллектуальная среда, обработка патентных данных, библиометрия, форсайт
Список использованных источников
- I. Miles. New horizons and challenges for future-oriented technology analysis. First International Seville Seminar on Future-Oriented Technology Analysis: Impact of FTA Approaches on Policy and Decision-Making. Seville, 28–29 September 2002.
- C. Freeman. Technology policy and economic performance: lessons from Japan. F. Pinter London, 1987
- Н. В. Гапоненко. Форсайт теория. Методология. Опыт: монография. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2008.
- Б. Н. Кузык, В. И. Кушлин. Прогнозирование, стратегическое планирование и национальное программирование. М.: Экономика, 2011.
- R. Popper. Methodology: Foresight Practices & Tools, in Georghiou, L. et al., International handbook on Foresight and Science Policy: Theory and Practice. UK, Edward Elgar, 2007.
- L. Ruotsalainen. Data Mining Tools For Technology And Competitive Intelligence. http://www.vtt.fi/inf/pdf/tiedotteet/2008/T2451.pdf
- G. J. Kirsch, C. F. Brown. Using Patents in Competitive Intelligence// SCIP Competitive Intelligence Magazine 9, no. 1 (Jan.–Feb.2006).
- P. Cabena, P. Hadjinian, R. Stadler, J. Verhess, A. Zanasi. Discovering data mining: from concept to implementation. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall; 1997.
- M. Hehenberger, P. Coupet. Text mining applied to patent analysis. Paper presented at the 1998 Annual Meeting of American Intellectual Property Law Association (AIPLA), October 15–17, Arlington, VA.
- M. Krier, F. Zacca. Automatic categorisation applications at the European patent office. World Patent Inf 2002; 24(3): 187–96.
- S. Sirmakessis, K. Markellos, P. Markellou, G. Mayritsakis. STING: Evaluation of Scientific & Technological Innovation and Progress in Europe Through Patents: Statistical data mining and knowledge discovery/edited by H. Bozdogan. CRC Press Company 2004.
- Онлайн сервис поиска и анализа патентов и публикаций «Sciverse». http://www.sciverse.com
- Официальный сайт «Web Of Knowledge». http://wokinfo.com
- Сервис доступа к базе данных GPI на официальном сайте европейского патентного агентства. http://www.epo.org/searching/subscription/expert.html
- Н. Д. Кондратьев. Большие циклы конъюнктуры и теория предвидения. М.: Экономика, 2002.
- О. П. Хомчук. Обзор развития технологий экранов. http://www.podberi.tv/review/479
- Алгоритм Левенберга–Макгвардта: электронный учебник MATLAB. http://matlab.exponenta.ru/optimiz/book_1/13.php
- MVR Composer. http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=MVR_Composer.
- Статья об автомобиле NSU Ro 80. http://ru.wikipedia.org/wiki/NSU_Ro_80.
Авторы