校企合作背景下高校前沿科研团队探测模型构建——以区块链技术领域为例

发布时间：2021-01-13 23:05

　　[目的/意义]校企合作代表的是知识系统与产业系统间的合作,企业选择特定技术领域下的最佳高校科研团队进行合作,对促进校企联动发展、提升企业创新能力、推动高校科技成果转化具有重要意义。[方法/过程]本文构建了高校前沿科研团队探测模型,从企业视角出发,以主题模型和聚类算法为技术支撑,获取技术领域下的多个子技术主题,从更加细粒度的层面明确企业的研究重点和薄弱领域,进而在子技术主题层面,以相似专利密度对高校进行排名,明确最佳合作高校,并在此基础上,以相似专利为媒介,挖掘高校科研团队,以提升校企产学研合作效率。[结论/发现]以区块链为技术领域,以众安科技为企业对象,对高校前沿科研团队探测模型进行验证,明确了众安科技的研究重点和薄弱领域,并确定了子领域下的最佳合作高校和科研团队,验证了所提模型的有效性。[创新/价值]从专利视角出发,在更加细粒度的技术主题层面进行校企合作匹配,为提升校企合作效率、推动技术创新、实现高校科技成果转化提供实践路径。 

【文章来源】：现代情报. 2020,40(06)CSSCI

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

校企合作对象选择模型图

分析表1发现，众安科技和各大高校在区块链中，重点研究的技术主题有：分布式应用、数据存储、物联网应用、隐私保护、数据溯源、用户认证、医疗行业应用、数据加密、智能合约、交易系统。由于区块链具有去中心化、不可篡改、开放透明和安全可信的特征，在信息共享、版权保护、身份认证、资源存储、网络众筹、数据溯源等方面都能带来创新性的应用和推广，其涵盖的多个子技术领域成为企业和高校研究的重点方向。利用LDA模型进行主题提取后，根据文本聚类的计算过程，利用LDA训练出的文档—主题矩阵，确定出10个重要主题，通过计算后的初始聚类中心为（0.223060801,0.2219837,0.221285027,0.222431049,0.230310546,0.222381483,0.223766727,0.232143274,0.221062853,0.227264455），将LDA模型训练出的D-T矩阵导入到SPSS中，设置好聚类数和初始聚类中心，得到最终的专利文献聚类结果。

根据文本聚类的结果，明确了众安科技在子技术领域层面，自身的研究重点和弱势领域，进而依据相似专利密度指标，统计在子技术领域中的高校排名，分析出众安科技在技术重点领域和弱势领域的最佳合作高校。以此为基础，进一步发掘对应高校的核心科研团队，为企业在寻求校企合作时提供足够的决策支持。以“主题2—数据存储”为例，众安科技在此主题上申请的专利数量最多，其最佳合作高校分别为广东工业大学、暨南大学、浙江大学。对3所高校的专利文献进行统计，抽取发明人字段，进行作者合作网络分析，如图3所示。分析图3发现，以广东工业大学“张浩川—余荣”、暨南大学“罗伟其—翁健—杨安家—李明”、浙江大学“陈建海—何芹铭”为核心的研究团队，是众安科技在进行区块链数据存储研究中，可重点开展产学研合作的高校团队。通过校企合作，实现技术创新上下游的对接与融合，一方面能促进企业技术创新，提高企业核心竞争力；另一方面，能够提升高校团队产业实践能力，推动科技成果转化。4 研究总结及展望


本文编号：2975711