论文基于科技报告的地区科技专长监测与其政策应用是大学硕士与本科科技报告毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写科技报告方面论文范文。
摘 要：文章以长三角地域科技报告文本为研究对象,基于LDA主题模型分析、差异性分析等研究方法对其进行科技专长识别监测及科技专长演化研究,在此基础上提出基于地区科技专长来平衡和再分配的科技资源动态配置的政策设想.
关键词：科技专长；动态监测；资源配置；科技报告
中图分类号：G322.0 文献标识码：A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2017092
Regional Academic Superiority Surveillance Based on Big S&T Textual Data and Policy Application
Abstract Science and Technology Report in Yangtze River Delta is taken as the research samples, and LDA model analysis and discrepancy analysis are used to examine the regional academic superiority and evolution of science and technology research. Based on the regional academic superiority, this paper put forward suggestions to balance and redistribute the technology resources of the dynamic configuration.
Key words regional academic superiority； dynamic surveillance； resource re-allocation； science and technology reports
1 引言
推进科技创新,建设科技强国,一方面需要强调国家需求的重点建设领域,以国家需求为导向,另一方面也不能忽视科技创新效率和科技资源配置效率问题.在以往研究中,杨传喜主张从科技成果利用与再利用角度增加科技资源的配置效果[1]；魏守华、吴贵生[2]提出从科技产出角度评估科技资源配置效率；曾硕勋等[3]强调从科技要素投入角度评估科技资源配置效果.在科技资源配置活动中,围绕热点焦点的问题一拥而上,不考虑地方的实际科技攻关能力和科技专长的方式有蛮干之嫌；长期按照固有的配置领域和配置额度执行科技资源配置,则无法最大可能地激发地方科技创新活力、提升科技创新实效.而依据经济学中的比较优势理论,地方科技管理机构将资源投入到最具有比较优势又符合国家发展战略的研究专长领域,可能是一种比盲目聚焦热点更有效的配置方式.
随着科学数据的逐渐开放与共享,跨区域的科技活动数据、科技研究数据、科学家行为数据等所建构的科学大数据,使得地方政府能够更准确地理解区域科技专长,从而制定更加优化的资源配置策略.在科学数据建设环节,国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中确切提出：要发展科学大数据,积极推动由国家公共财政支持的公益性科研活动获取和产生的科学数据,逐步开放共享.习总书记在全国科技创新大会中也指出应尊重科技创新的区域集聚规律,李克强总理同时强调应大力推动科技创新协同以及区域创新协同[4].因此,本文以长江三角洲地区三省一市的科技报告文献为研究对象,对其进行地区科技专长监测及科技专长演化研究,在此基础上提出基于地区科技专长来平衡和再分配的科技资源动态配置的政策设想.
2 研究背景
科技报告作为一种特殊的科技文献,是科学研究活动的重要科学技术产物,是科学工作者对其所从事的科学研究工作过程详细记录的一种特定文献[5],是国家科技创新战略性资源之一,加强对科技报告的利用与管理是提高科技创新能力的重要因素.目前国家科技报告服务系统收录的科技报告涉及国家高技术研究发展计划（863计划）、国家科技重大专项等国家科技重点研究计划所呈交的科技进展报告、专题技术报告、最终技术报告、组织管理报告以及部分地方科技报告等[6].科技报告在一定程度上反映了国家科技前瞻技术以及重点技术进展情况,对其研究主题识别与主题演变规律进行分析,能够有效了解相关科学技术知识的发展态势以及分布规律等,不仅有助于科学研究人员以及相关科研管理者制定科研决策,对区域间科学技术知识转移、科技资源协同创新、合理分配等也有一定的实践意义.如张军亮[7]以科技报告生物与医药技术领域为研究对象,从作者合作等视角进行相关文献计量研究；王曰芬等[8]对“微波功率放大器”领域的科技报告文献进行主题演化分析,以佐证其将主题模型分析引入科技监测方法的适用性.
其次,对科技专长的研究一直以科技研究的特征表征为着眼点.尤其是在科技文献的计量研究中,通过对文献诸如关键词、题名、摘 要、引文等相关信息特征进行研究分析,识别科技文献中蕴含的科学技术研究主题,并对其进行主题跟踪、演化等分析工作,以了解与把握科技活动的关注重点,有助于监测科学技术的研究方向,揭示科学技术的发展态势以及演化规律.目前,学术界对科技文献主题分析多以学术期刊论文、学术会议论文、专利文本、科技规划文本以及相关基金项目数据等为研究载体,且较多针对某特定学科领域进行单一维度或加入时间、作者等维度进行主题识别、主题跟踪、主题演化等监测研究[9].尚未有学者从区域视角出发,对科技报告的研究主题进行识别发现分析.
再次,从研究方法看,科学文献的区域主题追踪与监测研究普遍采用基于描述性统计分析、基于关键词、爆发词的共现分析、社会网络分析、复杂网络分析、引文分析等科学计量方法.也有学者采用LDA主题模型分析方法,以及基于改進的相关主题分析模型诸如主题-时间模型、主题-作者模型、层次概率主题模型等进行学科主题识别、演化分析.但是,对于改进模型的验证较多采用某一特定专业领域期刊文献进行验证,优化后模型的普适性尚未得到广泛验证.LDA （Latent dirichlet allocation）是一种三层贝叶斯主题模型,通过无监督的学习方法挖掘文本中隐含的语义主题信息[10],已经被广泛应用于主题分析、科学监测、前沿分析、文本挖掘、情感分析等领域,模型适用与稳定性相对较好.而在以往研究中,对科技报告的区域特征、区域专长的识别并不完善.
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参考文献：
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