當前，全球技術發(fā)展日新月異，大量的技術創(chuàng)新活動為企業(yè)提供了比以往更多的技術發(fā)展機會，企業(yè)必須識別和把握可能出現(xiàn)的技術發(fā)展機會，才能提高企業(yè)的技術創(chuàng)新能力和國際競爭力。作為全球大的技術信息源，論文信息資源通常被用于測度基礎科學研究活動的水平，而專利信息資源則被用于測度產(chǎn)業(yè)技術的創(chuàng)新水平，具有生命力和潛在商業(yè)價值的技術機會在這兩大信息源中通常會留下一定的足跡。因此，論文和專利信息資源的融合分析對于把握技術機會、理解科學和技術之間的聯(lián)系、提高技術創(chuàng)新水平具有重要意義。

技術機會發(fā)現(xiàn)是指通過對特定領域內(nèi)海量信息資源的深入挖掘和分析，在掌握已有技術發(fā)展趨勢及其相互關系的同時，發(fā)現(xiàn)新技術動向，推斷該領域可能出現(xiàn)的技術形態(tài)或技術發(fā)展點。通過對論文和專利信息資源的融合分析，可以反映技術發(fā)展現(xiàn)狀、挖掘研發(fā)熱點、預測發(fā)展趨勢、揭示競爭對手的技術實力與戰(zhàn)略布局。

本書主要以作者帶領團隊所研發(fā)的大數(shù)據(jù)環(huán)境下多源信息融合的科技文獻智能分析服務平臺SciTeMiner為背景，系統(tǒng)闡述了該平臺中技術機會分析模塊所涉及的方法和技術。本書共分為四大部分：第一部分由第二章組成，主要涉及技術術語抽取方法研究；第二部分由第三章、第四章、第五章、第六章及第七章組成，主要研究技術術語間語義關系抽取方法；第三部分由第八章和第九章組成，主要探討技術主題抽取及技術主題關聯(lián)；第四部分由第十章、第十一章和第十二章組成，主要研判技術生命周期階段及構(gòu)建技術功效圖。

本書得以順利出版，要感謝國家自然科學基金的資助，同時，也要感謝作者原單位中國科學技術信息研究所，以及新單位北京工業(yè)大學各級領導和同事的大力支持。本書作者長期從事科學前沿探測、技術預見、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習和大數(shù)據(jù)方面的研發(fā)工作，一直醞釀出版與技術機會發(fā)現(xiàn)方法有關的圖書，但由于種種原因，直到今天才得以實現(xiàn)。本書凝聚了許多人的心血和智慧，在此要特別感謝中國科學技術信息研究所的韓紅旗副研究員和張兆鋒博士，以及本書作者曾指導過的研究生張晗、王新和王政同學。

由于作者水平所限，書中難免存在不足，歡迎讀者批評指正。