[发明专利]电力物联网不同领域创新技术的关联程度分析判断方法

说明书

本发明涉及一种电力物联网不同领域创新技术的关联程度分析判断方法，属于用于管理的数据处理方法技术领域。该方法通过将电力物联网划分8个子领域，经检索获取文献并对文献提取标题、摘要、关键词和发表年份作为文献数据；提取摘要中包含关键词的句子作为Spacy工具的输入并训练得到实体识别模型，再遍历摘要中每个句子进行实体识别得到电力物联网的关键技术术语；使用词嵌入模型将中英文文献数据映射至中英文双语词嵌入矩阵，构建关键技术术语与子领域的共现矩阵，计算任意两个所述子领域的二维互信息，最后根据二维互信息量判断任意两个子领域的创新技术之间的关联强度。该方法可为不同领域电力物联网创新技术之间的关联程度判断提供可靠数据来源。

技术领域

本发明涉及一种对电力物联网不同子领域的创新技术之间相互的协同关系进行分析并判断的方法，属于适用于管理的数据处理方法技术领域。

背景技术

电力物联网是一种信息物理融合系统，其建设过程也是物联网相关技术在电力系统中的创新应用过程。研究物联网相关技术与电力系统这二者的技术耦合作用点和协同创新关系，有利于寻找电力物联网关键技术突破点并开展高效的创新路径。

目前针对电力系统与物联网创新技术耦合协同研究侧重于物联网自身技术发展态势，但是由于电力物联网是物理信息融合系统，其技术创新包含了电力系统和物联网建设两个方面，因此目前所知的针对电力系统与物联网创新技术耦合协同研究方法不能为判断电力物联网创新技术的发展方向提供有效可靠的分析依据。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：为判断电力物联网创新技术的发展方向提供有效可靠的数据依据。

本发明为解决上述技术问题提出的技术方案是：一种电力物联网不同领域创新技术的关联程度分析判断方法，包括以下步骤：

步骤1电力物联网领域划分与文献数据收集，具体如下:

将电力物联网划分为电力源端、网端、荷端、储端以及物联网感知层、网络层、计算层、应用层共8个子领域；根据所述子领域的定义构建与所述子领域相关的中英文文献检索式，每个检索式包含了若干检索词；从知网和Web of Science核心数据库根据所述检索式对所述技术子领域进行检索并分别获取中文文献和英文文献，分别对所述中文文献和英文文献提取标题、摘要、关键词和发表年份作为中文文献数据和英文文献数据，二者共同构成了中英文文献数据；

步骤2获得电力物联网的关键技术术语，具体如下:

步骤2.1将每一篇所述文献的所述摘要中的句子包含对应该篇文献的所述关键词的句子提取出来，将提取出来的句子作为Spacy工具的输入并训练得到实体识别模型；

步骤2.2利用所述实体识别模型遍历所述中英文文献数据中所有摘要中每个句子进行实体识别，如果识别出的实体与所述文献的所述关键词在同一个句子中，则将该实体作为所述电力物联网的关键技术术语，并统计所有电力物联网关键技术术语在所述中英文文献数据中出现次数；

步骤3电力物联网中英文文献数据统一向量化处理，使用词嵌入模型将中英文文献数据映射至中英文双语词嵌入矩阵中，具体如下:

步骤3.1自定义中英文翻译锚点文件，所述中英文翻译锚点文件定义了常见单词的中英文翻译一一对应关系，通过调用百度翻译中文检索式中的检索词和步骤2.2得到的所述关键技术术语中的中文翻译为英文得到额外的中英文对应关系，再把所述额外的中英文对应关系添加到所述中英文翻译锚点文件中去；

步骤3.2分别使用中文和英文分词工具对所述中英文文献数据进行分词处理，分别得到所述中文文献数据的中文单词序列和英文文献数据的英文单词序列，使用word2vec分别训练所述文献数据的中文单词序列和英文单词序列得到每个单词的词向量，所述词向量分别构成了中文文献词嵌入矩阵和英文文献词嵌入矩阵，每个所述矩阵的维度是对应中文文献或英文文献数据中单词数目乘以相同的单词词向量维数d；