关键词：新能源汽车;专利竞争力指数;Doc-LDA主题模型;社会网络分析;关键核心技术
摘 要：【目的】运用大数据分析方法识别关键核心技术，提高识别结果的准确性，为未来技术创新和大规模应用提供精准的数据支持。【方法】在界定关键核心技术概念的基础上，提出一种基于专利竞争力指数和DocLDA主题模型的关键核心技术识别方法，使用主题强度、主题共现强度和有效凝聚约束系数判别关键核心技术主题。【结果】以新能源汽车为例进行实证研究，共识别出燃料电池、固态动力电池、高效高密度电机驱动系统、塑料及复合材料轻量化、蜂窝通信、机电耦合一体化、变速器多档化、车用操作、智能控制、自动驾驶10项关键核心技术，并进一步进行趋势分析。【局限】由于主题粒度的细化程度有限，一些潜在的微观机制尚未被充分揭示。【结论】通过运用专利竞争力指数和Doc-LDA主题模型，全面评估技术的市场价值和竞争优势，从而提升了对技术发展趋势的预测精度。
内 容：原文可通过湖北省科技资源共享服务平台(https://www.hbsts.org.cn/)获取