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在技术创新领域，新兴技术的识别与预测已成为研究热点。无论对于国家、企业或是研究机构，坚持创新驱动发展，把握新兴技术这一技术创新的动力之源，率先抢占技术机会，准确掌控未来技术发展的方向，具有重要的意义。而目前新兴技术的识别研究多集中在发展态势已初具规模、对行业经济已产生一定影响的技术集群中，忽略了现阶段特征不明显、与大多数技术有较大偏离、但具有新兴发展潜力的技术领域。因此，挖掘有关数据中未规模化兴起的离群数据的潜在价值，帮助有关机构在技术发展的早期捕捉新兴技术的特征信号，预测未来潜在的新兴技术机会，是本研究的主要目的。
本文以德温特专利数据为研究对象，构建专利技术主题共现网络，旨在从离群的数据中识别潜在的新兴技术主题。具体研究过程如下:(1)首先对离群数据探测和新兴技术识别有关概念、特征及方法进行了全面的调研，梳理出国内外已有研究的优势和不足，并明确本研究的内容及主要方法;(2)其次，根据确定的研究思路，设计了一个复杂网络离群节点排序指标框架。基于界定的离群节点含义，研究从网络拓扑结构的整体和局部视角选取连通性、聚集性和关联强度三个维度来评估复杂网络中节点的离群程度，提出基于节点自身簇-介数的基础离群值指标和基于邻居节点簇-介数的次离群值指标，最终得到整个网络节点离群程度的排序结果;(3)构建了基于复杂网络离群节点识别潜在的新兴技术主题模型，选取合适的趋势型测度指标从主题词发展特征和专利文本计量特征的变化两个角度对筛选出的离群节点对应的离群技术主题集合进行专利计量分析，判别其中潜在的新兴技术主题，并通过网络调研等方式对判定结果的准确性进行验证;(4)以纳米生物医药领域的专利数据为源数据，构建专利技术主题共现网络，利用设计的复杂网络离群节点排序指标框架和建立的基于复杂网络离群节点识别潜在的新兴技术主题模型，筛选该领域离群的技术主题，并识别其中哪些可能是潜在的新兴技术主题，并对实证分析结果进行验证。
通过复杂网络离群节点指标排序框架的设计和基于复杂网络离群节点识别潜在的新兴技术主题模型的构建，本研究得出以下结论:(1)从网络的连通性、聚集性和关联强度三个角度综合考量，且同时考虑节点自身及其邻居节点的离群值大小能较好地对复杂网络中的节点进行离群程度的排序;(2)将识别结果上升到主题词层面比现有研究中仅识别出来单独的专利文本更加具有战略指导意义;(3)从主题词发展特征和专利文本计量特征设计测度指标并计算，比仅观察专利文本特征的变化可更加全面地进行新兴技术主题的判定。
本研究建立了一套从离群的专利数据中识别潜在的新兴技术主题的方法，为相关人员从容易被忽略的、未规模化兴起的离群数据中挖掘有用的信息、预测未来潜在的技术机会及发展方向提供了合理的依据，同时对现有新兴技术识别研究方法体系进行了完善，弥补了仅考虑大规模的、已逐步兴起的专利数据中所预示的新兴技术机会结果上的不足。研究主要创新点包括:(1)设计了一套较完善灵活的复杂网络离群节点排序指标框架，改善了现有离群数据探测中的无法对全部节点排序、未能充分考虑网络整体结构和局部结构的影响、计算复杂等不足;(2)建立了一种从复杂网络离群节点识别新兴技术主题的模型体系，构建了专利文本计量特征和主题词发展特征双维度测度指标，提出了离群程度时变这一指标，并将识别结果从专利个体上升到技术主题层面，有利于更好地把握技术发展的方向。
本文以德温特专利数据为研究对象，构建专利技术主题共现网络，旨在从离群的数据中识别潜在的新兴技术主题。具体研究过程如下:(1)首先对离群数据探测和新兴技术识别有关概念、特征及方法进行了全面的调研，梳理出国内外已有研究的优势和不足，并明确本研究的内容及主要方法;(2)其次，根据确定的研究思路，设计了一个复杂网络离群节点排序指标框架。基于界定的离群节点含义，研究从网络拓扑结构的整体和局部视角选取连通性、聚集性和关联强度三个维度来评估复杂网络中节点的离群程度，提出基于节点自身簇-介数的基础离群值指标和基于邻居节点簇-介数的次离群值指标，最终得到整个网络节点离群程度的排序结果;(3)构建了基于复杂网络离群节点识别潜在的新兴技术主题模型，选取合适的趋势型测度指标从主题词发展特征和专利文本计量特征的变化两个角度对筛选出的离群节点对应的离群技术主题集合进行专利计量分析，判别其中潜在的新兴技术主题，并通过网络调研等方式对判定结果的准确性进行验证;(4)以纳米生物医药领域的专利数据为源数据，构建专利技术主题共现网络，利用设计的复杂网络离群节点排序指标框架和建立的基于复杂网络离群节点识别潜在的新兴技术主题模型，筛选该领域离群的技术主题，并识别其中哪些可能是潜在的新兴技术主题，并对实证分析结果进行验证。
通过复杂网络离群节点指标排序框架的设计和基于复杂网络离群节点识别潜在的新兴技术主题模型的构建，本研究得出以下结论:(1)从网络的连通性、聚集性和关联强度三个角度综合考量，且同时考虑节点自身及其邻居节点的离群值大小能较好地对复杂网络中的节点进行离群程度的排序;(2)将识别结果上升到主题词层面比现有研究中仅识别出来单独的专利文本更加具有战略指导意义;(3)从主题词发展特征和专利文本计量特征设计测度指标并计算，比仅观察专利文本特征的变化可更加全面地进行新兴技术主题的判定。
本研究建立了一套从离群的专利数据中识别潜在的新兴技术主题的方法，为相关人员从容易被忽略的、未规模化兴起的离群数据中挖掘有用的信息、预测未来潜在的技术机会及发展方向提供了合理的依据，同时对现有新兴技术识别研究方法体系进行了完善，弥补了仅考虑大规模的、已逐步兴起的专利数据中所预示的新兴技术机会结果上的不足。研究主要创新点包括:(1)设计了一套较完善灵活的复杂网络离群节点排序指标框架，改善了现有离群数据探测中的无法对全部节点排序、未能充分考虑网络整体结构和局部结构的影响、计算复杂等不足;(2)建立了一种从复杂网络离群节点识别新兴技术主题的模型体系，构建了专利文本计量特征和主题词发展特征双维度测度指标，提出了离群程度时变这一指标，并将识别结果从专利个体上升到技术主题层面，有利于更好地把握技术发展的方向。