【摘 要】
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以BVD-Zephyr并购交易分析库为数据源,以漏斗式的三重筛选机制为框架,以Doc2vec语义相似度、LDA主题挖掘算法为基础构建基于产业特征的语义匹配模型,进行产业融合趋势预测,以智能可穿戴设备领域为例进行实证研究。语义匹配模型的关键在于设立契合度、贴合度两个指标以过滤、匹配的方式探索异常值,以减少噪音数据,提高产业融合趋势预测准确性。结果表明:产业融合沿产业链方向展开;电器设备领域以技术互补型的产业融合为主;医疗领域智能可穿戴的应用实践性需要深化(如智能反馈功能)。
【基金项目】
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国家社会科学基金重大项目(17ZDA119)。
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以BVD-Zephyr并购交易分析库为数据源,以漏斗式的三重筛选机制为框架,以Doc2vec语义相似度、LDA主题挖掘算法为基础构建基于产业特征的语义匹配模型,进行产业融合趋势预测,以智能可穿戴设备领域为例进行实证研究。语义匹配模型的关键在于设立契合度、贴合度两个指标以过滤、匹配的方式探索异常值,以减少噪音数据,提高产业融合趋势预测准确性。结果表明:产业融合沿产业链方向展开;电器设备领域以技术互补型的产业融合为主;医疗领域智能可穿戴的应用实践性需要深化(如智能反馈功能)。
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