[1]胡 峰 戚晓妮 汪晓燕.基于PMC 指数模型的机器人产业政策量化评价*———以8 项机器人产业政策情报为例[J].情报杂志,2020,(01):121.
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基于PMC 指数模型的机器人产业政策量化评价*———以8 项机器人产业政策情报为例()
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《情报杂志》[ISSN:1002-1965/CN:61-1167/G3]

卷:
期数:
2020年01期
页码:
121
栏目:
出版日期:
2020-01-05

文章信息/Info

Title:
Quantitative Evaluation of Robot Industry Policies Based on PMC Index Model:Taking Eight Robot Industry Policies Intelligence as an Example
作者:
胡 峰1 戚晓妮2 汪晓燕1
1. 江苏省科学技术情报研究所 南京 210042;2. 曲阜师范大学经济学院 日照 276826
关键词:
PMC 指数文本挖掘PMC 曲面图机器人政策评价
摘要:
[目的/ 意义]机器人产业政策是保障机器人产业高质量发展的战略指南。对机器人产业政策进行量化评价可以为政策的制定、调整、完善提供重要的理论支撑和决策依据。[方法/ 过程] 从情报需求识别、规划、搜集、加工、分析、演示的过程视角对机器人产业政策文本进行量化评价。通过PMC 指数模型,结合文本挖掘,计算出8 项机器人产业政策的PMC 指数,提出政策改进路径,并绘制PMC 曲面图。[ 结果/ 结论] 机器人产业政策总体设计较为合理,其中4 项政策等级为优秀,4 项为可接受。但同时,政策仍存在一些亟待改善的问题:一是政策缺少监管性和诊断性;二是具有长期时效的政策空缺;三是政策工具运用失衡。并针对上述问题,提出对策建议。

相似文献/References:

[1]曾锡山,胡俊荣.WEB 文本海量数据挖掘应用中的多点数据采集及处理问题研究[J].情报杂志,2010,(08):131.

更新日期/Last Update: 1900-01-01