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摘要： ［目的／意义］旨在构建发现个性化推荐领域中高潜力技术机会的识别方法，为技术创新提供数据驱动的决策支持，应对跨学科技术快速融合的挑战。\[方法/过程\]本研究构建了一种融合内容与结构特征的技术机会预测模型，基于2015—2024年中国专利摘要数据构建时间共现网络，采用链路预测方法，结合结构特征（共同邻居、Jaccard系数、Adamic-Adar指数、优先连接）和语义特征（TF-IDF余弦相似度），训练多层感知机（MLP）分类器进行技术机会识别。\[结果/结论\]模型验证集准确率达0.85以上，能有效识别跨领域技术融合机会，并通过文献回溯和产业案例验证了预测可靠性。为个性化推荐领域的技术创新提供了数据驱动的决策支持，同时为技术机会识别研究提供了可扩展的方法框架。
