本文關(guān)鍵詞：技術(shù)層面專利組合分析方法優(yōu)化及其應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 專利組合分析 技術(shù)吸引力 技術(shù)領(lǐng)域 文本挖掘 可視化技術(shù)

【摘要】：目的：本文的研究目的為改進(jìn)傳統(tǒng)技術(shù)層面專利組合分析方法的不足，使其更加科學(xué)有效。由于傳統(tǒng)的技術(shù)層面專利組合分析方法中存在技術(shù)領(lǐng)域劃分方法偏于定性、技術(shù)吸引力衡量標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一及技術(shù)層面專利組合分析模型中缺少技術(shù)生命周期維度等缺陷。利用傳統(tǒng)的技術(shù)層面專利組合分析方法進(jìn)行專利分析會(huì)導(dǎo)致分析結(jié)果不夠準(zhǔn)確，最終會(huì)影響決策。因此對(duì)傳統(tǒng)技術(shù)層面專利組合分析方法中存在的不足進(jìn)行優(yōu)化，改進(jìn)技術(shù)領(lǐng)域劃分方法，統(tǒng)一技術(shù)吸引力衡量標(biāo)準(zhǔn)并將技術(shù)生命周期維度納入傳統(tǒng)技術(shù)層面專利組合分析模型中，必將使傳統(tǒng)技術(shù)層面專利組合分析方法更加科學(xué)有效，從而有益于我國(guó)企業(yè)的決策者更加合理地評(píng)估目前的技術(shù)實(shí)力、監(jiān)測(cè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的相對(duì)專利地位以及制定研發(fā)策略，最終使我國(guó)企業(yè)能夠在當(dāng)前全球競(jìng)爭(zhēng)的形勢(shì)下保持強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)力。 材料與方法：本研究采用文本挖掘技術(shù)、自然語(yǔ)言處理技術(shù)、可視化技術(shù)以及歸一法對(duì)技術(shù)層面專利組合分析方法進(jìn)行優(yōu)化，糾正傳統(tǒng)技術(shù)層面專利組合分析方法中存在的基本問(wèn)題。首先，本研究在分析傳統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域劃分方法的局限性的基礎(chǔ)上，通過(guò)技術(shù)領(lǐng)域標(biāo)簽抽取、專利文本特征表示、專利文本聚類等流程，對(duì)企業(yè)所涉及的技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行劃分。其次，在傳統(tǒng)技術(shù)層面專利組合分析模型基礎(chǔ)上，本文構(gòu)建了三維專利組合分析模型。在該模型中，本研究將技術(shù)生命周期理論與專利組合理論結(jié)合，構(gòu)建技術(shù)生命周期維度。同時(shí)采用歸一法，在傳統(tǒng)的技術(shù)吸引力衡量標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建“平均技術(shù)吸引力”這一新的指標(biāo)，并將其納入三維專利組合分析模型中。最后，本研究以國(guó)內(nèi)某生物制藥企業(yè)為例，對(duì)所構(gòu)建的三維專利組合分析模型進(jìn)行應(yīng)用研究。 結(jié)果：（1）利用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)所構(gòu)建的標(biāo)簽矩陣進(jìn)行層次聚類分析，獲得該生物制藥企業(yè)專利文本層次聚類譜系圖，通過(guò)查閱該層次聚類譜系圖中每一類專利組團(tuán)的領(lǐng)域標(biāo)簽特征，可以得到每類專利組團(tuán)所屬技術(shù)領(lǐng)域信息，本研究利用專利文本層次聚類譜系圖共將該生物制藥企業(yè)的專利劃分為15個(gè)技術(shù)領(lǐng)域。（2）利用本研究構(gòu)建的三維專利組合分析模型對(duì)該企業(yè)所涉及的15種技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行技術(shù)層面專利組合分析，，以相對(duì)技術(shù)份額為X軸，平均技術(shù)吸引力為Y軸，以技術(shù)生命周期為Z軸，以球體體積代表企業(yè)的研發(fā)重點(diǎn)，利用數(shù)據(jù)分析及可視化軟件Matlab對(duì)該生物制藥企業(yè)各技術(shù)領(lǐng)域繪制三維專利組合圖。并利用該專利組合圖，確定了該生物制藥企業(yè)各個(gè)技術(shù)領(lǐng)域的投資研發(fā)策略。 結(jié)論：（1）利用文本挖掘方法對(duì)技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行劃分，解決了原方法中由于以國(guó)際專利分類號(hào)（International Patent Classification，IPC）和專家訪談法作為技術(shù)領(lǐng)域的劃分方法所導(dǎo)致的劃分結(jié)果過(guò)于寬泛及偏于定性的缺點(diǎn)。（2）本研究所構(gòu)建的三維專利組合分析模型很好地解決了原模型無(wú)法分析出技術(shù)處于何種生命周期的缺陷，同時(shí)也解決了原模型中分別以各種指標(biāo)作為技術(shù)吸引力的衡量標(biāo)準(zhǔn)所導(dǎo)致的專利組合圖間易出現(xiàn)差異的弊端。
【關(guān)鍵詞】：專利組合分析 技術(shù)吸引力 技術(shù)領(lǐng)域 文本挖掘 可視化技術(shù)
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：G306
【目錄】：

• 中文摘要4-6
• Abstract6-12
• 第1章 緒論12-20
• 1.1 研究目的及意義12-13
• 1.1.1 研究目的12-13
• 1.1.2 研究意義13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-17
• 1.2.1 國(guó)外專利組合分析研究進(jìn)展13-15
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)專利組合分析研究進(jìn)展15-16
• 1.2.3 相關(guān)研究成果述評(píng)16-17
• 1.3 研究?jī)?nèi)容17-18
• 1.3.1 研究范圍界定17
• 1.3.2 研究?jī)?nèi)容概述17-18
• 1.4 研究方法與結(jié)構(gòu)安排18-20
• 1.4.1 研究方法18-19
• 1.4.2 論文的整體結(jié)構(gòu)安排19-20
• 第2章 技術(shù)層面專利組合分析基礎(chǔ)理論20-28
• 2.1 專利信息分析20-21
• 2.2 技術(shù)層面專利組合分析理論基礎(chǔ)21-26
• 2.2.1 專利組合分析理論21
• 2.2.2 技術(shù)層面專利組合分析方法概述21-26
• 2.3 技術(shù)層面專利組合分析方法局限性26-28
• 第3章 基于中文文本挖掘技術(shù)的技術(shù)領(lǐng)域劃分方法研究28-32
• 3.1 中文專利文本數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建28-29
• 3.1.1 中文專利文本數(shù)據(jù)獲取28
• 3.1.2 數(shù)據(jù)集成28-29
• 3.1.3 數(shù)據(jù)規(guī)約29
• 3.2 技術(shù)領(lǐng)域標(biāo)簽抽取29-30
• 3.2.1 分詞29
• 3.2.2 停用詞過(guò)濾29-30
• 3.2.3 標(biāo)簽抽取30
• 3.3 專利文本聚類30-32
• 3.3.1 專利文本特征表示30-31
• 3.3.2 層次聚類與技術(shù)領(lǐng)域劃分31-32
• 第4章 三維專利組合分析模型構(gòu)建32-39
• 4.1 平均技術(shù)吸引力維度構(gòu)建32-35
• 4.1.1 技術(shù)吸引力衡量標(biāo)準(zhǔn)的選取32
• 4.1.2 標(biāo)準(zhǔn)化處理32-33
• 4.1.3 平均技術(shù)吸引力指標(biāo)確定33
• 4.1.4 基于平均技術(shù)吸引力的技術(shù)層面專利組合分析模型33-35
• 4.2 技術(shù)生命周期維度構(gòu)建35-39
• 4.2.1 技術(shù)生命周期理論35-36
• 4.2.2 三維專利組合分析模型36-39
• 第5章 基于專利組合分析方法的某生物制藥企業(yè)專利戰(zhàn)略研究39-49
• 5.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與方法39-40
• 5.1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源39
• 5.1.2 處理方法39-40
• 5.2 研究結(jié)果40-46
• 5.2.1 技術(shù)領(lǐng)域劃分40-42
• 5.2.2 技術(shù)范圍確定42-44
• 5.2.3 平均技術(shù)吸引力計(jì)算44-45
• 5.2.4 技術(shù)生命周期判定45
• 5.2.5 研發(fā)重點(diǎn)及相對(duì)技術(shù)份額計(jì)算45-46
• 5.3 三維專利組合分析圖譜繪制與分析46-49
• 第6章 研究結(jié)論與展望49-51
• 6.1 主要研究結(jié)論49
• 6.2 創(chuàng)新點(diǎn)49-50
• 6.3 研究局限與展望50-51
• 6.3.1 研究局限50
• 6.3.2 研究展望50-51
• 參考文獻(xiàn)51-56
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的主要科研成果56-57
• 致謝57

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本文編號(hào)：1050081