目前國(guó)內(nèi)對(duì)于專利地圖的研究大部分仍停留在應(yīng)用階段,對(duì)其制作的基礎(chǔ)理論研究較少。概述目前專利地圖類別,分析現(xiàn)有專利地圖制作方法的缺陷,從增強(qiáng)專利文獻(xiàn)信息可信度和價(jià)值的角度,運(yùn)用TF-IDF（term frequency-inverse document frequency）統(tǒng)計(jì)特征將非結(jié)構(gòu)化的專利文獻(xiàn)信息映射到低維空間中,采用密度峰值快速搜索聚類（clustering by fast search and find of density peaks,CFSFDP）算法進(jìn)行聚類,對(duì)同一聚類中的專利文獻(xiàn)特征進(jìn)行分析,得到不同專利文獻(xiàn)間的發(fā)展關(guān)系并映射為圖表示,從而構(gòu)建以有向圖表示的專利地圖。改進(jìn)提出的這種專利地圖制作方法,同時(shí)利用了結(jié)構(gòu)化信息與非結(jié)構(gòu)化信息,以使專利地圖更為真實(shí)準(zhǔn)確地反映目標(biāo)技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展過(guò)程。 

【文章來(lái)源】：科技管理研究. 2020,40(10)北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

基于密度峰值快速搜索聚類的專利地圖制作流程

摺?2.2.3結(jié)構(gòu)化信息的結(jié)合上述步驟根據(jù)專利文本間的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)構(gòu)建了初始的專利地圖，在語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，利用結(jié)構(gòu)化項(xiàng)目能夠生成更為準(zhǔn)確、含有更多信息量的專利地圖。同樣的n個(gè)節(jié)點(diǎn)，兩個(gè)節(jié)點(diǎn)和間存在邊當(dāng)且僅當(dāng)：（13）式（13）中：為專利的申請(qǐng)時(shí)間。即當(dāng)同一聚類中的兩篇專利文獻(xiàn)具有至少K個(gè)相同關(guān)鍵詞，且申請(qǐng)時(shí)間較晚的專利文獻(xiàn)中存在獨(dú)有的關(guān)鍵詞，那么可以認(rèn)為從關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展出了關(guān)鍵技術(shù)，即由向引一有向邊，并為該邊標(biāo)記申請(qǐng)時(shí)間較晚的專利的申請(qǐng)時(shí)間；若存在多次標(biāo)記，則取最早的申請(qǐng)時(shí)間。具體如圖3所示。圖3根據(jù)同一聚類中的專利文本建立有向邊至此，專利地圖的構(gòu)建充分利用了結(jié)構(gòu)化信息與非結(jié)構(gòu)化信息，并通過(guò)有向圖中的點(diǎn)與邊結(jié)合表達(dá)了兩方面的信息。3結(jié)論與展望本文提出了一種新穎的專利地圖制作與表達(dá)方法，其主要特點(diǎn)包括：（1）使用文本挖掘方法智能化地從非結(jié)構(gòu)化的專利文本中提取關(guān)鍵詞信息；（2）針對(duì)專利文本在所構(gòu)建向量空間中的分布特點(diǎn)，選取了適合的CFSFDP聚類算法進(jìn)行聚類；（3）制作過(guò)程中同時(shí)利用了專利文本間的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)與結(jié)構(gòu)化信息；（4）對(duì)專利地圖表達(dá)方式進(jìn)行了創(chuàng)新，以不同于傳統(tǒng)圖表的，更為自由、包含更多信息的形式呈現(xiàn)。本文主要利用的是專利文本與專利申請(qǐng)日信息進(jìn)行專利地圖的構(gòu)建，得到的專利地圖以關(guān)鍵技術(shù)或創(chuàng)新方向?yàn)楣?jié)點(diǎn)，能夠展現(xiàn)目標(biāo)領(lǐng)域?qū)＠夹g(shù)的發(fā)展過(guò)程。未來(lái)對(duì)于專利地圖制作的基礎(chǔ)研究在以下兩個(gè)方面仍需深入：一是在不依賴專家分析的智能化專利地圖制作過(guò)程中，如何充分考慮更多方面的專利信息以提高專利地圖的準(zhǔn)確度和可信度；二是針對(duì)傳統(tǒng)專利地圖表達(dá)信息單一的問(wèn)題，如何在專利地圖中以直觀的方式呈現(xiàn)出更多有價(jià)值的信息。參考文獻(xiàn)：［1］肖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]專利地圖在企業(yè)專利戰(zhàn)略中的應(yīng)用研究[D]. 吳新銀.華中科技大學(xué) 2004



本文編號(hào)：3532836