[目的/意義]在產(chǎn)業(yè)鏈視角下,以虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)為例,構(gòu)建VR專(zhuān)利產(chǎn)業(yè)鏈語(yǔ)料庫(kù),挖掘中國(guó)VR專(zhuān)利的技術(shù)主題、研發(fā)熱點(diǎn)和未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。[方法/過(guò)程]首先,利用Python爬取VR領(lǐng)域的專(zhuān)利文本,通過(guò)數(shù)據(jù)清洗得到有效語(yǔ)料庫(kù);然后,結(jié)合IPC分類(lèi)號(hào)和K-means聚類(lèi)算法,構(gòu)建并驗(yàn)證VR專(zhuān)利產(chǎn)業(yè)鏈;最后,基于TF-IDF算法和LDA主題模型,識(shí)別出產(chǎn)業(yè)鏈視角下中國(guó)VR專(zhuān)利的核心技術(shù)主題及其綜合強(qiáng)度、技術(shù)研發(fā)熱點(diǎn)和未來(lái)趨勢(shì)。[結(jié)果/結(jié)論]當(dāng)前中國(guó)VR產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的專(zhuān)利比例不均衡,上游研發(fā)最熱門(mén),其次是下游應(yīng)用,最薄弱的是中游制作。主題挖掘方面,上游熱點(diǎn)為軟件研發(fā),中游熱點(diǎn)為影視制作,下游熱點(diǎn)為醫(yī)療、教育、娛樂(lè)應(yīng)用。未來(lái)趨勢(shì)方面,產(chǎn)業(yè)鏈上游將以電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理、光學(xué)元件、圖像通信等技術(shù)為主流,中游將以車(chē)輛部件、動(dòng)力裝置、減振裝置等技術(shù)為主流,下游將以室內(nèi)游戲、醫(yī)學(xué)診斷、鑒定等技術(shù)為主流。 

【文章頁(yè)數(shù)】：12 頁(yè)

【文章目錄】：
1 引言
2 相關(guān)研究
    2.1 虛擬現(xiàn)實(shí)
    2.2 基于文本挖掘的專(zhuān)利技術(shù)主題分析
    2.3 基于LDA主題模型的專(zhuān)利技術(shù)主題分析
    2.4 文獻(xiàn)述評(píng)
3 研究設(shè)計(jì)
    3.1 研究框架
    3.2 數(shù)據(jù)采集
    3.3 數(shù)據(jù)清洗
    3.4 研究指標(biāo)
4 結(jié)合IPC分類(lèi)號(hào)和K-means算法的VR專(zhuān)利產(chǎn)業(yè)鏈分析
    4.1 基于IPC分類(lèi)號(hào)的專(zhuān)利產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)建
    4.2 基于關(guān)鍵詞聚類(lèi)的專(zhuān)利產(chǎn)業(yè)鏈驗(yàn)證
5 產(chǎn)業(yè)鏈視角下中國(guó)VR專(zhuān)利的技術(shù)主題與趨勢(shì)分析
    5.1 基于TF-IDF算法的技術(shù)關(guān)鍵詞挖掘
    5.2 基于LDA模型的技術(shù)主題詞挖掘
    5.3 產(chǎn)業(yè)鏈視角下的技術(shù)主題強(qiáng)度與熱點(diǎn)分析
    5.4 產(chǎn)業(yè)鏈視角下的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)分析
6 結(jié)論與展望
    6.1 研究結(jié)論
    6.2 對(duì)策建議
    6.3 研究展望
作者貢獻(xiàn)說(shuō)明：


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]全球人工智能產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新發(fā)展態(tài)勢(shì)研究[J]. 于申,楊振磊.  天津經(jīng)濟(jì). 2019(05)
[3]基于產(chǎn)業(yè)鏈的專(zhuān)利叢林測(cè)量與對(duì)策研究[J]. 王镠富,胡等金.  情報(bào)理論與實(shí)踐. 2019(04)
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碩士論文
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[3]分布式虛擬現(xiàn)實(shí)交互仿真系統(tǒng)研究[D]. 謝敬偉.浙江大學(xué) 2017
[4]基于虛擬現(xiàn)實(shí)設(shè)備的典型飛機(jī)機(jī)翼裝配仿真[D]. 許兵.沈陽(yáng)航空航天大學(xué) 2017
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[6]基于專(zhuān)利數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)趨勢(shì)分析方法[D]. 張超.大連理工大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3670223