本文關(guān)鍵詞：基于專利時效性和PageRank算法的企業(yè)技術(shù)影響力評價研究

  更多相關(guān)文章： 技術(shù)影響力 企業(yè)引用網(wǎng)絡(luò) 時效性 專利分析

【摘要】：專利作為一種獨(dú)特的信息源,可以縱向反映某個門類技術(shù)的發(fā)展軌跡,又可以橫向反映某個時間段技術(shù)研究的分布態(tài)勢。使用專利信息進(jìn)行更加深層次的研究,可以為企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略、競爭態(tài)勢分析、專利價值挖掘、技術(shù)開發(fā)研究提供必要信息支撐。除此之外,以企業(yè)為單位來研究專利,其專利的數(shù)量、投入、授權(quán)等信息還能反映企業(yè)的經(jīng)營管理能力。利用企業(yè)專利信息對企業(yè)技術(shù)影響力進(jìn)行評價的傳統(tǒng)指標(biāo),例如專利數(shù)量、專利被引次數(shù)、專利平均被引次數(shù)等,從專利的不同側(cè)面計(jì)數(shù),可以一定程度上反映企業(yè)在行業(yè)中技術(shù)重要程度。但是從目前的研究來看,這些指標(biāo)已經(jīng)表現(xiàn)出一些缺陷。而后出現(xiàn)了引證指數(shù)、引用率、相對研發(fā)能力、即時影響指數(shù)、技術(shù)循環(huán)時間、技術(shù)強(qiáng)度、科學(xué)聯(lián)系度等評價指標(biāo),從不同側(cè)面對企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新過程和成果進(jìn)行衡量。然而這些指標(biāo)同等看待來自權(quán)威企業(yè)和一般企業(yè)的專利引用,也不能夠體現(xiàn)引用企業(yè)對被引企業(yè)的技術(shù)依賴程度。后來萌生的將PageRank算法應(yīng)用到企業(yè)引用網(wǎng)絡(luò)的想法和研究可以彌補(bǔ)這樣的不足。但是不能夠反映出新舊專利在引用中關(guān)系中的不同重要性。因此,為了更好地描述技術(shù)市場,為企業(yè)提供識別競爭對手和尋找技術(shù)合作伙伴的有效參考,本文借鑒鏈接分析中PageRank算法及其在技術(shù)影響力評價體系中的應(yīng)用,創(chuàng)新性地考慮專利時效性,改進(jìn)了基于專利引用關(guān)系的企業(yè)引用網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)影響力評價方法。實(shí)證中,本文使用美國國家經(jīng)濟(jì)研究局NBER專利數(shù)據(jù)庫中1976年至2006年實(shí)用型液壓制動領(lǐng)域的專利明細(xì)及引用關(guān)系等作為數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行了分析。計(jì)算的到相關(guān)企業(yè)的技術(shù)影響力值并進(jìn)行排名,通過將得到的結(jié)果與傳統(tǒng)指標(biāo)的對比,與不考慮時效性的PageRank算法計(jì)算結(jié)果對比,結(jié)果顯示,與不考慮時效性的技術(shù)影響力評價體系相比,本文提出的改進(jìn)評價算法綜合考慮了引用企業(yè)數(shù)量、被引次數(shù)、企業(yè)自身影響力、企業(yè)間依賴程度和專利時效性五方面的因素,能夠更為客觀地評價領(lǐng)域內(nèi)企業(yè)的技術(shù)影響力,為識別技術(shù)競爭對手提供了理論依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】：技術(shù)影響力 企業(yè)引用網(wǎng)絡(luò) 時效性 專利分析
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F273.1
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-23
• 1.1 研究背景與研究意義8-11
• 1.1.1 研究背景8-10
• 1.1.2 研究意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-18
• 1.2.1 專利分析法11-12
• 1.2.2 影響力的評價12-14
• 1.2.3 PageRank算法的應(yīng)用14-15
• 1.2.4 專利引文分析法與技術(shù)影響力15-16
• 1.2.5 社會網(wǎng)絡(luò)分析16-18
• 1.3 本文研究內(nèi)容18-19
• 1.4 研究方法及研究工具19-20
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)安排20-23
• 2 企業(yè)技術(shù)影響力評價算法的構(gòu)建23-33
• 2.1 企業(yè)技術(shù)影響力概述23-24
• 2.1.1 內(nèi)部決定因素23
• 2.1.2 外部決定因素23-24
• 2.2 鏈接分析與PAGERANK算法24-26
• 2.2.1 鏈接分析法24-25
• 2.2.2 PageRank算法25-26
• 2.3 企業(yè)引用網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建26-27
• 2.4 企業(yè)技術(shù)影響力評價模型27-29
• 2.5 企業(yè)技術(shù)影響力評價模型的分析與處理29-33
• 3 實(shí)證分析33-43
• 3.1 數(shù)據(jù)的采集與處理33
• 3.2 企業(yè)引用網(wǎng)絡(luò)的可視化33-36
• 3.3 企業(yè)技術(shù)影響力比較分析36-43
• 4 結(jié)論與展望43-45
• 4.1 結(jié)論43-44
• 4.2 展望44-45
• 致謝45-47
• 參考文獻(xiàn)47-50
• 附錄50

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 張毅;張冬梅;;搜索引擎PageRank算法的比較與改進(jìn)[J];科技創(chuàng)新導(dǎo)報;2008年21期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前7條

1 孫楊;基于專利時效性和PageRank算法的企業(yè)技術(shù)影響力評價研究[D];重慶大學(xué);2016年

2 汪志偉;PageRank算法應(yīng)用在文獻(xiàn)檢索排序中的研究及改進(jìn)[D];南昌大學(xué);2016年

3 許彬;基于增強(qiáng)型類PageRank算法的搜索引擎的研究與設(shè)計(jì)[D];武漢理工大學(xué);2014年

4 袁方;基于改進(jìn)PageRank算法的個性化搜索的研究[D];北京郵電大學(xué);2012年

5 于美婷;基于改進(jìn)PageRank算法的給水管網(wǎng)改造技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2014年

6 王曉梅;惡意URL檢測項(xiàng)目中基于PageRank算法的網(wǎng)絡(luò)爬蟲的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)[D];北京郵電大學(xué);2010年

7 陳謙;一種基于PageRank算法的孤立點(diǎn)檢測方法及應(yīng)用[D];暨南大學(xué);2011年

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本文編號：557940