[目的/意義]通過專利引證可以挖掘出有重要影響力的核心專利,從而制定針對核心專利的專利布局。[方法/過程]文章以德溫特專利數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)來源,采用專利計量及前向引證指標(biāo)對人工智能領(lǐng)域的專利數(shù)據(jù)進行分析,首先根據(jù)專利被引頻次對核心專利進行挖掘,然后以被引頻次排名第一的專利US5963940-A為例分析了該專利的歷年引文頻次、引證對象及多級引證網(wǎng)絡(luò)。[結(jié)果/結(jié)論]專利US5963940-A從1994—2015年連續(xù)21年被后續(xù)專利技術(shù)所引用,得到了本領(lǐng)域?qū)＠暾埲说某掷m(xù)關(guān)注;該專利的主要引證對象包括谷歌、JumpTap、IBM、VoiceBox、微軟等企業(yè),并且存在競爭關(guān)系;而該專利的一級和二級引證網(wǎng)絡(luò)表征了US5963940-A在整個人工智能領(lǐng)域的技術(shù)擴散、技術(shù)延伸以及技術(shù)發(fā)展�；谝陨戏治�,從而制定針對核心專利的專利布局,主要包括圍欄式布局與糖衣式布局。[局限]針對多個核心專利的組合分析及大量專利數(shù)據(jù)的多級引證網(wǎng)絡(luò)有待進一步分析。 

【文章來源】：情報理論與實踐. 2019,42(03)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 研究背景
2 數(shù)據(jù)來源與研究方法
3 基于專利引證的核心專利挖掘
4 核心專利分析
    4.1 核心專利歷年引文頻次分析
    4.2 核心專利引證對象分析
    4.3 核心專利的多級引證網(wǎng)絡(luò)分析
5 基于核心專利的專利布局研究
6 結(jié)束語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于專利計量的人工智能技術(shù)前沿識別及趨勢分析[J]. 張振剛,黃潔明,陳一華.  科技管理研究. 2018(05)
[2]專利計量方法在技術(shù)預(yù)見中的應(yīng)用——以國內(nèi)冶金領(lǐng)域為例[J]. 喬楊.  情報雜志. 2013(04)
[3]基于專利引證網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)進化路線分析——以數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域為例[J]. 許琦,顧新建,陳芨熙.  科研管理. 2013(02)
[4]從核心和外圍專利的關(guān)聯(lián)性論企業(yè)專利戰(zhàn)略[J]. 張瑩.  科技創(chuàng)業(yè)月刊. 2013(01)
[5]專利布局淺析[J]. 謝順星,高榮英,瞿衛(wèi)軍.  中國發(fā)明與專利. 2012(08)
[6]專利計量指標(biāo)研究進展及層次分析[J]. 陳瓊娣.  圖書情報工作. 2012(02)

碩士論文
[1]基于引文路徑分析的專利技術(shù)演進圖研究[D]. 侯筱蓉.重慶大學(xué) 2008



本文編號：3150979