隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展,企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)也越加重視專利申請(qǐng),產(chǎn)生了大量的專利文獻(xiàn),這些專利文獻(xiàn)為進(jìn)一步分析技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)提供了可能。專利文獻(xiàn)是一種技術(shù)信息的有效載體,通過分析它可以得到重要的技術(shù)細(xì)節(jié)、領(lǐng)先的商業(yè)趨勢(shì)以及新型的工業(yè)問題解決方案。企業(yè)做好專利挖掘有利于維護(hù)自身的法律權(quán)利,避免損失甚至增加商業(yè)收益,并且降低專利侵權(quán)的風(fēng)險(xiǎn)。由于專利數(shù)量十分龐大,現(xiàn)有專利挖掘方法的挖掘時(shí)間復(fù)雜度都較大,且當(dāng)專利的描述性語句較長(zhǎng)較多,涉及較多的技術(shù)專業(yè)術(shù)語時(shí),發(fā)現(xiàn)專利演化過程效果不佳。此外,現(xiàn)有的大多數(shù)比較性專利挖掘方法偏重于專利之間的差異性而無法很好地表示專利之間的聯(lián)系。針對(duì)上述問題,本文研究了專利文檔之間對(duì)比的相關(guān)問題,所建立的摘要有助于專利分析人員快速了解待測(cè)專利與專利庫之間的關(guān)聯(lián)性,有助于檢測(cè)專利之間的可替代性或新申請(qǐng)專利的可專利性。本文開展的具體研究工作如下:1)針對(duì)需要比較的專利數(shù)量龐大導(dǎo)致時(shí)間復(fù)雜度高的問題,提出一種基于多點(diǎn)圖的專利演化建模方法,該方法可以為給定的一組專利生成相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的演化樹,構(gòu)建代表專利集,使得在后續(xù)研究中減少與專利集中關(guān)聯(lián)性較小的專利進(jìn)行比較,從而降低時(shí)間成本。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了該方法的有效性。2)針對(duì)存在的比較性摘要無法直觀地看出專利之間的聯(lián)系,并且得出的比較結(jié)果無法根據(jù)用戶的不同需求進(jìn)行調(diào)整的問題,提出一種基于比較的專利文獻(xiàn)檢索建模方法,該方法首先從每個(gè)專利文獻(xiàn)中提取出可以進(jìn)行判別的項(xiàng),然后通過基于圖論的方法將這些項(xiàng)在同一個(gè)圖中進(jìn)行連接,并且通過用戶自定義的停用詞,快速地得出用戶想要的結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與現(xiàn)有方法相比,該方法可以更準(zhǔn)確地得出比較性摘要。3)針對(duì)一篇待檢測(cè)專利與整個(gè)專利數(shù)據(jù)庫之間進(jìn)行比較的成本高的問題,提出一種有效性可區(qū)別的專利挖掘方法,該方法根據(jù)待檢測(cè)專利所屬領(lǐng)域,應(yīng)用基于多點(diǎn)圖的專利演化建模方法構(gòu)建代表專利集,而后應(yīng)用基于比較的專利文獻(xiàn)檢索建模方法為代表專利集構(gòu)建比較性摘要。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法降低了專利分析的時(shí)間成本。
【學(xué)位單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：G255.53
【部分圖文】：

代表性專利：通過多視點(diǎn)圖中的無向部分計(jì)算每一個(gè)專利的相對(duì)影響響力較大的專利作為代表性專利；??專利演化樹：使用多視點(diǎn)圖中的有向圖部分，通過遞歸的方法得出斯ｔｅｉｎｅｒｔｒｅｅ）?［４７］。下面對(duì)上述流程進(jìn)行詳細(xì)解釋：??造專利集多點(diǎn)圖??文獻(xiàn)中的數(shù)據(jù)由多種類型的信息組成，這些信息決定了專利文檔之間的用多點(diǎn)圖Ｇ來代表這些關(guān)系，Ｇ?＝?下面對(duì)這些點(diǎn)解釋：??Ｇ中包含了節(jié)點(diǎn)（專利文獻(xiàn)）集Ｖ，其中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)ｖｅｖ都與一個(gè)個(gè)時(shí)間ｔ有關(guān)。在我們的問題設(shè)定中，成本為相應(yīng)專利文檔引用總數(shù)量要的節(jié)點(diǎn)時(shí)，我們希望選定節(jié)點(diǎn)的總成本是最小的。??，頂點(diǎn)由兩種類型的邊進(jìn)行連接：Ｅｓ、Ｅｅｔ。其中，＆中包含的是無向接兩個(gè)頂點(diǎn)，并且每條邊都有一個(gè)權(quán)重ｗｓ用于表示相連接的兩個(gè)頂點(diǎn)

有效性可區(qū)別的專利挖掘方法研宄與實(shí)現(xiàn)??為了解決己知的解決方案存在的局限性，本章提出一種改進(jìn)性的方法，這種方法??可以兼顧專利之間的差異性與相似性。這種方法的構(gòu)建流程如圖４．１所示：??ｒ?＇????１１１１１????，?＾?＾??專利Ｐ１?？特征１?丨’＼?／鬌?廠一??＇．．ｆ?＃丨胸丨嶺衡；崢三??可區(qū)分的特征?賺圖?傾樹比較ＭＵ??圖４．１基于比較的專利文獻(xiàn)檢索方

從而可以得出一篇待檢驗(yàn)專利（如，待發(fā)表的新專利或者需要判定是否存在抄襲??的專利）與已發(fā)表的技術(shù)成果（專利文獻(xiàn)集）之間的關(guān)系。有效性可區(qū)別的專利挖掘??方法的流程圖如圖５．１所示，（１）構(gòu)造專利集多視點(diǎn)圖：通過已獲取的信息，得出包??含專利間相似度信息在內(nèi)的多視點(diǎn)圖；（２）選取代表性專利：通過多視點(diǎn)圖的無向部??分計(jì)算每一個(gè)專利的相對(duì)影響力，得出影響力較大的專利作為代表性專利；（３）生成??專利演化樹：使用多視點(diǎn)圖中有向的部分，通過遞歸的方法得出斯坦納樹；（４）提取??可區(qū)分的特征：分別將待檢測(cè)專利以及（３）中生成的專利演化樹作為一個(gè)類，選擇出??
【參考文獻(xiàn)】

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1 李夢(mèng)瑤;劉彤;蔣貴凰;;我國專利挖掘研究現(xiàn)狀分析[J];科技創(chuàng)新與應(yīng)用;2015年36期

2 Yunji Jang;Jangwon Gim;Jinpyo Lee;Do-Heon Jung;Hanmin Jung;張津;李穎;;基于專利演化模型的機(jī)構(gòu)專利分析[J];情報(bào)工程;2015年05期

3 屈鵬;張均勝;曾文;喬曉東;王惠臨;;國內(nèi)外專利挖掘研究(2005-2014)綜述[J];圖書情報(bào)工作;2014年20期

4 李運(yùn)田;吳瓊;鄭獻(xiàn)衛(wèi);;改進(jìn)的TF-IDF模型在特征抽取中的應(yīng)用[J];工業(yè)控制計(jì)算機(jī);2014年02期

5 許海云;岳増慧;雷炳旭;方曙;;基于專利技術(shù)功效主題詞與專利引文共現(xiàn)的核心專利挖掘[J];圖書情報(bào)工作;2014年04期

6 鄭文超;徐鵬;;利用word2vec對(duì)中文詞進(jìn)行聚類的研究[J];軟件;2013年12期

7 邱江濤;唐常杰;李慶;;面向領(lǐng)域的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)檢索框架[J];軟件學(xué)報(bào);2013年04期

8 石晶;李萬龍;;基于LDA模型的主題詞抽取方法[J];計(jì)算機(jī)工程;2010年19期

9 王永智;滕至陽;王鵬;聶江濤;;基于LSA和SVM的文本分類模型的研究[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2009年03期

10 劉曉東,劉大有;數(shù)據(jù)挖掘?qū)＠C述[J];電子學(xué)報(bào);2003年S1期

本文編號(hào)：2848532