Please wait a minute...
Advanced Search
现代图书情报技术  2008, Vol. 24 Issue (12): 59-65     https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2008.12.11
  情报分析与研究 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
专利信息内容挖掘及其试验研究*
王曰芬 徐丹丹 李飞
(南京理工大学经济管理学院 南京 210094)
Experimental Study of Patent Information Content Mining
Wang Yuefen  Xu Dandan  Li Fei
(School of Economics and Management, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094,China)
全文: PDF (671 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

随着专利数据量的激增和新技术领域的交错重叠,迫切需要在专利信息分析中深化到内容层次,内容挖掘是其中的重要途径和必要手段。借鉴文本内容挖掘的思想和技术,提出基于内容挖掘的专利信息分析的方法体系,分别阐述方法体系中包含的专利文本信息预处理、专利信息内容分析和专利信息知识处理过程的主要步骤及其涉及到的各种技术和算法。最后,以混合动力汽车领域专利信息的内容挖掘为例进行实证研究。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
王曰芬
李飞
徐丹丹
关键词 专利分析内容挖掘方法体系实证研究    
Abstract

With the explosion of patent amount and stagger overlapping of new technique field, there is urgent need to deepen to content level in patent information analysis. Content mining is important approach and necessary means. Using the thought and technology of text-content mining, the content mining-based patent information analysis method system, and expounds the major steps and the various techniques and algorithms of the patent text information pretreatment, patent information content analysis and patent information knowledge treatment. Finally, the paper selects patent data in the area of Hybrid Electric Vehicle (HEV) to do empirical research.

Key wordsPatent information analysis    Content mining    Method system    Empirical research
收稿日期: 2008-08-15      出版日期: 2008-12-25
ZTFLH: 

G250

 
基金资助:

*本文系江苏省高等学校大学生实践创新训练计划2007年立项项目“面向企业创新服务的专利分析软件的设计与关键技术研究”和“企业创新服务联合试验室”的研究成果之一。

通讯作者: 王曰芬     E-mail: yuefen163@163.com
作者简介: 王曰芬,徐丹丹,李飞
引用本文:   
王曰芬,徐丹丹,李飞. 专利信息内容挖掘及其试验研究*[J]. 现代图书情报技术, 2008, 24(12): 59-65.
Wang Yuefen,Xu Dandan,Li Fei. Experimental Study of Patent Information Content Mining. New Technology of Library and Information Service, 2008, 24(12): 59-65.
链接本文:  
http://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2008.12.11      或      http://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2008/V24/I12/59

[1] AUREKA[EB/OL].[2008-08-08].http://scientific.thomsonreuters.com/media/gmscorppdfs/aureka.pdf.
[2] Kim Y G,Suh J H, Park S C. Visualization of Patent Analysis for Emerging Technology[J]. Expert Systems with Applications, 2008, 34: 1804-1812.
[3] Miyake M, Mune Y, Himeno K. Strategic Intellectual Property Portfolio Management: Technology Appraisal By Using The “Technology Heat Map”[R]. Nomura Research Institute Papers. No.83.2004.
[4] 刘玉琴,朱东华,吕琳.基于文本挖掘技术的产品技术成熟度预测[J].计算机集成制造系统,2008,14(3):506-510,542.
[5] 王卫平,郭长旺.文本挖掘在科技情报中的应用[J].中国科技产业,2004(12):35-37.
[6] 岑咏华. 一种基于多重哈希词典和K-最短路径算法的中文粗分词方案研究[J].情报理论与实践(已录用).
[7] 岑咏华,韩哲,季培培.基于隐马尔科夫模型的中文术语识别研究[J].现代图书情报技术,2008(12):54-58.
[8] 刘涛.用于文本分类和文本聚类的特征选择和特征抽取方法的研究[D].天津:南开大学博士学位论文,2004.
[9] 岑咏华,王晓蓉,吉雍慧. 一种基于改进K-means的文档聚类算法的实现研究[J]. 现代图书情报技术,2008(12):73-79.
[10] 张嘉君,吴志新,乔维高.混合动力汽车整车控制策略研究[J].客车技术与研究,2007(4):8-11.
[11] 戴涛. 聚类分析算法研究[D]. 北京:清华大学学位硕士论文, 2004.

[1] 张金柱,王玥,胡一鸣. 基于专利科学引文内容表示学习的科学技术主题关联分析研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(12): 52-60.
[2] 李姝影, 方曙. 测度技术融合与趋势的数据分析方法研究进展*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(7): 2-12.
[3] 张云, 华薇娜, 袁顺波, 苏保朵. WoS数据库中专利分析论文的主题动态演进研究[J]. 现代图书情报技术, 2015, 31(1): 17-23.
[4] 韩红旗,桂婕,徐硕,刘玉琴. 基于专利文本数据的技术实力评价方法*[J]. 现代图书情报技术, 2014, 30(1): 66-71.
[5] 王丽, 张冬荣, 张晓辉, 杨小薇, 吴鸣. 利用主题自动标引生成技术功效矩阵[J]. 现代图书情报技术, 2013, (5): 80-86.
[6] 刘春江, 刘丹军, 文奕. 基于Solr的专利在线分析系统的设计与实现[J]. 现代图书情报技术, 2013, 29(2): 88-92.
[7] 顾立平. 专利排名算法——运用引用次数与引文网络计算美国专利的研究[J]. 现代图书情报技术, 2011, 27(6): 14-19.
[8] 陈颖, 张晓林. 专利中技术词和功效词识别方法研究[J]. 现代图书情报技术, 2011, 27(12): 24-30.
[9] 陈颖, 张晓林. 专利技术功效矩阵构建研究进展[J]. 现代图书情报技术, 2011, (11): 1-8.
[10] 张鹏 刘平 唐田田 高祥林 邓亮 孙大龙. 布拉德福定律在专利分析系统中的应用[J]. 现代图书情报技术, 2010, 26(7/8): 84-87.
[11] 唐田田,刘平,张鹏,葛富斌,李明. 冈珀兹曲线模型在专利发展趋势预测中的应用[J]. 现代图书情报技术, 2009, 25(11): 59-63.
[12] 杨璧嘉,张旭. 专利网络分析在技术路线图中的应用[J]. 现代图书情报技术, 2008, 24(5): 61-66.
[13] 颜端武,张秀梅,邬尚君. 在线专利分析软件的应用:企业技术创新性与竞争性分析*[J]. 现代图书情报技术, 2008, 24(12): 66-72.
[14] 岑咏华,王雪芬,傅志诚. 在线专利分析软件开发的关键技术及实现*[J]. 现代图书情报技术, 2008, 24(11): 49-55.
[15] 王曰芬,张旭,邬尚君. 在线专利分析软件的总体架构*[J]. 现代图书情报技术, 2008, 24(10): 48-53.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
版权所有 © 2015 《数据分析与知识发现》编辑部
地址:北京市海淀区中关村北四环西路33号 邮编:100190
电话/传真:(010)82626611-6626,82624938
E-mail:jishu@mail.las.ac.cn