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现代图书情报技术  2016, Vol. 32 Issue (3): 33-40     https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2016.03.05
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基于两种相似度矩阵的专利引文耦合方法识别研究前沿*——以脑机接口为例
高楠(),傅俊英,赵蕴华
中国科学技术信息研究所 北京 100038
Identifying Research Trends Based on Patent Bibliographic Coupling: Case Study of Brain-Computer Interface
Gao Nan(),Fu Junying,Zhao Yunhua
Institute of Scientific & Technical Information of China, Beijing 100038, China
全文: PDF (1332 KB)   HTML ( 63
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

目的】探索基于两种相似度矩阵的专利引文耦合分析方法以识别研究前沿。【方法】基于原始观测值和余弦距离两种相似度算法, 建立专利相似度矩阵, 利用社会网络分析得到研究前沿簇, 并进行簇类命名, 从而得到研究前沿。并利用Innography数据库的脑机接口领域专利对以上方法进行案例研究。【结果】发现两种相似度矩阵中, 基于原始观测值算法得到6个研究前沿簇, 涉及6类BCI研究内容; 基于余弦距离算法得到9个研究前沿簇, 涉及8类BCI研究内容, 两者的FID重合率均为43%。【局限】本文侧重于两种算法的结果, 即研究前沿数量、重合度和内容进行比较, 缺少对于算法本身特性的比较。【结论】基于这两种相似度算法的引文耦合法均可识别出领域的研究前沿, 余弦距离相似度算法能识别出更多数量的研究前沿, 且比基于原始观测值相似度算法的识别结果更全面。

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高楠
傅俊英
赵蕴华
关键词 研究前沿专利耦合分析脑机接口相似度算法    
Abstract

[Objective] This study aims to identify the research trends (RT) based on patent bibliographic coupling method with the help of similarity algorithms. [Methods] We first established two types of patent similarity matrixes with two similarity algorithms - observed value (OV-BCA) and cosine distance (CD-BCA). We then used social network analysis to get the RT of Brain-Computer Interface (BCI) Patents. [Results] Six BCI research trend clusters were retrieved by OV-BCA algorithm, while CD-BCA algorithm got nine RT clusters. The two algorithms’ family ID coincidence rates were 43%. [Limitations] We focused on the comparison of results, including number, content and coincidence degree. More research is needed to study the characteristics of these algorithms. [Conclusions] RT can be retrieved by bibliographic coupling method with the help of the proposed algorithms. Specifically, the cosine distance algorithm can find more detailed research trends than the observed value algorithm.

Key wordsResearch trends    Patent    Bibliographic coupling analysis    Brian computer interface    Similarity algorithm
收稿日期: 2015-09-29      出版日期: 2016-04-12
基金资助:*本文系中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目“未来学”(项目编号:XK2015-2)的研究成果之一
引用本文:   
高楠,傅俊英,赵蕴华. 基于两种相似度矩阵的专利引文耦合方法识别研究前沿*——以脑机接口为例[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(3): 33-40.
Gao Nan,Fu Junying,Zhao Yunhua. Identifying Research Trends Based on Patent Bibliographic Coupling: Case Study of Brain-Computer Interface. New Technology of Library and Information Service, 2016, 32(3): 33-40.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2016.03.05      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2016/V32/I3/33
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