基于异常检测的专利技术机会识别
本文关键词：基于异常检测的专利技术机会识别
更多相关文章： 文本相似度 技术机会 异常检测 空间向量模型
【摘要】：现如今,企业外部环境复杂,技术发展突飞猛进,企业之间的竞争也日益加剧。企业之间的竞争归根结底是技术创新的竞争。谁能在技术创新上争取主动,就会在特定的市场活动中占据一席之地。基于以上原因,技术机会的识别也变得尤为重要。因此,本文的研究意义在于构建了基于异常检测的技术机会识别模型,帮助企业识别技术机会,使之掌握技术创新活动的主动权。专利文本作为技术的核心载体,具有容易获取、信息完整等先天优势。本文以专利文本为研究对象,提出了专利文本中的异常含义,并通过构建技术机会识别模型对专利文本进行检测,达到识别技术机会的目的。论文的主要内容包括:专利文本相似度的计算。该部分首先利用向量空间模型将专利文本表示为向量的形式,然后根据余弦定理计算专利之间的相似性。最后,对生成的专利相似性矩阵进行多维尺度分析。基于异常检测的技术机会识别模型的构建。在基于专利相异距离降维及可视化之后,利用四种异常检测算法对专利数据集进行异常检测,筛选出每个异常检测算法下的异常专利点,最终生成异常专利集。最后,借助TRIZ理论,对异常专利集进行甄选和判别,从而识别技术机会。实证分析。为了验证论文方法的有效性并对特定技术领域作出预测,本文选取激光光刻技术领域的专利数据为研究对象。首先验证基于异常检测的技术机会识别模型的有效性。最后,基于近期激光光刻技术领域的专利数据进行潜在技术机会的识别和预测,取得了不错的实验效果。
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：G306
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