一种基于专利引证网络的知识流提取方法:随机行走中的聚合效应

发布时间：2017-12-03 14:37

  本文关键词：一种基于专利引证网络的知识流提取方法:随机行走中的聚合效应

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【摘要】：应用马尔可夫链对专利引证网络的行走过程进行建模,运用数理统计的方法衡量知识在技术发展过程中的重要性和价值,进而分析知识继承和发展的情况。论证了知识流的聚合原理。专利引证网络的时间无关性、不可约性以及引证路径单向性满足马尔可夫链收敛的条件,使得专利访问概率转化为马尔可夫链转移矩阵稳态分布。从美国专利商标局的专利数据库中采集了3887项1976—2006年授权的燃料电池专利,从美国国家经济研究局的专利数据集中查询得到22074条专利引证关系,利用大型复杂网络分析工具Pajek构建专利引证网络。实验结果表明:极少数专利构成的知识进化轨迹积聚了整个专利引证网络近1/4的访问概率,符合知识流的表现形式;在知识进化轨迹中知识继承和发展的情况并存,符合知识流的内在特征。
【作者单位】： 台州职业技术学院台州中小企业信息化应用技术研究所;台州职业技术学院机电研究所;
【基金】：浙江省哲学社会科学规划课题“基于专利引证网络的知识基因提取方法探索”(项目编号:13NDJC19YBM) 浙江省软科学研究计划项目“技术标准下提升企业自主创新能力——基于专利池的组建与管理”(项目编号:2013C35064)的成果
【分类号】：G306;G353.1
【正文快照】： 知识流是知识管理的关键环节之一,在知识共享和知识创新等方面发挥着不可替代的作用。1977年Teece[1]在探讨跨国公司技术转移时,首次提出了知识转移的概念。知识流研究从此进入了各国学者的视野,引起了多方关注。Boisot[2]提出可以将知识流分为知识扩散、知识吸收、知识扫描以

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本文编号：1248987