识别核心专利的粗糙集理论模型

发布时间：2017-12-23 10:33

本文关键词：识别核心专利的粗糙集理论模型　出处：《图书情报工作》2015年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：[目的/意义]研究应用粗糙集理论分析专利信息的可行性及其方法,建立识别核心专利的粗糙集理论模型。[方法/过程]综述国内外研究核心专利识别的相关文献,确定包含8个指标的核心专利识别指标体系,再用粗糙集理论分析专利信息数据,确定各指标的权重系数,按照计算的核心专利综合指数(CICP)大小将某特定技术领域的专利信息序列分为核心专利、关键专利、重要专利和一般专利。[结果/结论]以通信领域的976件专利数据为分析样本,运用本文核心专利识别模型识别出11件核心专利,其中包含获得中国专利奖的专利,核心专利识别结果在一定程度上表明核心专利识别模型的可行性和科学性;本文核心专利识别模型具有一般性,可应用于分析研究专利价值及其重要性。
【作者单位】：江苏大学图书馆;江苏大学科技信息研究所;
【基金】：国家社会科学基金项目“图书馆知识发现服务的功能定位和建设策略研究”(项目编号:14BTQ018) 江苏省哲学社会科学规划基金重点项目“数字环境下图书馆生态与服务变革研究”(项目编号:12TQA002)研究成果之一
【分类号】：G353.1;G306
【正文快照】： 1引言根据专利的价值及其重要性可以将其归纳为4个层次:一般专利、重要专利、关键专利和核心专利[1]。一般专利是指在结构、技巧等方面进行改进或提高的专利。重要专利是指那些较为独特的、能有效阻止他人非法使用的专利。关键专利是指能够代表某技术领域的关键技术的专利。核

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