基于密度峰值聚类的专利地图制作方法

发布时间：2021-12-10 14:52

　　目前国内对于专利地图的研究大部分仍停留在应用阶段,对其制作的基础理论研究较少。概述目前专利地图类别,分析现有专利地图制作方法的缺陷,从增强专利文献信息可信度和价值的角度,运用TF-IDF（term frequency-inverse document frequency）统计特征将非结构化的专利文献信息映射到低维空间中,采用密度峰值快速搜索聚类（clustering by fast search and find of density peaks,CFSFDP）算法进行聚类,对同一聚类中的专利文献特征进行分析,得到不同专利文献间的发展关系并映射为图表示,从而构建以有向图表示的专利地图。改进提出的这种专利地图制作方法,同时利用了结构化信息与非结构化信息,以使专利地图更为真实准确地反映目标技术领域的技术发展过程。 

【文章来源】：科技管理研究. 2020,40(10)北大核心CSSCI

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

基于密度峰值快速搜索聚类的专利地图制作流程

摺?2.2.3结构化信息的结合上述步骤根据专利文本间的语义关联构建了初始的专利地图，在语义网络的基础上，利用结构化项目能够生成更为准确、含有更多信息量的专利地图。同样的n个节点，两个节点和间存在边当且仅当：（13）式（13）中：为专利的申请时间。即当同一聚类中的两篇专利文献具有至少K个相同关键词，且申请时间较晚的专利文献中存在独有的关键词，那么可以认为从关键技术发展出了关键技术，即由向引一有向边，并为该边标记申请时间较晚的专利的申请时间；若存在多次标记，则取最早的申请时间。具体如图3所示。图3根据同一聚类中的专利文本建立有向边至此，专利地图的构建充分利用了结构化信息与非结构化信息，并通过有向图中的点与边结合表达了两方面的信息。3结论与展望本文提出了一种新颖的专利地图制作与表达方法，其主要特点包括：（1）使用文本挖掘方法智能化地从非结构化的专利文本中提取关键词信息；（2）针对专利文本在所构建向量空间中的分布特点，选取了适合的CFSFDP聚类算法进行聚类；（3）制作过程中同时利用了专利文本间的语义关联与结构化信息；（4）对专利地图表达方式进行了创新，以不同于传统图表的，更为自由、包含更多信息的形式呈现。本文主要利用的是专利文本与专利申请日信息进行专利地图的构建，得到的专利地图以关键技术或创新方向为节点，能够展现目标领域专利技术的发展过程。未来对于专利地图制作的基础研究在以下两个方面仍需深入：一是在不依赖专家分析的智能化专利地图制作过程中，如何充分考虑更多方面的专利信息以提高专利地图的准确度和可信度；二是针对传统专利地图表达信息单一的问题，如何在专利地图中以直观的方式呈现出更多有价值的信息。参考文献：［1］肖

【参考文献】：
期刊论文
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[6]专利地图制作及解析研究[J]. 吴新银,刘平,戚昌文.  电子知识产权. 2003(11)
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硕士论文
[1]专利地图在企业专利战略中的应用研究[D]. 吴新银.华中科技大学 2004



本文编号：3532836