专利知识计量指标体系及其应用研究

发布时间：2017-04-28 23:06

  本文关键词：专利知识计量指标体系及其应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：专利是集技术情报、经济情报、商业情报等于一体的知识载体,其中尤以专利文本中的名称、摘要和主权项为甚,可以凸显专利技术所涉及到的专利知识。伴随着我国在国际科技舞台愈来愈活跃,针对我国海量的专利文本,进行必要的专利知识计量分析,可以有效揭示我国专利技术的知识结构及其发展状况。因此,如何基于我国国家知识产权局专利数据库(the State Intellectual Property Office Database, SIPOD)独特的专利文本结构,探寻适宜的专利知识计量指标体系、方法和应用,就成了本文研究的主要目的。 首先,以知识、知识计量学基本理论及相关概念为基础,立足于专利知识的创造性、系统性、网络性等特征,本文提出了专利知识计量的概念,并阐释了“知识元”以及知识元相互联系、相互作用而形成的“知识链”、“知识群”和“知识网络”等各类知识聚集体是专利知识计量的对象。之后,构建了专利知识元、专利知识链、专利知识群和专利知识网络四层次专利知识计量指标体系。其中,在专利知识元角度,采用指标频数、权重、度数和中介中心度从其数量和质量角度进行了衡量：在专利知识链方面,则从频数、链长、影响力和中介中心度角度对知识链的构成情况及作用进行了度量；在专利知识群方面,是以强度、规模和聚集度指标对它的结构和功能进行了比较；在专利知识网络方面,则以规模、平均最短距离和密度指标对其组成和结构进行了分析。 其次,针对我国SIPOD的专利文本结构,在最大字符串匹配算法的基础上,结合具体专利知识元所在的名称、摘要和主权项位置,构建了专利知识元抽取的方法,并采用知识元云图的方式对其进行了知识可视化。之后,本文采用关联规则挖掘算法Apriori中的频繁项集抽取了专利知识链,并借鉴复杂网络分析中凝聚子群的识别法,以Lambda集合算法完成了专利知识群的识别与计算。本文提到的专利知识网络是以抽取出来的专利知识元为节点、以知识元之间的余弦相似度为边形成的,之后借鉴复杂网络的思想对其结构进行了分析。 最后,以与下一代移动通信网络密切相关的数字信息的传输(H04L)领域中76877项专利文本为研究对象,开展了专利知识元、专利知识链、专利知识群和专利知识网络四个层次的专利知识计量分析。进而从专利知识元、专利知识链、专利知识群等角度展示了“H04L”技术领域的专利知识结构及各层次问的知识联系,之后结合专利知识元、专利知识链和专利知识群的特征,采用相应的计量指标定位了"H04L"领域的核心技术知识、热点技术知识、关键技术知识和核心技术知识群。
【关键词】：专利计量 知识计量 科学计量 科技管理 知识管理
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：G306;F224
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 绪论10-32
• 1.1 问题的提出及研究意义10-12
• 1.1.1 问题的提出10-11
• 1.1.2 研究意义11-12
• 1.2 国内外相关研究综述12-23
• 1.2.1 知识元的研究现状12-14
• 1.2.2 知识计量的研究现状14-17
• 1.2.3 专利计量指标的研究状况17-21
• 1.2.4 面向SIPOD的专利研究状况21-22
• 1.2.5 专利知识计量研究存在的主要问题22-23
• 1.3 研究目标与研究思路23-25
• 1.3.1 研究目标23
• 1.3.2 研究思路23-25
• 1.4 数据来源25-29
• 1.4.1 SIPOD的专利类型25-26
• 1.4.2 SIPOD中的专利文本26-28
• 1.4.3 数据的获取28-29
• 1.5 本文框架29-30
• 1.6 本文的主要创新点30-32
• 2 专利知识计量的对象及指标体系32-59
• 2.1 知识与知识计量学的相关概念32-38
• 2.1.1 知识的内涵及其载体32-35
• 2.1.2 “知识元”及其作用35-36
• 2.1.3 知识计量学及其研究方法36-38
• 2.2 专利知识计量的相关概念38-43
• 2.2.1 专利知识及其载体38-40
• 2.2.2 专利知识的特征40-43
• 2.2.3 专利知识计量的概念43
• 2.3 专利知识计量的对象和内容43-54
• 2.3.1 专利的文本结构分析43-45
• 2.3.2 专利知识计量的对象45-47
• 2.3.3 专利知识计量的指标及作用47-54
• 2.4 本章小结54-59
• 2.4.1 层次1上的计量指标及其意义：面向知识元55-56
• 2.4.2 层次2上的计量指标及其意义：面向知识链56-57
• 2.4.3 层次3上的计量指标及其意义：面向知识群57-58
• 2.4.4 层次4上的计量指标及其意义：面向知识网络58-59
• 3 专利知识计量的方法及实现机制59-81
• 3.1 专利知识元的抽取与计量方法59-67
• 3.1.1 专利文本库构建及预处理59-61
• 3.1.2 “知识元”的抽取及实现机制61-64
• 3.1.3 知识元的计量方法及可视化分析64-66
• 3.1.4 知识元抽取的流程66-67
• 3.2 专利知识链的抽取与计算方法67-70
• 3.2.1 知识链的识别67-68
• 3.2.2 知识链的计算方法68-69
• 3.2.3 知识链计量的流程69-70
• 3.3 专利知识群的识别与计算方法70-73
• 3.3.1 知识群的识别与发现70-72
• 3.3.2 知识群的计算方法72-73
• 3.3.3 知识群计量的流程73
• 3.4 专利知识网络的形成及其计量方法73-79
• 3.4.1 知识网络的形成73-77
• 3.4.2 知识网络的计量方法77-78
• 3.4.3 知识网络的计算流程78-79
• 3.5 本章小结79-81
• 4 专利知识计量指标体系的应用研究——以H04L领域为例81-115
• 4.1 H04L领域的专利知识分布81-82
• 4.2 H04L领域的专利知识计量分析82-100
• 4.2.1 H04L领域的专利知识元计量分析82-86
• 4.2.2 H04L领域的专利知识链计量分析86-96
• 4.2.3 H04L领域的专利知识群计量分析96-99
• 4.2.4 H04L领域的专利知识网络计量分析99-100
• 4.3 H04L领域专利知识的结构分析100-103
• 4.3.1 H04L领域专利知识的知识元构成101
• 4.3.2 H04L领域专利知识的知识链构成101-102
• 4.3.3 H04L领域专利知识的知识群构成102
• 4.3.4 H04L领域不同层次间专利知识的联系102-103
• 4.4 H04L领域中的核心技术知识分析103-104
• 4.5 H04L领域中的热点技术知识分析104-109
• 4.6 H04L领域中的关键技术知识分析109-113
• 4.7 H04L领域中的核心技术知识群分析113-114
• 4.8 本章小结114-115
• 5 结论与展望115-119
• 5.1 研究结论115-117
• 5.2 研究不足与研究展望117-119
• 5.2.1 本文的研究不足117-118
• 5.2.2 本文的研究展望118-119
• 参考文献119-131
• 攻读博士学位期问科研项目及科研成果情况131-133
• 致谢133-134
• 作者简介134-135

【参考文献】

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1 饶e，

本文编号：333719