专利引证分析的可视化技术研究

发布时间：2017-03-25 06:13

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【摘要】：当前世界技术竞争日益激烈,各国企业纷纷开展专利研究,而其核心即是专利信息分析。作为专利分析中的一项重要内容,专利引证分析是指对专利的引用和被引用情况进行分析。通过引证分析,可以发现特定领域中的核心专利、技术趋势,以及潜在的竞争对手。由于专利信息数据量巨大,高效快速的专利引证分析必须借助于专业化的、可视化的分析工具。目前,商品化的专利分析工具较多,但是大多数只是初级层次的专利信息统计和分析工具,面向专利引证等高层次分析和可视化展示的工具还不完善。本文的研究目的是改进传统的引证分析可视化方法,以期提高多级专利信息的揭示能力,专利分析的可读性和交互性。首先,论文对可视化技术、专利引证分析的可视化方法和研究现状进行了深入分析。在此基础上,针对传统的层次数据可视化方法Hyperbolic tree中存在的多级专利信息揭示能力有限、节点密集区域存在遮挡、相关的专利细节信息的展示能力有限等问题,提出了一种改进的Hyperbolic tree专利引证分析可视化方法。该方法主要是从Hyperbolic tree布局、交互、动态转移三方面进行改进,将传统的Hyperbolic tree和鱼眼技术进行结合,而且添加了七种动态交互技术。改进后的可视化模型既可以揭示引证信息的整体布局,又可以显示局部节点的细节信息。其次,针对专利引证网络数据量大、数据具有多维性等特点,使用简化图标把经常出现的具有代表性的点、边变换成紧密有意义的图标,并且针对简化图标设计了相应的图形检测方法,该方法能缩小引证网络数据的规模,可以提高引证网络的可读性。同时,也可以揭示专利技术在不同年代、不同发明主体之间的演化关系,进而有利于发现海量专利间的技术演化路径。最后,设计并实现了一个用于专利引证分析的可视化工具,该工具是针对美国专利的,工具分为引证信息搜索与数据获取模块,数据清洗模块,引证信息可视化分析模块。该工具利用python对专利数据进行采集、通过正则表达式对专利信息提取、加载到SQL Server数据库,向用户提供了简单统计图表、Hyperbolic tree、简化的引证网络可视化方法,大大减少了用户分析的工作量,提高了可视化的表达效果。
【关键词】：专利分析 专利引证分析 可视化 Hyperbolic tree 引证网络
【学位授予单位】：沈阳工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：G306;TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-19
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 相关技术研究现状10-16
• 1.2.1 可视化技术研究与应用现状10-13
• 1.2.2 专利引证分析工具研究与应用现状13-16
• 1.3 研究目标与内容16-17
• 1.4 论文组织结构17-19
• 第2章 基于Hyperbolic tree专利引证分析可视化方法的改进19-30
• 2.1 引证树及Hyperbolic tree可视化方法19-21
• 2.1.1 引证树19-20
• 2.1.2 Hyperbolic tree可视化方法20-21
• 2.2 改进的Hyperbolic tree专利引证分析可视化模型21-28
• 2.2.1 可视化布局21-23
• 2.2.2 可视化交互23-28
• 2.3 可视化实例28-29
• 2.4 本章小结29-30
• 第3章 基于引证网络的专利分析可视化方法的改进30-39
• 3.1 引证网络可视化30-32
• 3.1.1 引证网络数据30-31
• 3.1.2 现有引证网络可视化软件31-32
• 3.2 引证网络的简化设计32-34
• 3.2.1 简化原则32-33
• 3.2.2 图标设计33-34
• 3.3 基于图形简化方法的引证分析可视化模型34-36
• 3.3.1 可视化布局34
• 3.3.2 图标检测34-36
• 3.4 可视化实例36-38
• 3.5 本章小结38-39
• 第4章 专利引证分析可视化工具的设计与实现39-51
• 4.1 设计概述39
• 4.2 开发工具39-40
• 4.3 软件体系结构40-41
• 4.4 功能结构41-42
• 4.5 专利数据采集42-46
• 4.5.1 专利数据源42-43
• 4.5.2 采集流程43
• 4.5.3 基于python专利数据采集技术43-44
• 4.5.4 基于正则表达式的专利信息提取44-45
• 4.5.5 数据清洗45
• 4.5.6 数据存储45-46
• 4.6 专利引证分析及可视化显示46-50
• 4.6.1 查询统计46-47
• 4.6.2 简单图表实现47-48
• 4.6.3 Hyperbolic tree方法的应用48-49
• 4.6.4 图形简化方法的应用49-50
• 4.7 本章小结50-51
• 第5章 结论51-52
• 参考文献52-55
• 在学研究成果55-56
• 致谢56

【参考文献】

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1 李志龙;陈谊;赵建宇;孙悦红;;基于双曲树的农产品分类信息可视化方法[J];计算机仿真;2015年02期

2 孙宁伟;赵瑜;刘勇;刘海峰;肖卫东;张，

本文编号：266781