专利知识获取及其推送方法研究

发布时间：2021-05-23 04:13

　　在综合分析了主题网络爬虫、专利文本分类、潜在设计需求以及基于专利知识的产品创新设计方法的研究现状之后,针对当前专利数据采集和专利文本分类中存在的不足,以及专利知识推送过程中存在的一系列问题,提出了专利主题网络爬虫的设计与实现方法、基于改进Tri-training的半监督专利文本分类方法以及个性化专利知识推送方法,并研发了基于专利知识的计算机辅助产品创新设计平台。全文分为五章:第一章阐述了课题的研究背景及意义,介绍了国内外关于专利、主题网络爬虫、专利文本分类、潜在设计需求分析以及专利知识辅助产品创新设计等相关研究的现状,确定了本文的研究方向以及主要研究内容。第二章针对当前专利数据获取效率较低、人工劳动比例所占较多的问题,设计并开发一种专利主题网络爬虫,在专利主题相关性判别上提出基于句向量（Doc2Vec）的专利短文本相似度计算方法,对专利进行有效初步筛选。试验结果表明,该主题网络爬虫具有较高的获取效率和适用性。第三章针对信息增益用于专利文本分类缺点和传统专利自动分类中训练集标注瓶颈问题,分别提出了改进信息增益算法和改进Tri-training的半监督分类方法。最后以美国专利的分类试验为例... 

【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：98 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
致谢
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 课题研究的背景和意义
        1.1.1 课题背景
        1.1.2 课题的提出及意义
    1.2 研究现状
        1.2.1 专利研究概况
        1.2.2 主题网络爬虫研究现状
        1.2.3 专利文本分类研究现状
        1.2.4 潜在设计需求分析研究现状
        1.2.5 专利知识辅助产品创新设计方法研究现状
    1.3 研究内容
        1.3.1 研究背景
        1.3.2 研究重点
    1.4 论文的体系结构
2 专利主题网络爬虫系统的设计与实现
    2.1 引言
    2.2 爬虫系统架构
    2.3 系统关键技术
        2.3.1 页面采集和页面解析
        2.3.2 专利筛选
    2.4 系统试验与分析
        2.4.1 试验一
        2.4.2 试验二
    2.5 本章小结
3 基于改进Tri-training的半监督专利文本分类方法研究
    3.1 引言
    3.2 专利自动分类关键技术
        3.2.1 专利文本特征提取方法
        3.2.2 基于改进Tri-training的半监督协同训练分类方法
    3.3 试验与分析
        3.3.1 试验数据及设置
        3.3.2 评价指标
        3.3.3 试验结果及分析
    3.4 本章小结
4 个性化专利知识推送方法研究
    4.1 引言
    4.2 协同知识模型
        4.2.1 设计师模型
        4.2.2 设计需求模型
        4.2.3 专利知识模型
    4.3 个性化专利知识推送结构框架
        4.3.1 个性化专利知识推送架构
        4.3.2 专利知识匹配方法
        4.3.3 灵感启发知识关联度映射关系求解
        4.3.4 专利知识关联度计算方法
        4.3.5 潜在设计需求挖掘
    4.4 个性化专利知识推送流程
    4.5 实例分析
    4.6 本章小结
5 基于专利知识的计算机辅助产品创新设计平台
    5.1 引言
    5.2 平台开发环境及总体框架
        5.2.1 平台开发环境
        5.2.2 平台的整体框架
        5.2.3 平台的主要数据结构
    5.3 产品创新设计及平台功能实现
        5.3.1 用户管理
        5.3.2 专利采集模块
        5.3.3 专利自动分类模块
        5.3.4 专利知识提取
        5.3.5 专利知识推送
        5.3.6 知识库管理
    5.4 本章小结
6 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
在校期间科研成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于专利文本数据挖掘的技术预测方法与实证研究——以纳米技术在能源领域应用为例[J]. 王效岳,赵冬晓,白如江.  情报理论与实践. 2017(04)
[2]面向专用信息获取的用户定制主题网络爬虫技术研究[J]. 薛丽敏,吴琦,李骏.  信息网络安全. 2017(02)
[3]TRIZ理论在特殊群体辅助轮椅创新设计中的应用[J]. 李付星.  包装工程. 2016(10)
[4]面向创新设计的专利知识抽取方法[J]. 马建红,张明月,赵亚男.  计算机应用. 2016(02)
[5]主题网络爬虫研究综述[J]. 于娟,刘强.  计算机工程与科学. 2015(02)
[6]基于词频信息的改进信息增益文本特征选择算法[J]. 石慧,贾代平,苗培.  计算机应用. 2014(11)
[7]国内外专利挖掘研究（2005-2014）综述[J]. 屈鹏,张均胜,曾文,乔晓东,王惠临.  图书情报工作. 2014(20)
[8]基于分歧的半监督学习[J]. 周志华.  自动化学报. 2013(11)
[9]寻找用户潜在需求的新方法[J]. 李民.  机械设计. 2013(06)
[10]基于ZMET的产品设计用户潜在需求发掘方法研究[J]. 杨颂,蒋晓.  大众文艺. 2012(07)

博士论文
[1]基于专利知识的机械产品创新设计方法研究[D]. 薛驰.浙江大学 2013

硕士论文
[1]基于记忆结构的专利灵感知识提取及产品创新方法[D]. 李昊.浙江大学 2017
[2]基于专利知识的产品创新设计方法研究[D]. 姚宏兴.浙江大学 2016
[3]交互设计中用户潜在需求的研究[D]. 代海涛.南昌大学 2014
[4]产品设计的潜在需求分析探讨[D]. 王恒冲.湖南大学 2009
[5]产品专利自动分类方法研究与应用[D]. 姚振农.浙江大学 2008



本文编号：3202261