专利引文推荐问题研究

发布时间：2023-04-03 18:39

　　在申请专利时,专利审查员需要确定申请专利的现有技术,以确定该专利的新颖性。对于专利组织来说,如何高效准确地为给定专利推荐引文是一件非常重要的事。传统的专利引文推荐需要大量的人工审查,十分耗时。为减少人工以及节省时间,有研究人员利用计算机技术自动为专利推荐引文。然而,许多研究仅考虑专利的文本信息,忽略专利文档所具有的丰富的结构信息,而这些结构信息在进行专利引文推荐时也非常重要。此外,大多数研究工作仅着眼于为专利推荐专利文献,对于非专利文献关注较少。论文作为一种主要的非专利文献,如果能找到专利发明人作为论文作者时所撰写的论文,对审查员理解专利内容,进行更高效地专利检索十分有帮助。本文主要针对专利引文推荐的相关问题进行研究。首先提出一种两段式的基于排序学习的专利引文推荐方法,考虑专利文档的多维特征,并综合考虑这些特征对相关专利进行排序,提升专利推荐的效果。其次,本文提出一种在专利网络和论文网络中进行发明人和作者对齐的方法,将论文数据引入专利网络,提升专利推荐的效果。最后,本文设计并实现一个专利引文推荐的系统,在提供基本的专利检索功能的同时,利用本文提出的两种方法,提供专利引文推荐功能和发明人...

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究内容与组织结构
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 组织结构
第二章 相关理论知识
    2.1 排序学习
    2.2 文本特征表示
    2.3 相似度计算
        2.3.1 文本相似度
        2.3.2 集合相似度
    2.4 本章小结
第三章 基于排序学习的专利引文推荐
    3.1 专利引文推荐问题定义
    3.2 基于排序学习的专利引文推荐方法
        3.2.1 候选集选取
        3.2.2 排序学习
        3.2.3 查询-文档对的特征表示
        3.2.4 算法流程
    3.3 实验
        3.3.1 数据集描述
        3.3.2 评价指标
        3.3.3 对比方法和实验设置
        3.3.4 实验结果及分析
        3.3.5 个案分析
    3.4 本章小结
第四章 专利发明人与论文作者对齐方法
    4.1 问题定义
    4.2 基于文本内容和合作者网络的对齐方法
        4.2.1 候选集选取
        4.2.2 专利发明人与论文作者对齐
        4.2.3 算法流程
    4.3 实验结果与分析
        4.3.1 数据收集与处理
        4.3.2 实验结果
        4.3.3 数据集描述
        4.3.4 评价指标
        4.3.5 实验结果与分析
        4.3.6 个案分析
    4.4 本章小结
第五章 专利引文推荐系统
    5.1 系统结构设计
    5.2 数据处理
    5.3 系统模块功能
        5.3.1 检索功能
        5.3.2 专利引文推荐功能
        5.3.3 发明人-作者对齐功能
    5.4 本章小结
结论
    总结
    展望
参考文献
攻读硕士期间的成果及参与的科研项目
致谢



本文编号：3780936