深层网技术在专利数据提取中的应用

发布时间：2018-03-23 07:44

  本文选题：专利检索　切入点：深层网　出处：《计算机与应用化学》2011年08期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：深层网技术是获取隐藏在以表单为特征的网络数据库检索入口后的数据页面的提取技术,解决了通用搜索引擎不能有效索引深层网网页的问题。专利数据是一类重要的深层网数据资源,对其进行提取、挖掘具有重要意义。本文利用深层网技术开发了一个专利检索系统,实现了对中国和美国专利数据的本地检索、提取和下载,以及针对中国专利的法律状态检索。该软件支持专利的批量下载及文件管理,并根据中国和美国专利显示为多个单页TIFF格式图片不利于本地管理和浏览的特点,开发了实用性较强的TIFF格式图片多页合并和通用PDF格式转换功能。该专利检索系统采用面向用户的界面设计和功能开发,具有简单、易用的特点。
[Abstract]:Deep web technology is the technology of extracting data pages hidden behind the retrieval entry of a network database characterized by forms. It solves the problem that the general search engine can not effectively index the deep web pages. Patent data is a kind of important deep web data resource. Mining is of great significance. In this paper, a patent retrieval system based on deep web technology is developed to retrieve, extract and download patent data from China and the United States. The software supports batch downloading and file management of patents, and according to the characteristics of Chinese and American patents displaying multiple single-page TIFF format images is not conducive to local management and browsing. The functions of multi-page merging in TIFF format and conversion of general PDF format are developed. The patent retrieval system adopts user-oriented interface design and function development, which is simple and easy to use.
【作者单位】： 中国科学院过程工程研究所多相复杂系统国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(20673119,90612015,20221603,20821092)
【分类号】：TP391.3

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本文编号：1652522