林业行业高校及科研机构专利知识图谱构建

发布时间：2024-03-16 19:31

　　随着进入信息化时代,大量的数据堆积在各行各业中,这些数据中隐含着无数不为人知的信息等待人们去发现挖掘。2015年中国专利局所受理的专利包括国内外申请者超过110万件,占全世界专利申请总量近40%,超过美日韩总和。2016年林业局发布了《2016年加快建设知识产权强国林业实施计划》,彰显了林业领域专利申请欣欣向荣的发展。本文选取中国林业专利数据库内国内林业高校及林业研究机构所申请专利数据作为数据源进行知识图谱分析。本文运用LDA主题模型及TF-IDF方法对高校和研究机构的专利申请热点进行预测,以年代为轴分析专利侧重点的变迁,并对地区专利申请侧重点进行分析。除主题模型分析以外,本文同时对专利数据进行基于统计学基础的分析,对专利申请情况的年代分析、地区分析差异和作者合作网络及申请人等做分析,对专利名称及摘要进行关键词划分,并对其结果进行知识图谱绘制。本文最后对林业专利数据管理与分析系统的开发及功能进行了阐述。研究结果表明,我国林业领域申请的专利数量自2002年起显著增多,高校所申请总数为全部高校及研究机构所申请专利数的75%;以根据关键词分析结果可知,申请热点多体现在木材加工、化学加工、建筑...

【文章页数】：55 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究现状
        1.2.1 国内知识图谱的研究现状
        1.2.2 专利数据的研究现状
        1.2.3 林业领域对知识图谱的研究现状
    1.3 研究内容及方法
        1.3.1 浅层知识图谱分析
        1.3.2 深层知识图谱分析
    1.4 本文组织结构
2 相关理论基础
    2.1 主题模型的概念与LDA模型
    2.2 基于LDA的主题分类算法
        2.2.1 LDA模型结构
        2.2.2 LDA模型参数估计
    2.3 TF-IDF方法
3 基于统计的知识图谱分析
    3.1 年代分析
    3.2 申请人及申请机构分析
        3.2.1 高校及研究机构申请情况分析
        3.2.2 申请人合作网络
    3.3 地区分析
    3.4 关键词分析
4 基于主题模型的知识图谱分析
    4.1 主题模型建模
    4.2 以年代为轴主题的变化
    4.3 申请人兴趣
    4.4 地区侧重点
5 林业专利数据管理与分析系统
    5.1 系统设计
        5.1.1 需求分析
        5.1.2 可行性分析
        5.1.3 系统架构
    5.2 数据关系
    5.3 功能实现
        5.3.1 数据显示功能
        5.3.2 基于统计数据分析功能
        5.3.3 主题模型分析
6 总结和展望
参考文献
个人简介
导师简介
获得成果目录
致谢



本文编号：3930002