重大新药创制中专利丛林识别方法研究

发布时间：2020-05-31 00:10

【摘要】：目的:通过对特定技术领域的专利数据信息进行挖掘,识别某技术领域专利丛林现象。构建了专利丛林识别方法及测度指标,实现对专利丛林识别方法的改进,弥补现有方法的不足,为专利丛林的识别提供可供借鉴的研究范式。客观识别生物医药领域的专利丛林现象,全面把握一个产业的专利战略布局,可以为研发机构有针对性的选择主要专利权人进行合作提供信息支持。可以降低研发机构在技术创新过程中的侵权风险,增强技术创新的安全性,打破技术封锁,以提高技术创新活力。方法:借助文献调研法、专利信息分析、社会网络分析等方法确定专利丛林的定义、表现特征,并通过对专利丛林的表现特征分析之后,确定识别方法中涉及的各个测度指标及其计算方法。选定研究技术领域之后,检索相关专利数据构建本地专利数据库。借助Matlab软件对专利数据进行清洗、去重、统计等预处理。将处理好的数据导入到Gephi中生成专利丛林识别网络图谱,继而通过技术基础价值强度和技术关联强度两个角度切入,明确最终的专利丛林区域。结果:通过本研究提出的专利丛林识别方法,对抗白血病药物技术领域实现了该领域的专利丛林的识别,分别识别出了技术萌芽期、成长期和成熟期阶段的基础性专利的主要研究方向,发现该领域基础性专利的研发方向从最初的基础性抗体结合逐步发展到抗体介导靶向治疗和分子靶向治疗,再到目前抗肿瘤药物的热门靶点异柠檬酸脱氢酶抑制剂的研究。专利丛林的发展也从最初萌芽期阶段未见丛林,过渡到成长期的丛林涉及的领域主要是围绕着技术萌芽期的基础性专利发展的,再到成熟期的专利丛林的技术领域围绕着技术成长期的基础性专利生长而动态演变的。通过专利丛林识别方法的应用实现了对该方法可行性和有效性的评价。结论:利用本研究提出的专利丛林识别方法可以准确的识别出专利丛林的区域,通过专利丛林识别图谱的绘制,简洁直观地呈现出了专利丛林的发展趋势,为专利战略布局的制定提供了借鉴,合理规避技术侵权风险,提高技术创新效率。对比现有的专利丛林识别方法,该方法增强了分析结果的客观性,对抗白血病药物技术领域不同技术发展时期的专利丛林现象进行了有效识别。
【图文】：

生命周期曲线,丛林,识别框架,专利

第 3 章专利丛林识别方法的维度构建3.1 构建原理专利丛林的结构特征与核心-边缘结构十分相似。将核心-边缘结构理论引入专利分析中，将专利丛林看作专利网络，网络中专利个体所处的地位即专利的技术基础性强弱，通过专利的技术基础价值属性进行评估，而专利之间的联系程度通过技术关联属性即专利间技术的交叉性和专利权人之间的关联关系进行表示。通过专利个体的技术基础价值属性和专利间的技术关联度属性来区分专利丛林中的中心节点与外围节点，并根据专利丛林形态随时间变化的多样性特征，引入专利技术生命周期曲线，根据该曲线划分不同的时间切片，选取不同时间切片下法律状态为有效的专利，，以上述两个属性为切入点以识别不同时期的专利丛林。具体的识别框架如图 3.1 所示。

技术关联,强度指标,体系,专利

和权力要求强度。相对同族专利数=某专利的绝对同族专利数量/该专利集合中所有专利的平均同族专利数量；相对权力要求数=某专利的绝对权利要求数量/该专利集合中所有专利的平均权利要求数量。3.3 技术关联强度维度构建技术关联强度表示的是专利与专利的技术之间的关联关系，反映专利丛林中专利之间的相互联系，从而确定专利网络中专利丛林的范围。根据专利丛林的表现特征，从技术类别、技术内容以及技术人力三个方面对专利的技术关联强度进行测度。每个层面对应的测度指标为技术覆盖度、内容相关度和技术分散度。（见图 3.2）
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：R95;G306

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