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【目的/意义】颠覆性技术具有隐蔽性和突变性，而技术主题在演化过程中会释放颠覆性趋势产生的早期信号，本文提出一种基于专利主题演化的颠覆性技术识别方法。【方法/过程】首先，基于S曲线法判断技术生命周期；其次，综合运用文本挖掘和社会网络分析方法识别技术主题的演化事件；最后，定义新主题出现、原主题趋热和多主题融合三类突变情况，用于识别具有颠覆性潜力的技术主题。【结果/结论】通过类脑智能领域专利实证，发现六个新出现主题、四个趋热型主题和六个融合型主题，通过专家判读，证明了所提方法的有效性，同时筛选出五项主题作为最终预测结果。【创新/局限】本文基于动态社区发现算法对技术主题的演化特征进行分析，进而基于主题突变性筛选颠覆性技术，但数据来源较为单一，将在未来研究中加以扩充。 相似文献
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不同数据库法律事件代码的多来源和不一致性给专利法律事件的分类和数据深加工带来较大阻碍，目前尚未形成层次化、系统化的分类体系架构。对此，以欧洲专利局（EPO）提供的全球专利法律状态XML数据为研究对象，详细介绍数据覆盖范围以及不同类型交换数据的数据格式；基于对PatSnap、INNOGRAPHY、incoPat、SooPAT、万象云和佰腾网等国内外知名专利检索分析平台中的专利法律状态对比，把EPO专利法律状态归纳为在审、授权、有效、失效、技术转移和其他六大类，并根据各类别在专利生命周期中出现的位置，对专利当前法律状态的有效性划分为在审、有效和失效3种状态，同时将4 000多个EPO法律事件代码中的转让代码和专利许可代码进行详细分类标引，针对专利法律状态分类体系构建、专利当前有效性判定、专利技术转移分类等关键问题，对EPO专利数据进行结构化解析和深加工，从而构建EPO专利法律状态数据库物理模型，为提高专利检索和分析工作的质量及效率提供支撑。 相似文献