基于专利网络节点重要性的核心专利识别方法研究     

郭剑明  王婧怡  周云峰  袁润 《情报杂志》2023,(5):162-168+191

[研究目的]综合考虑专利节点度数及其邻域专利节点对(node pair)间的相似程度，定义并计算专利节点在网络中的结构重要性，从网络科学视角完善专利价值评价与核心专利识别方法。[研究方法]基于专利四种基本引用关系构建专利综合引用网络；利用网络节点度数及其邻域节点对的相似度量化表征其局部网络结构重要程度，以此为依据提出专利节点重要性评价指标PNII,进行核心专利识别；从复杂网络视角，利用传染病传播动力学模型(SIR)计算专利节点的实际传播影响力，以此为判据比较PNII和其他网络中心性指标在不同传播概率和不同节点比例下的识别效果。[研究结论]结果表明，基于专利网络节点重要性的PNII指标相较一般的网络中心性指标更加科学，核心专利识别结果更加准确；基于传染病传播动力学模型的评价方法，在一定程度上解决了核心专利识别结果评价难题。  相似文献