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1.
[目的/意义]研究时间因素对专利被引频次的影响,可以减少时间因素对技术评价活动的制约,提高评价的准确性和可信度。[方法/过程]采集1975-2017年的美国专利数据,开展基于固定效应法的专利被引频次的修正研究。将专利按照不同公开年份和不同技术领域分组,选定组内均值和6个TOP分位数为被引频次基准,统计当前时间点的被引频次基准线及基准线的历史时序变化情况。建立神经网络模型,拟合基准线的时序变化规律,并预测未来统计时间点的基准线。[结果/结论]专利公开年份和统计年份的时间差异,使得专利被引频次无法直接进行比较。本文建立了基于不同技术领域、不同公开年份和不同统计年份的专利被引频次基准线,为专利评估提供参考。 相似文献
2.
[目的/意义] 两个国家间的创新合作机会有些是显性直接的,有些是潜在间接的。在此试图构建一种计量和分析专利引用关系的方法,用于发现两国间潜在的间接创新合作机会。[方法/过程] 全球价值链上不同环节专利之间的引用关系中,蕴含着相互衔接、配套的间接合作关系,而不同环节的专利通常具有不同的功能,即IPC存在一定跨越度。因此,设计"专利引用跨越度"指标及算法,用于计量和筛选专利引用网络中"引用跨越度"达到预设阈值的专利引用关系,作为发现间接创新合作机会的基础数据。以新加坡在中国获得授权的发明专利为样本,基于专利引用跨越度计量并配合人工解读和识别,发现中新两国间一系列的间接创新合作机会。[结果/结论] 基于专利引用跨越度计量的两国间间接创新合作机会发现的方法,被实验检验为有效。 相似文献
3.
基于深度学习的中文专利自动分类方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
[目的/意义] 面向当前国内专利审查和专利情报分析工作中对于海量专利分类的客观需求,设计了7种基于深度学习的专利自动分类方法,对比各种方法的分类效果,从而助力专利分类效率和效果的提升。[方法/过程] 针对传统机器学习方法存在的缺陷,基于Word2Vec、CNN、RNN、Attention机制等深度学习技术,考虑专利文本语序特征、上下文特征以及分类关键特征,设计Word2Vec+TextCNN、Word2Vec+GRU、Word2Vec+BiGRU、Word2Vec+BiGRU+TextCNN等7种深度学习模型,以中国专利为例,选取IPC主分类号的"部"作为分类依据,对比这7种模型与3种传统分类模型在中文专利分类任务中的效果。[结果/结论] 实证研究效果显示,采用考虑语序特征、上下文特征及强化关键特征的深度学习方法进行中文专利分类具有更优的分类效果。 相似文献
4.
科技期刊参考文献的合理引用 总被引:7,自引:3,他引:4
通过探讨参考文献引文的位置、数量、权威性、自引、国外文献、时效性及网络文献,认为参考文献的合理引用应遵循实事求是的原则,一切从论文主题的需要出发,合理、正确、充分地引用参考文献,做到因文而引,做到不漏引和错引. 相似文献
5.
基于领域本体对专利情报知识挖掘的浅析 总被引:1,自引:0,他引:1
专利作为企业间竞争博弈的重要信息源,通过对其进行深挖掘可以把握竞争对手的技术发展战略以及未来的产品布局,同时还可借助既有专利信息进行产品发明及再创新,故对专利情报进行有效组织和管理,实现隐性知识发现是当今热点问题.通过以实际工作中血管支架专利分析为例,结合对专利情报本身结构的分析,并引入本体理论,同时借助TRIZ和推理机制等概念,初步探讨基于领域本体的专利情报知识挖掘,拟研究一种可以面向专利用户实现智能化情报挖掘体系,从而有效支持专利知识的共享与重用. 相似文献
6.
7.
通过对目前因特网上中文专利信息资源的收集整理,研究中国网络化专利信息资源的分布情况,在此基础上总结出中国网络专利信息资源发展中存在的一些不足之处及其发展趋势,以期有利于进一步加强“国家科学数字图书馆专利信息门户网站”建设的针对性。 相似文献
9.
10.
目前,学术界多开展引用动机和引文功能的相关研究,但对于引用偏好等引用行为却关注较少。基于Taylor的信息使用环境理论,本研究采用参考文献分析方法,全面揭示了施引者引用行为的特征和影响因素。研究将信息使用环境理论中的前三类要素分别通过学者特征、组织环境及论题进行定义,采用参考文献分析法提取第四类要素;随机抽取论文样本,针对上述四类特征进行编码并通过统计分析探讨影响施引者引用行为的因素。研究发现:学者的年龄、性别、教育水平、学术年龄、职业角色、职称、所属机构的类型和层次以及所从事的研究主题和类型,都能对质量、语种、数量、信息资源类型、论文新旧的引用偏好产生显著影响。研究表明:信息使用环境理论和参考文献分析法在引用行为研究中具有适用性。表4。参考文献47。 相似文献