基于专利新颖性研发组合标识图技术机会分析,这是一篇与新颖性论文范文相关的免费优秀学术论文范文资料,为你的论文写作提供参考。
新颖性论文参考文献：
摘 要：[目的/意义]识别新颖专利代替由一组关键词代表的专利空白,改善技术机会识别过于主观的缺陷.[方法/过程]利用一种基于系统流程的定量方法识别专利的新颖程度.通过基于密度的局部离群点（DLOF）算法识别出新颖专利,利用技术范围指标和同类专利数量指标构建研发组合标识图.[结果/结论]研究结果表明,基于专利的新颖性研发组合标识图可以准确地识别出新颖专利,为技术研发提供借鉴.
关键词：技术机会分析 新颖专利 专利新颖性研发组合标识图 文本挖掘 局部异常因子
分类号：G202
引用格式：陶成琳,王伟,张世玉.基于专利新颖性研发组合标识图的技术机会分析——以溶栓药领域为例[J/OL]. 知识管理论坛, 2016, 1（4）： 276-282[引用日期]. http：//www.kmf.ac.cn/p/1/44/.1 引言
随着新技术的不断发展,企业逐渐意识到技术创新本身固有的风险.在这样的背景下,技术机会分析的战略重要性得到进一步提升.越来越多的企业开始通过组织专家小组,掌握产业的技术发展现状,力求找到技术突破口.随着技术的不断增值,劳动密集型产业被技术创新型产业逐步取代,耗费人力及时间的专家讨论已经不能满足创新周期逐步缩短的产业布局[1].因此,企业领导者希望通过技术机会分析发现潜在的技术机会,节约生产成本及时间创造更多价值.基于文献计量分析和文本挖掘的专利分析可以用来分析技术机会[2],客观的识别出企业的技术发展点.
基于专利的技术机会分析具体是指利用一系列技术以及大规模数据集对专利信息进行挖掘,发现新技术及预测其市场前景,偏重于技术预测和预见.由于专利信息包含技术领域的关键性技术,对专利信息进行分析可以为技术机会提供支持.技术机会分析的结果可以利用图形、表格、曲线图等形式的专利地图表示,使结果更加简洁、直观[3].目前已有诸多研究将文本挖掘和数据降维等数据挖掘方法相结合,对专利进行技术机会分析.同时,专利空白地图[4]、专利空缺地图[5]、基于生成式拓扑映射的专利地图及语义专利地图[6] 等方法都被用来进行技术机会的识别.虽然许多学者都从不同角度对技术机会的识别进行研究,但仍不够精确.现阶段的研究多是将高维的专利数据根据其技术之间的相似性实现数据降维,使其显示在一个二维专利地图中.专利地图中的空白点被解释为潜在技术机会,空白点的密度越低,则潜在的技术机会就越大.这样的研究虽然可以节省人工操作的时间,但在实践中分析大量的非结构化数据时依然存在弊端.目前关于专利地图的研究侧重于可视化的方法[7],其中最主要的是主成分分析（PCA）和自组织映射（SOM）方法.主成分分析法[8]是通过线性旋转变换寻找方差最大的方向作为坐标轴方向,舍弃方差较小的维度实现降维,但是舍弃的变量中所包含的有价值的信息并没有被考虑在内.自组织映射[9]方法可以实现向量的非线性映射和聚类,在二维平面上进行专利数据的预测,具有良好的效果.但其认为相邻输入向量彼此无关,未考虑到专利信息是一个时间序列,相邻时刻的数据之间具有较大的相关性,因此采用自组织映射方法处理专利问题会丢失很多信息.关于技术机会分析,最新的研究应用生成式拓扑映射[10]识别专利空白点,利用逆映射保持原拓扑关系不变生成专利地图识别出一种由关键词组成的关键词串,这组关键词串是否有意义以及判断专利空白的阈值都是依赖专家小组的意见,使结果过于主观[11].由于专利空白评估存在一定程度的主观性,因此对潜在技术机会的评价也存在一定的主观性,目前尚缺乏衡量专利新颖程度的客观指标.
鉴于以上存在的弊端,利用一种改进的方法识别和评价技术机会是必要的.本文基于系统流程和定量的方法识别出新型专利,取代之前的一组代表专利的关键词的专利空白,使潜在技术机会的识别更加精确.所提出的方法的核心是文本挖掘和局部异常因子,利用文本挖掘的方法提取专利关键词之后采用局部异常因子衡量一个数据集合的新颖程度.和现阶段的以知识流动[12]和知识链接[13]为基础进行技术预测的方法不同,是以关键词使用的相似程度即专利信息的新颖程度为衡量指标.区别于现有研究,应用技术范围指标取代被引频次指标,和同类专利数量指标构建二维研发组合标识图,使专利标识图简洁精确的同时更加适用于分析中文文本的专利信息.
2 新颖专利研发组合标识图的构建
2.1 构建专利矩阵
传统的专利矩阵,将一个系统分解为几个相互排斥且完全穷尽的二维矩阵.这种方法允许系统对各维度进行单独处理,汇总后形成对整个数据的分析.本文对专利的文本信息进行挖掘,将专利的签发日期、专利号以及专利关键词所构建的以关键词（S11,等,Snn）为横轴、专利号（P1,等,Pn）为纵轴的专利矩阵作为局部离群点检测的输入值.表1中列举的专利矩阵中,签发日期和专利号用文本形式表示,而关键词向量则用二进制值表示,“1”代表该专利和列出的关键词相关,而“0”则意味着不相关.表一中,P5是在YMD5发表的,在D1的维度具有S1i关键词,D2有S21 关键词.具体形态如表1所示：
2.2 识别新颖专利
基于密度的局部异常挖掘算法不再把异常看做是一种二元属性（只有异常和非异常的区别）,而是用局部异常因子LOF来表示对象的异常程度.对象p的局部异常因子反映了该对象的异常程度,局部异常因子LOFk（p）越大,则该对象是异常数据的可能性越大；反之,则该对象是异常数据的可能性越小.
本文所提出的方法利用基于密度的局部异常因子（LOF）评估专利的异常程度,以实现定量结果的客观解释.该方法可以在过滤异常值的基础上检测任意形状的自然聚类.某一点的局部异常值通过该点和周围各点的平均密度比值得到.具体计算分为4个步骤：①对象p的k-距离（k-distance（p）为p和其近邻k的欧几里得距离,其中k值被定义为参数聚类的最小距离；②将q定义为p的可达距离,表示为reachDistk（p,q）,通过max{d（p,q）, k-distance（p）}得到,d（p,q）即p和q之间的欧几里得距离；③Nk（p）定义为p的k近邻点的集合,以密度为基础的可达距离表示为lrdk（p）,如公式（1）所示；④p对其周围对象k的LOF值如公式（2）所示.
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