基于核心集筛选与聚类的潜在专利技术组合识别方法研究

李昌; 周锦锦; 韩盟

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基于核心集筛选与聚类的潜在专利技术组合识别方法研究

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[目的/意义]精准识别潜在专利技术组合,将相互关联的技术组成保护范围更大的专利网,对于打破单项专利的局限性、构建更为缜密的技术壁垒具有重要意义.[方法/过程]首先在对关键词与核心IPC进行语义抽取的基础上,筛选出核心专利集合,然后计算基于专利相似性与互补性的专利组合强度,最后利用MCL聚类算法直观、精准地识别潜在专利组合,并以艾滋病疫苗领域专利对方法进行了验证.[结果/结论]该方法以核心专利集合为数据源有效降低了组合识别中的噪音,基于多维度的专利组合强度计算克服了以往组合识别指标的片面性,利用MCL聚类算法无需人为规定簇群数量,保证识别质量.

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来源
《情报理论与实践》 |2021年第2期|178-184|共7页
作者
李昌; 周锦锦; 韩盟;
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作者单位

大连理工大学科学学与科技管理研究所辽宁大连116024;

东北农业大学经济管理学院黑龙江哈尔滨150036;

山东理工大学科技信息研究所山东淄博255049;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
专利技术组合; 识别方法; 核心专利集; MCL算法; 专利筛选;

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