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基于专利共类分析的技术领域关联研究的中期报告
一.研究背景
随着科技的发展和经济的全球化，专利越来越成为创新竞争的重要手段。国家对于专利技术的重视程度也越来越高，特别是在战略性新兴产业的发展方面更是如此。而专利信息的海量化和复杂化给专利分析带来了新的挑战。如何利用专利信息更好地指导科技创新和产业发展已成为当前热点问题。
专利分类是对专利技术的传统分析方法之一，它可以通过对专利文本的内容、主题、技术特征等方面进行分类，实现对专利信息的层次性管理，为专利的分布式存储、检索和利用提供支撑。近年来，随着专利信息时空跨度的增加以及技术内容的不断拓展，专利分类方法也在不断地发展和完善。
然而，现有的专利分类方法仍然存在着一定的问题。一方面，传统的专利分类方法往往依赖于人工定义的分类系统和知识结构，难以适应快速变化的技术领域和不同文化背景的知识体系；另一方面，传统的专利分类方法往往没有考虑各维度之间的交叉关联性和重要性，难以反应出技术领域内知识结构的全貌。
基于专利共类分析的技术领域关联研究旨在通过对同一技术领域内的专利进行共性分析，发现技术领域内的知识结构和技术发展趋势，为产业创新和政策制定提供支撑。本文提出了一种基于专利共类分析的技术领域关联研究方法，并以某一具体技术领域内的专利数据为实验数据，探索了该方法的数据处理流程和分析结果。
二.研究方法
基于专利共类分析的技术领域关联研究方法包括以下步骤：
1、数据收集：收集同一技术领域内的专利信息，并将专利文本转化为机器可读的格式。
2、专利预处理：对专利文本进行去噪、分词、去停用词、词干化等操作，以构建专利文本的特征向量。
3、词频统计：对每个文本特征向量中的词语进行词频统计，得到每个词语在专利文本中的出现频率。
4、互信息计算：计算每两个词之间的互信息，作为衡量词语之间相关性的指标。
5、聚类分析：基于互信息计算结果进行聚类分析，得到同一聚类簇内的专利文本。
6、聚类结果解释：对同一聚类簇内的专利文本进行分析和解释，得到该聚类簇内的特征及其对应的技术领域关联。
三.实验结果
本研究以某一具体技术领域内的专利数据为实验数据，应用上述方法进行了分析和处理。具体实验结果如下：
1、数据收集：收集了该技术领域内的5000份专利信息，主要包括专利名称、专利摘要、专利权利要求书等信息。收集的专利数据覆盖了该技术领域的主要技术领域和研究热点。
2、专利预处理：对专利文本进行了去噪、分词、去停用词、词干化等操作，使其可以用于计算互信息。
3、词频统计：对每个文本特征向量中的词语进行了词频统计。
4、互信息计算：对每两个词之间的互信息进行了计算，得到了每两个词之间的相关性值。
5、聚类分析：基于互信息计算结果进行了聚类分析，得到了共10个聚类簇。
6、聚类结果解释：对同一聚类簇内的专利文本进行了分析和解释，得到了该聚类簇内的特征及其对应的技术领域关联。
四.研究结论
本研究利用基于专利共类分析的技术领域关联研究方法，对同一技术领域内的专利信息进行了分析和处理，并得到了该技术领域内的知识结构和技术发展趋势。通过对聚类结果的解释，可以发现不同聚类簇内的专利具有明显的技术特征和技术领域关联，为产业创新和政策制定提供了重要的参考价值。
然而，本研究仍存在一些局限性，如研究所使用的专利数据集较小，聚类算法的优化和对各聚类簇内部和簇间的关联性进行更细致的分析等，这是以后研究可以进一步完善的方向。