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基于關(guān)系融合的專利網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析研究

基于關(guān)系融合的專利網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析研究

定  價:78 元

        

  • 作者:楊冠燦,李綱,劉彤 著
  • 出版時間:2019/11/1
  • ISBN:9787518957354
  • 出 版 社:科學(xué)技術(shù)文獻(xiàn)出版社
  • 中圖法分類:G306-39 
  • 頁碼:
  • 紙張:膠版紙
  • 版次:1
  • 開本:16開
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本書認(rèn)為當(dāng)前專利信息分析所面臨的4種挑戰(zhàn),即當(dāng)前在源數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)架構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)表示方法、分析方法上的不足限制了專利信息分析在解決實際分析情景過程中所發(fā)揮的作用。進(jìn)而提出可以采用多視角觀察獲得對復(fù)雜專利信息的多關(guān)系網(wǎng)絡(luò),并將這些關(guān)系網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有機融合實現(xiàn)對專利網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的深層分析。該方法由3個階段構(gòu)成,即針對復(fù)雜專利數(shù)據(jù)的多視角觀察、關(guān)系融合方法、網(wǎng)絡(luò)測量方法,其中核心的是前兩個階段。

針對復(fù)雜專利數(shù)據(jù)的多視角觀察是關(guān)系融合方法的邏輯起點,當(dāng)前針對專利信息的網(wǎng)絡(luò)分析主要是單一維度的觀察,這種分析方法會忽視與其他關(guān)系之間的依賴關(guān)系,造成“盲人摸象”的后果;而通過多視角觀察則可以彌補單一視角帶來的缺失,獲得對復(fù)雜信息更完整的認(rèn)知。然而,要將多視角觀察方法引入專利信息分析,還需要有一套系統(tǒng)的分析框架,否則,多視角觀察的結(jié)果如果僅僅是孤立呈現(xiàn)則無法發(fā)揮其應(yīng)有的作用。本書在相關(guān)研究的基礎(chǔ)上首先提出一種基于專利信息集合的表示方法,該表示方法以3種基本實體(專利權(quán)人、專利文獻(xiàn)、技術(shù)領(lǐng)域)為實體,通過關(guān)系代數(shù)轉(zhuǎn)化(共現(xiàn)關(guān)系轉(zhuǎn)化、間接關(guān)系轉(zhuǎn)化、衍生關(guān)系轉(zhuǎn)化等)實現(xiàn)了對3種基本實體多重關(guān)系的全面展現(xiàn)。另外,隨著當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計模型(尤其是隨機網(wǎng)絡(luò)模型)的發(fā)展,也可以通過仿真來對代表模型之間依賴關(guān)系的關(guān)系模式的網(wǎng)絡(luò)配置進(jìn)行統(tǒng)計推斷,從而獲得從局部結(jié)構(gòu)特征的總體認(rèn)知。

在關(guān)系融合方法方面,本書系統(tǒng)闡述了關(guān)系融合的原則、階段、網(wǎng)絡(luò)表示形式及融合過程中需要注意的幾個問題,如相關(guān)性問題、社群發(fā)現(xiàn)及評價問題。這些回顧過程對于未來進(jìn)一步擴展專利信息分析的深度具有較好的參考作用。

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