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基於增量式語義標注的專利分析與挖掘/中南財經政法大學青年學術文庫

作者：陳旭|責編:唐偉
出版社：武漢大學
ISBN：9787307220775

出版日期：2021/10/01
裝幀：平裝
頁數：260

人民幣：RMB 49 元售價：元

內容大鋼

在這個知識創新的時代，專利採集與分析對企業有著重要的意義。專利分析可以幫助企業從已公開的專利中把握本領域內的發展動向、學習先進的技術、規避專利技術雷區和分配有限的資源到有意義、有價值的研究開發中。本書從專利文獻基本概念入手，對比了國內外知名專利檢索與分析系統，介紹了專利檢索與分析的關鍵技術，然後介紹了專利分析中的常用編程語言Python，接著重點闡述了基於Python的專利數據採集方法，基於支持向量機的高質量專利預測，增量式的專利語義標注方法以及基於語義網的專利知識挖掘方法。最後，本書基於已經標注的專利數據，提出一種基於語義網的專利分析地圖，展現了熱點主題以及主題之間的關聯，並用案例說明了分析的有效性，為企業的科技創新和戰略決策提供支持。

作者介紹

陳旭|責編:唐偉
陳旭，博士畢業於武漢大學電腦學院，現任中南財經政法大學信息與安全工程學院教師，研究生導師。主要研究方向為專利信息挖掘與分析，主要教授課程包括大數據分析導論、管理信息系統、網路數據挖掘、數據及其應用，曾發表SCI/EI檢索論文十余篇，作為技術骨幹參與過國家自然科學基金重點項目，曾在CIKM、WWW等國際頂級會議發表學術論文，授權一項國家發明專利，研發的專利分析系統曾獲NDBC最佳系統演示獎。

第1章  專利文獻概述
  1.1  專利文獻的價值
  1.2  專利文獻的組成
  1.3  專利文獻的特點
  1.4  專利資料庫的發展
第2章  現有專利檢索與分析系統
  2.1  國家知識產權局專利信息檢索系統
  2.2  Patentics專利信息檢索與分析平台
  2.3  SooPAT專利搜索引擎
  2.4  其他國內外專利檢索與分析平台
第3章  專利檢索與分析關鍵技術
  3.1  網路爬蟲
  3.2  信息抽取
  3.3  機器學習
  3.4  專利聚類
  3.5  專利標注
  3.6  網路輿情分析
  3.7  專利地圖
第4章  專利分析編程語言Python
  4.1  Python 語言概述
  4.2  Python 變數及數據的使用
  4.3  Python程序的控制結構
  4.4  專利文本分析
第5章  基於Python的專利數據採集
  5.1  Python第三方requests庫的安裝
  5.2  使用 requests庫獲取網頁內容
  5.3  網頁源碼HTML語言簡介
  5.4  BeautifulSoup使用基礎
  5.5  基於BeautifulSoup的專利信息抽取實現
  5.6  基於XPath的專利信息抽取實現
第6章  增量式專利語義標注
  6.1  專利語義標注概述
  6.2  專利功效標注
  6.3  專利技術標注
  6.4  語義標注實驗結果與分析
第7章  基於支持向量機的高質量專利預測
  7.1  相關工作
  7.2  基於多維特徵的高質量專利預測
  7.3  專利質量預測實驗與分析
第8章  基於語義網的專利知識挖掘
  8.1  專利知識挖掘概述
  8.2  專利語義網概述
  8.3  專利聚類
  8.4  技術層次語義網
  8.5  專利技術地圖
  8.6  專利功效地圖
  8.7  熱點技術功效矩陣
第9章  專利分析與挖掘案例
  9.1  無線通信領域分析案例
  9.2  電話通信領域的專利熱點分析案例

參考文獻

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