【摘 要】
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专利信息和数据作为众多独创性的科研成果和知识的载体,对其进行统计与深度分析,不仅能够发现相关科技成果的发展趋势,而且能够挖掘出如战略计划、市场策略、知识产权转移等
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专利信息和数据作为众多独创性的科研成果和知识的载体,对其进行统计与深度分析,不仅能够发现相关科技成果的发展趋势,而且能够挖掘出如战略计划、市场策略、知识产权转移等深度情报信息,从而为国家或企业决策提供支持。因此,对专利信息进行深度挖掘和统计分析,吸引了众多研究者的关注。本文在对链接分析算法和可视化工具进行研究的基础上,设计并实现了基于Restful服务的专利数据分析及可视化系统。本系统通过实现专利数据的在线获取和本地上传,达到了对专利数据的统一管理;基于PageRank和HITS算法对真实的专利数据进行统计分析,并使用D3.js等Web可视化工具对分析所得结果进行数据可视化;借助于Apache Wink框架和Restful服务的相关理论,提出了一种专利数据分析及数据可视化的通用框架:通过统一数据和接口的方式对链接分析算法和可视化方法进行封装,使得多种不同方法集成于框架中,并在运行时达到它们的动态绑定,满足了用户个性化选择的需求;此外,用户能够通过设计时预留的接口快速融入新的分析算法和可视化方法,而不对框架中其他业务模块造成影响,增强了整个系统的可扩展性。综上所述,本文结合专利数据分析、数据可视化和Web服务的理论和思想,面向复杂的业务需求,对多种链接分析算法和可视化工具进行了封装和集成,使得用户能够从不同的角度对专利数据进行统计分析及结果呈现,满足了用户的个性化需求,提高了用户交互体验。
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