【摘 要】
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科技的发展使得如今各行业的数据量也随之变大,专利信息集是目前世界上最大的技术信息集,它涵盖了应用领域几乎所有技术成果。专利数据亦已成为取之不尽、用之不竭的技术文献
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科技的发展使得如今各行业的数据量也随之变大,专利信息集是目前世界上最大的技术信息集,它涵盖了应用领域几乎所有技术成果。专利数据亦已成为取之不尽、用之不竭的技术文献和知识宝库。然而如此巨大的信息资源却远未被人们利用。从浩如烟海的专利信息海洋中发现有价值的专利知识,并使之转换为有效的竞争情报具有非常重要的现实意义。为了从多个角度分析专利信息,我们努力探索专利信息中包含的更深层次的知识。本文以钢铁行业节能减排技术领域的专利数据为例,主要从趋势分析、聚类分析、关联分析和引文分析这四个方面进行专利的数据分析。如采用K-means聚类算法对专利文本进行挖掘、采用Apriori关联算法对IPC分类号进行挖掘。在此基础上,将专利数据分析过程进行打包发布,在将来的专利数据分析过程中,可以直接调用写好的Python包,方便快捷的实现数据分析功能,提高分析效率。
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