【摘 要】
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保护知识产权,对经济的健康发展、企业的做大做强至关重要。申请专利是保护知识产权的有效措施,专利的数量和质量更是衡量企业创新能力的重要指标。虽然每一篇专利文献都有其详细的IPC分类号,但是专利文献具有数量大、增长快和文本非结构化的特点。传统的统计分析方法难以发现专利文献中所隐含的大量技术信息和知识,专利的价值得不到充分体现。文本挖掘技术为深度分析专利文献提供了可能。运用文本挖掘的理论和工具来分析专利
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保护知识产权,对经济的健康发展、企业的做大做强至关重要。申请专利是保护知识产权的有效措施,专利的数量和质量更是衡量企业创新能力的重要指标。虽然每一篇专利文献都有其详细的IPC分类号,但是专利文献具有数量大、增长快和文本非结构化的特点。传统的统计分析方法难以发现专利文献中所隐含的大量技术信息和知识,专利的价值得不到充分体现。文本挖掘技术为深度分析专利文献提供了可能。运用文本挖掘的理论和工具来分析专利文献,可以有效地导航企业的创新研发,帮助企业提高创新能力和核心竞争力。本文通过处理和分析专利文献,探讨了文本挖掘技术在专利文献分析中的应用。在硕士研究中选择文本聚类为切入点,针对传统的文本相似度计算方法精度不高的问题,提出了一种基于Word2Vec的文本距离计算公式W2v_dist;针对传统的聚类算法缺乏稳定性和精度的问题,本文结合萤火虫算法和W2v_dist,提出了一种融合萤火虫算法和K-Medoids算法的新型算法K-OFA。最后,设计实现了一个专利文本挖掘系统。本文主要研究成果如下:(1)结合文本挖掘的理论和方法,探讨了文本挖掘技术在专利文献分析中的应用场景。(2)针对文本语义相似度无法很好度量的问题,基于Word2Vec工具,结合LDA主题模型和EMD距离,提出了一种改进的文本距离计算公式W2v_dist。(3)传统的萤火虫算法存在收敛慢、易早熟的问题。因此,本文首先对萤火虫算法进行了优化,然后运用类比的思想,将改进后的萤火虫算法应用于文本聚类。(4)设计了相关的实验,测试了本文提出的改进算法的聚类效果。(5)基于.NET Framework平台,设计实现了一个专利文本挖掘系统。以具体的功能模块为例,简述了基于三层架构的系统开发过程。
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