大数据深度分析在专利信息挖掘中应用共64页文档

专利大数据在创新研发中的应用近年来，随着科技的快速发展和信息技术的普及，大数据已经成为了推动创新发展的重要支撑。

专利作为一种保护创新成果的知识产权形式，其中包含了丰富的技术信息。

利用大数据技术对专利进行分析和挖掘，不仅能够帮助企业及研究机构了解市场动向和技术趋势，还可以为创新研发提供宝贵的参考和指导。

本文将探讨专利大数据在创新研发中的应用，并介绍其在不同领域的具体案例。

一、专利大数据在技术趋势分析中的应用技术趋势分析是企业和研究机构在创新研发过程中的一项重要工作。

通过对专利大数据的分析，可以及时了解到不同领域的技术发展方向和热点，帮助企业把握市场需求和产业趋势，调整创新策略。

例如，某家制造企业通过对专利数据库的大数据分析，发现新能源领域的光伏技术正逐渐崛起，于是调整了研发方向并加大了对该领域的投入，最终获得了良好的市场回报。

二、专利大数据在竞争对手分析中的应用竞争对手分析是企业在市场竞争中的一项重要工作。

利用专利大数据分析竞争对手的专利布局和技术优势，可以为企业的竞争战略提供重要依据。

例如，某家制药企业在开发新药时，通过对竞争对手的专利大数据进行分析，发现有一项与其研发方向相近的专利即将过期，这意味着该竞争对手即将失去相关市场的垄断地位。

基于这一分析结果，该企业及时进行了研发规划和投入，并成功推出了一款颇受市场欢迎的新药。

三、专利大数据在科学研究中的应用专利大数据不仅在企业的技术创新中起到重要作用，还在科学研究领域发挥着积极的推动作用。

研究人员可以通过对专利大数据的分析，了解到最新的科学研究动态和前沿技术，为自己的研究提供思路和灵感。

例如，在生物医学领域，通过分析专利数据库中的相关专利，研究人员可以了解到最新的基因编辑技术和肿瘤治疗方法等，为自己的研究选定合适的方向。

四、专利大数据在政策制定中的应用政府部门可以通过对专利大数据的分析，了解到不同领域的创新发展现状和趋势，为制定科技政策和产业政策提供参考。

• 通信领域H04L，2012-2014共授权 29,599篇，其中平均专利度为11.72，平 均特征度为28.45； • 按特征度分组，20/19/18/17/21个特征 度为最多，其中20特征度的平均专利度 13.39； • 我们分析，29,599篇授权中，有1,296篇 的专利度为1，都是高校；
质量控制，关注纂写这 些专利的代理
质量控制，关注纂写这 些专利的代理
现有专利质量管理：
今天u1，u2申请x1，x2篇，3年后u1驳回、撤回率都高于u2，只能换 u1，但申请人的申请全报废了； Patentics专利质量管理： 今天u1代理申请x1篇专利度为m1，特征度为n1，u2代理申请x2篇专 利度为m2，特征度为n2的专利，其中m2>m1，n2<n1，而且，m2， n2都优于行业(IPC小组)标准，m1，n1都低于行业(IPC小组)标准，u2 优于u1，考虑接受u2，要求u1重新返工，直至合格为止；
专利度1的无 效率比正常 高出22倍
SONY-top3-apd-acc
专利度1的无 效率为正常 一倍
2005,SONY 申请出废品
精确量化世界专利质量
• 大数据分析，我们发现2个指标可精确量化评估专利 质量，
• 专利度：申请保护专利权个数，为越大越好； • 特征度：技术限制特征数，为越小越好；
• 其中，特征度是根据Patentics语义模型计算获得，
• 按36.5%授权率，估计43,265篇将被授权；
2011-2014专利度为1的国内申请分析
•专利度为1申请文本：17,475篇、特征度43.12； •专利度为1授权文本 ：17,339篇、特征度45.65； •专利度为5申请文本：23,309篇、特征度25.20；

大数据时代下数据挖掘技术的应用分析1. 引言1.1 大数据时代下数据挖掘技术的应用分析在大数据时代下，数据挖掘技术的应用变得越来越重要。

数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的过程，通过分析大数据集来发现隐藏模式、关联和规律。

在当今信息爆炸的时代，企业和组织面临着海量数据的挑战和机遇，而数据挖掘技术可以帮助他们有效地处理和利用这些数据。

数据挖掘技术的基本概念包括数据预处理、模式发现、模型建立和评估等步骤，这些步骤可以帮助人们挖掘出隐藏在数据背后的有价值的信息。

大数据对数据挖掘技术的影响是巨大的，因为大数据提供了更多的数据样本和更多的挖掘对象，使得数据挖掘技术可以发挥更大的作用。

在商业领域，数据挖掘技术可以帮助企业做市场分析、客户细分、营销策略优化等，从而提升企业的竞争力和盈利能力。

在医疗领域，数据挖掘技术可以帮助医生做疾病诊断、预测疾病发生风险等，提高医疗效率和精准度。

而在社交网络分析中，数据挖掘技术可以帮助人们发现社交网络中的潜在关系和趋势，为社交网络的发展提供指导和支持。

大数据时代下数据挖掘技术的应用分析对各个领域都具有重要意义，未来数据挖掘技术还将继续发展，并为人们带来更多的惊喜和改变。

2. 正文2.1 数据挖掘技术的基本概念数据挖掘技术是一种通过数据分析技术来发现隐藏在数据中有价值信息的过程。

数据挖掘的基本概念包括数据采集、数据清洗、数据转换、数据建模和模型评价。

在数据挖掘过程中，首先需要采集大量的数据，然后对数据进行清洗处理，包括处理缺失值、异常值和重复项等。

接下来是数据转换，将数据转化为适合挖掘的格式。

然后利用各种数据挖掘技术和算法建立模型，通过对模型的评价来确定最终的挖掘结果。

数据挖掘技术的应用涵盖了多个领域，包括商业领域、医疗领域和社交网络分析等。

在商业领域，数据挖掘可以帮助企业挖掘消费者行为模式、产品偏好和市场趋势，从而提高销售额和市场竞争力。

在医疗领域，数据挖掘可以用于疾病诊断、药物研发和临床决策支持，提高医疗服务的质量和效率。

人工智能大数据分析专利随着人工智能和大数据技术的快速发展，人工智能大数据分析领域的专利逐渐成为研究和商业化的焦点。

本文将针对人工智能大数据分析专利的相关内容展开探讨，分析其发展现状、技术要点以及商业应用前景。

一、人工智能大数据分析专利的发展现状1.1 人工智能大数据分析专利的定义与范围人工智能大数据分析专利是指对人工智能技术和大数据分析技术在数据处理、模型建立和预测等方面的创新性解决方案的保护。

其范围涉及人工智能算法、大数据采集和处理、机器学习模型、智能推荐系统等相关领域。

1.2 人工智能大数据分析专利的趋势与需求随着互联网的发展和数据的爆发式增长，人工智能大数据分析的需求也越来越迫切。

大数据分析能够帮助企业挖掘出潜在的商业价值，而人工智能技术可以提高数据分析的效率和准确性。

因此，寻求人工智能大数据分析专利的企业和个人不断增加。

二、人工智能大数据分析专利技术要点2.1 数据采集与清洗技术在人工智能大数据分析中，数据采集和清洗是非常重要的步骤。

专利技术通常需要解决数据来源多样、大数据量和数据质量差等问题，提高数据的可用性和准确性。

2.2 机器学习与深度学习算法机器学习和深度学习算法是人工智能大数据分析的核心技术。

专利技术需要提出创新的机器学习和深度学习模型，以提高数据分析的准确性和效率。

2.3 预测和推荐算法专利技术还需要关注数据分析的应用性，提出能够解决实际问题的预测和推荐算法。

这些算法可以帮助企业进行销售预测、用户推荐、精准广告等应用，实现商业价值的最大化。

三、人工智能大数据分析专利的商业应用前景人工智能大数据分析专利的商业应用前景广阔。

随着各行各业对数据分析需求的增加，以及人工智能技术的普及和成熟，人工智能大数据分析专利将成为企业在数据驱动决策和商业创新方面的核心竞争力。

3.1 金融领域金融机构需要大量的数据分析来进行风险评估、投资决策和交易预测等。

人工智能大数据分析专利的应用可以提供更加准确和高效的金融分析服务，助力金融机构提高决策效果和竞争力。

专利数据分析利用数据分析技术优化专利战略专利数据分析：利用数据分析技术优化专利战略专利是一种重要的知识产权形式，具有保护创新成果及商业竞争优势的作用。

专利战略对于企业的发展和竞争力至关重要。

而如何通过数据分析技术来优化专利战略，已成为许多企业所关注的问题。

本文将探讨如何利用数据分析技术来优化专利战略，提高专利价值和竞争力。

一、数据收集与整理数据是进行专利分析的基础，在数据收集与整理的过程中，需要从多个渠道获取各种专利相关的数据。

首先，企业可以自行整理公司内部的专利数据库，采集过去和现在的专利信息，包括专利号、申请人、发明人、专利摘要等。

另外，还可以通过购买专利数据库或使用开放数据进行数据补充，例如专利局提供的公开数据。

二、数据清洗与预处理在进行专利数据分析之前，需要对数据进行清洗与预处理，以确保数据的准确性和完整性。

数据清洗主要包括去重、填补缺失值、纠正错误等操作，以确保数据可信度。

数据预处理则包括数据归一化、特征提取等操作，以便后续的数据分析。

三、专利数据分析1. 专利分类分析通过对专利进行分类分析，可以了解各个领域的专利数量、趋势以及主要技术方向。

例如，可以通过文本挖掘技术对专利摘要进行关键词提取和聚类分析，从而获取不同技术领域的专利信息。

2. 专利竞争对手分析专利竞争对手分析是企业制定专利战略的重要依据。

通过对竞争对手的专利数据进行分析，可以了解他们的技术布局、专利趋势以及创新重点。

针对竞争对手的专利数据，可以使用专利引用分析、专利合作网络分析等方法进行深入研究。

3. 专利价值评估专利价值评估是判断专利技术创新和商业价值的重要手段。

通过数据分析技术，可以从专利的引用次数、法律状态、专利申请人的声誉等多个维度对专利价值进行评估。

同时，还可以通过专利数据与企业经营数据的关联分析，判断专利对企业的商业价值及影响。

4. 专利布局优化根据专利数据分析的结果，企业可以对专利布局进行优化。

例如，根据专利分类分析找到技术热点领域，并及时布局相关专利。

大数据检索与挖掘技术研究与应用随着信息技术的发展和数据规模的不断增长，大数据处理和分析已经成为一项重要的研究领域。

大数据检索与挖掘技术作为大数据处理和分析的关键环节，正在得到越来越多的关注和研究。

本文将探讨大数据检索与挖掘技术的研究进展和应用案例，并对未来的发展趋势进行展望。

大数据检索技术是指从大数据集合中获取特定信息的技术方法。

传统的数据检索技术通常基于关键词匹配，在海量数据中进行搜索。

然而，随着数据规模的快速增长，传统的检索技术在效率和准确性方面面临着挑战。

因此，研究者们开始探索新的大数据检索技术，以提高检索效率和结果质量。

在大数据检索技术方面，一种常见的方法是利用索引技术。

索引是一种数据结构，可以帮助快速定位所需的信息。

例如，倒排索引是一种常用的索引技术，它将每个关键词映射到包含该关键词的数据项，以加速检索过程。

此外，还有其他索引技术如哈希索引、B-树索引等，它们在不同场景下都能发挥重要作用。

除了索引技术，还有一些新兴的大数据检索技术正在快速发展。

例如，基于语义的检索技术可以理解用户的查询意图，从而提供更准确和有用的搜索结果。

另外，面向内容的图像检索技术利用视觉特征和图像相似性进行检索，已经在图像搜索引擎中得到广泛应用。

此外，随着自然语言处理技术的进步，基于自然语言的检索技术也得到了发展，可以支持用户通过自然语言提出复杂的查询需求。

大数据挖掘技术是指从大数据集合中发现隐藏的模式和知识的技术。

大数据集合中蕴含着大量的隐含信息，挖掘这些信息可以帮助人们做出更准确的决策和预测。

大数据挖掘技术主要包括数据清洗、数据预处理、模式发现和预测建模等步骤。

数据清洗是大数据挖掘的前提步骤，其目的是去除数据集中的噪声和冗余信息，保证数据的质量和可信度。

数据预处理则包括特征选择、数据变换和数据归一化等步骤，旨在提取有用的特征并将数据转化为适合挖掘算法的形式。

模式发现是大数据挖掘的重要任务之一，通过挖掘数据集中的潜在模式和规律，可以帮助人们发现新的知识和见解。

大数据分析与挖掘技术随着信息化时代的到来，大数据分析与挖掘技术在各个行业中的应用变得日益重要。

大数据分析与挖掘技术不仅可以帮助企业更好地理解其业务数据，还能为决策提供有力支持，从而推动企业做出更准确、更明智的决策。

首先，大数据分析技术可以帮助企业从庞大的数据中提取有价值的信息。

随着互联网和物联网的快速发展，海量的数据不断产生，然而，如何从这海量的数据中找到有用的信息却成为了挑战。

大数据分析技术可以帮助企业在短时间内对大量数据进行分析，从而发现数据中的关联性与规律。

通过分析和挖掘数据，企业可以获得关于市场趋势、竞争对手、顾客需求等方面的信息，从而帮助企业制定更具针对性的市场营销策略。

其次，大数据分析与挖掘技术可以帮助企业识别潜在的商机。

大数据中包含着丰富的信息资源，这些信息资源在大数据分析与挖掘技术的帮助下可以转化为商机。

通过分析大数据，企业可以发现潜在顾客的需求，并针对性地开发相应的产品或服务。

例如，通过分析社交媒体上用户的言论和偏好，企业可以了解用户对某个产品的评价和需求，从而对产品进行改进或者开发类似产品，以满足用户的需求。

此外，大数据分析与挖掘技术还可以帮助企业预测市场趋势，提前进行产品设计和市场布局，从而抢占市场先机。

再次，大数据分析与挖掘技术能够帮助企业提高决策的准确性和效率。

在信息化时代，企业往往面临大量的数据和信息，而如何从这些数据和信息中获取有效的决策支持成为了挑战。

大数据分析与挖掘技术可以通过对数据的深入分析，为企业提供有力的决策支持。

通过分析数据，企业可以了解市场的需求和动向，确定产品的定位和差异化竞争战略。

此外，大数据分析与挖掘技术还可以通过对数据的模式识别和趋势分析，帮助企业预测未来的市场动态，从而为企业的决策提供更多的参考依据。

综上所述，大数据分析与挖掘技术在当今社会中扮演着越来越重要的角色。

它不仅可以帮助企业更好地理解其业务数据，还可以提供有力支持，推动企业做出更准确、更明智的决策。

专利申请中的专利数据分析与技术趋势在当今全球技术创新的浪潮中，专利数据的分析和技术趋势的研究对于企业和研究机构来说具有重要意义。

通过分析专利数据，我们可以了解到不同领域的技术发展趋势，为创新和决策提供依据。

本文将探讨专利数据分析的方法和应用，并展望未来的技术趋势。

一、专利数据分析方法专利数据分析是通过对专利文献进行挖掘和解读，发现其中隐藏的信息和规律。

以下是几种常见的专利数据分析方法：1. 文献计量学：通过统计和图表分析，对专利文献进行量化研究，如专利数量、发明人数量、引用数量等，来揭示技术发展的趋势和动态。

2. 词频分析：将专利文献中的关键词进行提取和统计，根据关键词的出现频率和重要性，来分析该领域的关键技术和研究热点。

3. 主题建模：通过机器学习和自然语言处理技术，将大规模的专利文献进行主题分类和关联，从而挖掘出技术领域的研究方向和演化路径。

二、应用案例分析1. 技术趋势预测：通过分析专利数据，可以预测技术的发展趋势和未来研究方向，帮助企业和研究机构调整技术布局，抢占市场先机。

2. 竞争情报分析：通过对竞争对手的专利数据进行分析，可以了解其技术优势和创新方向，为企业制定竞争策略和研发计划提供参考。

3. 技术评估与合作：通过对专利数据的分析，可以评估技术的商业价值和可行性，为技术转移、合作交流和专利授权提供依据。

三、未来技术趋势展望1. 人工智能与大数据：随着人工智能和大数据技术的快速发展，专利数据分析将更加精准和高效，为各行各业的创新提供更好的技术支持。

2. 云计算与物联网：云计算和物联网的普及将使得专利数据的收集和共享更加方便，促进创新资源的全球化流动和合作。

3. 生物技术与医疗健康：生物技术和医疗健康领域的创新将给专利数据分析带来新的挑战和机遇，为健康产业的发展提供智力支持。

总结：专利数据分析在技术创新和决策中发挥着重要作用。

通过深入挖掘专利数据，我们可以了解技术发展的趋势和热点，为企业和研究机构提供科学依据。

参考文 献
［ １ ］ Ｍｏ ｈ ａ ｍｍａ ｄ Ａ１ Ｈａ ｓ ａ ｎ ， Ｗ Ｓ ｃ ｏ ｔ ｔ Ｓ ｐ ａ ｎ ｇ ｌ ｅ ｒ ， Ｔｈ ｏ ｍａ ｓ Ｇｒ ｉ ｉｎ ｆ ａ ｎ ｄ Ａｌ ｆ ｒ ｅ ｄ ｏ Ａ ｌ ｂ ａ ． Ｃｏ ａ ： Ｆ ｉ ｎ ｄ ｉ ｎ ｇ ｎ ｏ ｖ ｅ ｌ ｐ ａ ｔ ｅ ｎ ｔ ｓ ｔ ｈ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ｔ ｅ ｘ ｔ ａ ｎ ｌ ａ ｙ ￣ ｉ ｓ ［ １ １ ． Ｉ ｎ Ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｅ ｄ ｉ ｎ ｇ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ
１ ５ ｔ ｈ ＡＣＭ Ｓ Ｉ ＧＫＤＤ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎａ ｌ ｃ ｏ ｎ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｏ ｎ Ｋｎ ｏ ｗｌ ｅ ｄ ｇ ｅ ｄ ｉ ｓ ｃ ｏ ｖ ｅ ｒ ｙ ａ ｎｄ
ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ， ｐ ａ ｇ ｅ ｓ １ １ ７ ５ —１ １ ８ ４ ， ＡＣＭ ， ２ ０ ０ ９．
种传 统时 间窗 口的方 法实现 它 ，分 别是矩 形 窗 口 （ Ｒｅ ｃ ｔ ａ ｎ ｇ ｌ ｅ
词 的年 龄 （ ａ ｇ ｅ ． ｉ ｎ ． ｄ ａ ｙ） 词语 从首 次 出现 在 同一类 别４ 的 年龄 （ 年 龄 中的专利 文档 到现 在 （ 或者 特定 日期 ， 比如专 利 文 献 的 申请 日 ） 的 时间 。 影响力 （ Ｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ｒ ｔ） 词 语在 随后 的 、同一类别 的专利 文 献 中出现 的频率 。
Байду номын сангаас
获得的检索结果中文档ｄ 的排名 ，ｃ 是用户定义检索阀值 。因
此 ，如果 ｋ ｄ 。 ｃ ， 婶ｃ ） 返 回值 … １ ’，反 正 ，返 回值 “ ０ ”。 通 过伪 相关 性 反馈 （ Ｐ ｓ ｅ ｕ ｄ ｏ ． ｒ ｅ ｌ ｅ ｖ ａ ｎ ｃ ｅ Ｆ ｅ ｅ ｄ ｂ ａ ｃ ｋ ），降 低那 些 容易 被检索 出来 的文 件 的 “ 可检 索性 ” ，提高那 些不 容易被 检索 出 的文件 的 “ 可检 索性 ” ，从而提 高检索 的准确 度 ，进 而提 高专利分 析评估 的质量 。 基于 “ 专 利 性 ” 的专 利 分析 评 估 ：Ｉ Ｂ Ｍ 日本 研究 院和 日本 东 京 大 学 的 学 者 ［ ３ 提 出了 “ 专 利性 ” 的概 念 ，专 利 性 （ Ｐ ａ ｔ ｅ ｎ ｔ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ） 指专 利 申请 文件 ｄ 被 审查 员 审核 通 过而 授予 专 利权 的可 能性 。他们 把这 个 问题定 义成 一个 布尔分 类 问题 ， 即标 签 ‘ ＋ １ ’代 表 该 文 献 会 被 授 权 ， ‘ ０ ’则 不 会 授 权 。 以１ ９ ８ ９ 年到１ ９ ９ ８ 年日 本 的专 利 申请 为 训 练集 ，结 合 “ 结 构 化” ， “ 语 义 复杂 度 ” ， “ 词 的 年龄 ”等 特 征来 训 练 分 类 器 。实 验部 分用 １ ９ ９ ３ 年￣ １ ２ ０ ０ ７ 年的 日 本 专利 申请来 验证 ，通 过 其 分 类 器来 判 断 一 个 专 利 文献 的授 权 前 景 的正 确 率 超 过

知识产权的大数据应用随着信息技术的快速发展，大数据已经成为了当今社会的热点话题。

大数据技术的应用范围非常广泛，其中之一就是在知识产权领域的应用。

知识产权的保护对于一个国家的创新能力和经济发展至关重要，而大数据技术能够为知识产权保护和管理提供强有力的支持。

一、知识产权保护的挑战在全球化背景下，知识产权保护变得更加复杂和困难。

面对技术的快速发展和市场的全球化竞争，知识产权的侵权行为层出不穷。

传统的知识产权保护方式已经无法应对日益增长的挑战。

二、大数据技术在知识产权保护中的应用大数据技术的出现给知识产权保护带来了新的希望。

大数据技术的特点在于能够收集、存储、处理和分析大规模的数据，从中发现规律和趋势，为知识产权保护和管理提供科学依据。

1. 数据驱动的知识产权保护大数据技术能够收集和分析庞大的数据集合，从中提取有价值的信息，用于发现和追踪知识产权的侵权行为。

通过对大数据的分析，可以发现潜在的侵权行为、侵权者的行为模式和侵权的规模，为知识产权保护提供科学依据。

2. 智能化的知识产权管理传统的知识产权管理往往依赖人工处理大量的文件和数据，效率低下且容易出错。

而大数据技术可以自动化地处理和管理知识产权相关的数据，提高管理效率和准确性。

例如，基于大数据的专利管理系统可以帮助企业自动识别和分类专利申请，提供专利检索和评估服务，提高知识产权管理的水平。

3. 基于大数据的知识产权预测通过对大数据的分析，可以发现知识产权领域的发展趋势和未来的创新方向。

这些预测结果可以帮助企业进行科学决策，投资于具有潜在商业价值的技术领域，提高创新的成功率和竞争力。

三、知识产权大数据应用面临的挑战尽管知识产权大数据应用具有很多潜力，但也面临着一些挑战。

1. 数据隐私和安全问题大数据涉及到大量的个人和企业敏感信息，如何保护数据的隐私和安全是一个重要的问题。

相关部门需要制定更加严格的数据保护政策和安全技术标准，确保大数据应用过程中的合法性和安全性。

03
加强国际间信息交流与合作
建立国际间大数据领域知识产权信息交流机制，加强信息沟通与共享，
提高国际社会对大数据领域知识产权保护的认识和重视程度。
04 企业如何应对大 数据带来的知识 产权挑战
提高企业自身知识产权保护意识
强化知识产权保护培训
通过定期的知识产权培训，提高员工 对知识产权重要性的认识，增强保护 意识。
加强数据安全技术防护
采用先进的数据加密、防火墙等技术手段，提高 数据安全防护能力，防止数据泄露和被攻击。
3
建立数据应急处理机制
制定数据应急处理预案，建立应急处理机制，确 保在数据安全事故发生时能够及时响应和处理。
积极寻求外部合作，共同应对挑战
01
02
03
与行业协会合作
加入相关行业协会，积极 参与行业交流和合作，共 同推动行业知识产权保护 和管理工作。
技术手段不足
目前，大数据领域的知识产权保护技术手段相对滞后，无法有效 应对数据泄露、篡改等风险。
法律法规不完善
大数据领域的知识产权法律法规尚不健全，缺乏针对性和可操作 性，导致维权难度较大。
未来发展趋势预测及建议
加强技术研发
随着技术的不断进步，未来将区块链、加密技术等。
明确大数据的产权归属、使用范围、侵权责任等，为大数据领域的知识产权保护提供法律 依据。
加大对侵权行为的惩罚力度
对于侵犯大数据领域知识产权的行为，应依法予以严厉打击，提高侵权成本，震慑潜在侵 权者。
完善监管机制
建立大数据领域知识产权监管机构，加强对大数据交易、使用等环节的监管，确保大数据 领域的知识产权得到有效保护。
大数据领域的知识产权保护提供有力支持。
加强国际合作，共同打击侵权行为

文件的权利要求部分出现许多“年轻”的和“影响力大”的 “关键词”，那么这个专利就有价值，反之则这个专利价值 不高。
关键词（Key Word ）是指从专利文件中权利要求部分 抽取出来的词语（T）。
词的年龄（age-in-day ）词语从首次出现在同一类别4的 年龄（年龄中的专利文档到现在（或者特定日期，比如专利 文献的申请日）的时间。
的特殊的写作技法及撰写者撰写习惯不同，使得有些文件很
容易被检索出，而有些文件很难被检索出。因此，维也纳大 学的Shariq和Andreas[2]，提出了“可检索性”的概念。
可检索性（Retrievability）：指每篇专利文献d∈D在所
有查询式q∈Q下，其出现在前c个检索结果中的概率。
公式2
这里
是个广义成本函数，其中kdq指根据查询式q
通过引入数据挖掘的算法与技术对专利文献各种专利信息进行预处理加工抽取组合分析评估专利生发分析报告以及多元数据的可视化展示从而为企业的技术产品及服务开发中的决策提供支基于专利文献的结构的严谨性内容复杂性文法的多样性使得纯粹将数据挖掘领域的技术应用于专利领域获得结果准确率仍然不能让人满意
ACADEMIC RESEARCH 学术研究
关键词：大数据；数据挖掘；专利分析
◆ 张龙晖
一、引言
21世纪，世界进入知识产权博弈的时代，专利大战不断 在世界各地上演。专利的保护和应用已经构成人们经济活动 中的重要内容。与此同时，专利信息也步入了大数据时代， 目前全世界约有八千万件专利文献，并以平均每年一百万 件以上的速度增加。仅2011年，美国专利商标局就收到超过 406，021件专利申请，而我国同年申请量超过美国55，905 件，占全球总申请量的28.16%，位居世界第一。从2002年 到2011年的十年间，全球申请量由2002年的1，190，600到 2011年的1，640，200，增长率达42.75%，而中国2011年的 专利申请量是十年前的7倍，增长率高达702.03%。面对海量 的专利文献数据，如何有效地从纷繁复杂的专利文献海洋中 获得有价值的信息，是一个亟待解决的问题。

□ 谢湘宁浅谈数据挖掘技术在专利信息分析中的应用摘要：当代是科学技术迅猛发展的时代，企业为获取技术创新以及商业竞争的情报信息，对专利信息进行研究成为当务之急。

本文探讨了将数据挖掘技术应用到专利信息分析当中，为企业的技术竞争和商业竞争提供有效的措施和手段，使其成为支持企业决策的有效依据。

关键词：专利信息 分析 数据挖掘一、引言随着当前科学技术和知识经济的飞速发展，企业之间的知识竞争日趋激烈。

研究者发现，企业间的竞争可以通过所拥有的自主知识产权来集中体现，特别是专利的数量和质量的竞争［1］。

而在企业拥有了海量的专利之后，如何从海量的专利信息中理性地获取隐含的情报信息，挖掘出专利的潜在价值，使其成为企业决策过程中的有效依据，将是一个巨大的挑战。

在这样的背景形势之下，专利分析（Patent Analysis）作为一种独特而实用的分析方法，可以为企业提供有效的企业竞争情报［2］。

传统的专利信息分析方法主要包括原文分析法和数据统计等方法，即通过专利文献上所固有的指标数据（如专利申请号等）来识别相关文献，然后对指标数据进行统计以取得动态发展趋势的分析报告。

这种传统的分析方法没有建立在专利本身潜藏的知识体系上，因此，面对大量的专利文献数据时，不仅工作量繁巨，而且对专利文献的应用也只停留在表层，导致分析不够透彻。

而利用数据挖掘技术，可以从大量杂乱无章的、无法通过人工进行统计的数据中发掘出潜在的信息，而且还可以通过计算机手段将潜在的关系进行构建，呈献给人们以规律。

因此，数据挖掘技术将是被优先考虑的专利分析技术［3］。

本文探讨了采用数据挖掘技术来代替传统分析方法，获取海量专利数据中原来无法挖掘到的内容和规律，同时采用合适的模型和参数，真正发挥数据挖掘技术在专利分析中的作用［4］。

二、数据挖掘技术在专利信息分析中的实现本文将数据挖掘作为一个强有力的工具引入到专利分析中来，主要通过有效的数学模型来对选择的专利信息数据进行详细分析和处理，更深层次地对专利信息进行有效的分析和挖掘，从而可以深入、充分而且有效地挖掘出隐藏在大量专利信息背后的重要知识。

专利数据挖掘在技术创新中的应用技术创新是推动社会进步和经济发展的重要驱动力。

随着信息技术的不断发展，专利数据挖掘作为一种有效的技术创新工具，在不同领域取得了广泛的应用。

本文将探讨专利数据挖掘在技术创新中的应用，并分析其优势和挑战。

一、专利数据挖掘的概念和原理专利数据挖掘是一种利用机器学习、文本挖掘和数据分析等技术，从大量专利数据库中提取有价值的信息的方法。

它主要通过对专利文本的处理和分析，发现隐藏在其中的技术趋势、创新方向和市场机会。

专利数据挖掘的原理主要包括文本预处理、特征提取和模型建立。

首先，对专利文本进行预处理，包括分词、去除停用词和标点符号等。

然后，通过特征提取技术，选择合适的特征来表示专利文本，如词频、TF-IDF等。

最后，利用机器学习、聚类分析和关联规则挖掘等方法建立模型，对专利数据进行分析和挖掘。

二、专利数据挖掘在技术创新中的应用案例1. 技术趋势分析通过对专利数据库中的技术发展情况进行数据挖掘，可以发现当前的技术趋势和发展方向。

例如，在电动汽车领域，利用专利数据挖掘可以了解到电池技术、充电技术和智能控制技术等的最新发展趋势，为企业的技术研发提供重要参考。

2. 竞争情报分析专利数据挖掘还可以用于竞争情报分析，帮助企业了解竞争对手的技术布局和创新方向。

通过对竞争对手的专利信息进行挖掘，可以获得他们的技术优势和弱点，并及时制定相应的应对策略。

3. 创新机会发现专利数据挖掘可以帮助企业发现新的创新机会。

通过对专利数据库的挖掘，可以发现一些技术破解点、技术转移机会和市场需求的空白点，从而指导企业的技术创新和市场拓展。

三、专利数据挖掘的优势和挑战专利数据挖掘在技术创新中具有以下优势：1. 大数据支持：专利数据库中蕴含着海量的技术信息，能够为数据挖掘提供充足的数据支持。

2. 高效准确：专利数据挖掘通过自动化的方式分析专利文本，提高了分析的效率和准确性。

3. 前瞻性：专利数据挖掘可以预测技术的发展趋势和市场需求，为技术创新提供有力支撑。

专利数据分析与技术的应用与发展引言：专利是指国家授予创新者的一种专有权，它保护着新技术、新产品或新设计的权利。

随着科技的迅猛发展和创新意识的增强，专利数据分析成为了一种重要的工具，在技术领域中发挥着关键的作用。

本文将探讨专利数据分析的相关概念、应用以及对技术的发展所带来的影响。

一、专利数据分析的概念及方法专利数据分析是指对专利文件中的信息进行收集、整理、统计和分析的过程，旨在获取有关技术发展的关键信息。

它可以从专利申请人、专利分类、引用文献、技术趋势等各个方面揭示技术的发展状况和动态。

专利数据分析可以使用多种方法，包括文献计量学、主题分析、网络关系分析等。

二、专利数据分析的应用场景1. 技术研发指导：通过对专利数据的分析，企业可以了解到当前技术领域的发展方向和趋势，从而为企业的研发决策提供参考。

例如，根据专利数据分析结果，企业可以选择合适的技术方向，避免重复研发，提高研发效率。

2. 竞争情报获取：专利数据分析可以帮助企业了解到竞争对手的技术布局和创新动态，从而制定相应的竞争策略。

企业可以通过分析对手的专利申请和技术趋势，发现对手的技术优势和薄弱环节，为自身的发展提供有力支持。

3. 监测侵权行为：专利数据分析可以及时发现侵权行为，并提供强有力的证据支持，为维护企业的知识产权提供保障。

通过分析专利文件、与现有技术的对比等，企业可以及时发现侵权行为，采取相应的法律措施。

4. 技术创新评估：通过对专利数据的分析，可以评估技术创新的价值和前景，从而为企业的技术创新提供指导。

企业可以通过分析专利的引用情况、专利的技术内容等因素，判断技术的创新度和市场前景，降低创新风险。

三、专利数据分析对技术发展的影响1. 促进技术交流与合作：专利数据分析可以揭示技术领域中的关系网络，帮助研究者找到合适的合作伙伴，促进技术交流与合作。

通过分析专利的引用关系、合作关系等，可以发现技术研发的共性和相关性，激发技术创新的合作潜力。

专利事业单位的知识产权大数据应用专利是一种重要的知识产权形式，它对于促进创新、保护创意、推动经济发展具有重要作用。

随着信息技术的不断进步和大数据时代的到来，专利事业单位可以充分利用知识产权大数据，为自身工作提供更多的参考和支持。

本文将探讨专利事业单位如何应用知识产权大数据，以实现更好地服务创新和发展的目标。

一、了解知识产权大数据的重要性知识产权大数据是指应用大数据技术获取和分析产生的与知识产权相关的海量数据。

它具有以下重要作用：1. 精准的分析和预测能力：通过对知识产权大数据的深度挖掘，可以发现创新趋势、行业热点以及竞争对手的动向，为决策提供有力的依据。

2. 支持政策制定：通过对知识产权大数据的分析，可以为相关部门提供政策制定的参考和建议，促进创新驱动发展战略的落地。

3. 优化资源配置：知识产权大数据分析可以帮助专利事业单位了解技术布局、人才需求等信息，从而实现资源的优化配置和更好地服务创新。

4. 促进技术转移与合作：通过挖掘专利大数据，可以发现技术转移与合作的潜在机会，推动不同企业、科研机构之间的合作和创新共享。

二、利用知识产权大数据提升专利审查效率专利审查是专利事业单位的重要工作之一，利用知识产权大数据可以提升专利审查效率，具体包括：1. 快速检索相关技术：通过利用知识产权大数据分析工具，审查人员可以快速准确地检索相关的领域技术，从而更好地判断专利创新性，提高审查效率。

2. 发现重复申请：利用大数据技术，可以对全球专利数据库进行精确检索，及时发现重复申请和同类专利，避免重复审查和资源浪费。

3. 预测专利趋势：通过分析知识产权大数据，可以了解到当前技术领域的热点和趋势，有助于指导审查人员优先审查相关领域的专利申请。

三、基于大数据的专利价值评估知识产权大数据可以为专利价值评估提供更多的参考依据，通过挖掘海量的专利数据，可以实现以下效果：1. 量化专利价值：通过分析专利的引证情况、专利战略布局等数据，可以对专利进行客观评估，为评估专利价值提供参考依据。

大数据挖掘技术的研究与应用随着互联网的飞速发展，人们获取信息的方式有了天翻地覆的变化，信息爆炸式的增长使得传统的统计方法和分析手段不再适用，这也促进了大数据挖掘技术的迅速发展。

大数据挖掘技术是将数据分析和挖掘技术应用于大数据集上，从中挖掘潜在的关联、规律以及预测未来趋势。

本文将就大数据挖掘技术的研究与应用进行探讨。

一、大数据挖掘技术简介大数据挖掘技术是指将数据从大数据集中提取有用信息和模式的过程，通常包括数据预处理、特征提取、模型构建、模型评估和推理等环节，其中数据预处理是整个过程中最为关键的环节，其目的是对原始数据进行清洗、转换和归约，为下一步的特征提取和模型构建做好准备。

大数据挖掘技术可以应用于各种领域，如金融、医疗、交通等，随着人们对数据的认识越来越深入，大数据挖掘技术的应用也越来越广泛。

二、大数据挖掘技术的特点1、数据的多样性大数据挖掘技术所面对的数据是非常多样的，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，这些数据来源于不同的渠道，格式也有所不同。

大数据挖掘技术需要能够处理这些多样性的数据，从中提取出有用的信息和模式。

2、数据量的大大数据挖掘技术所面对的数据量非常大，常常是以亿计的数据，需要处理的数据量比传统的数据挖掘技术要大得多，对于硬件和软件的要求也更高。

3、复杂性高大数据挖掘技术所处理的数据是非常复杂的，包括有随时间变化的关联关系、异构的数据格式、同时存在的数据集和缺失数据等。

因此，需要使用更加复杂的算法和工具来解决这些问题。

三、大数据挖掘技术的应用1、金融领域大数据挖掘技术在金融领域的应用已经成为趋势。

银行、证券、保险等金融机构都在加大对大数据挖掘技术的投入，利用大数据挖掘技术分析客户的信用评级、风险管理等，以实现更加精确的风险评估和打造更加智能的金融服务。

2、医疗领域大数据挖掘技术在医疗领域的应用也非常广泛。

医疗机构使用大数据挖掘技术，可以对病人的个体化照顾进行预测，同时也可以针对医疗数据的分析来预测疾病发生的趋势。