• 作者：
    杨冠灿;李纲;刘彤;
  • 出版时间：
    2019-08-01
  • 出 版 社 ：
    科学技术文献出版社
  • 专著简介：
    本书认为当前专利信息分析所面临的4种挑战，即当前在源数据、数据架构、网络表示方法、分析方法上的不足限制了专利信息分析在解决实际分析情景过程中所发挥的作用。进而提出可以采用多视角观察获得对复杂专利信息的多关系网络，并将这些关系网络进行有机融合实现对专利网络结构的深层分析。该方法由3个阶段构成，即针对复杂专利数据的多视角观察、关系融合方法、网络测量方法，其中核心的是前两个阶段。 针对复杂专利数据的多视角观察是关系融合方法的逻辑起点，当前针对专利信息的网络分析主要是单一维度的观察，这种分析方法会忽视与其他关系之间的依赖关系，造成“盲人摸象”的后果；而通过多视角观察则可以弥补单一视角带来的缺失，获得对复杂信息更完整的认知。然而，要将多视角观察方法引入专利信息分析，还需要有一套系统的分析框架，否则，多视角观察的结果如果仅仅是孤立呈现则无法发挥其应有的作用。本书在相关研究的基础上首先提出一种基于专利信息集合的表示方法，该表示方法以3种基本实体（专利权人、专利文献、技术领域）为实体，通过关系代数转化（共现关系转化、间接关系转化、衍生关系转化等）实现了对3种基本实体多重关系的全面展现。另外，随着当前网络统计模型（尤其是随机网络模型）的发展，也可以通过仿真来对代表模型之间依赖关系的关系模式的网络配置进行统计推断，从而获得从局部结构特征的总体认知。 在关系融合方法方面，本书系统阐述了关系融合的原则、阶段、网络表示形式及融合过程中需要注意的几个问题，如相关性问题、社群发现及评价问题。这些回顾过程对于未来进一步扩展专利信息分析的深度具有较好的参考作用。
  • 专著目录：

    目录


    第1章绪论

    1.1问题的提出

    1.2研究意义

    1.3术语及概念

    第2章当前专利信息分析面临的挑战

    2.1专利信息的特点

    2.2专利信息分析的可能性

    2.3专利信息分析面临的挑战

    2.3.1源数据的缺陷

    2.3.2数据架构的局限

    2.3.3网络表示的局限

    2.3.4分析方法的局限

    第3章专利信息分析进展

    3.1指标分析的进展

    3.1.1专利引文相关指标的演进

    3.1.2专利价值相关指标的演进

    3.2针对单一关系的网络分析

    3.2.1专利引用关系网络分析的进展

    3.2.2专利合作关系网络分析的进展

    3.2.3专利共词关系网络分析的进展

    3.2.4专利隶属关系网络分析的进展

    3.2.5专利衍生关系网络分析的进展

    3.3多视角观察下的网络分析

    3.3.1论文集合分析框架

    3.3.2元网络分析框架

    3.3.3学术网络分析框架

    第4章专利数据的网络表示

    4.1基础网络表示

    4.1.1数据的网络表示

    4.1.23种网络类型的表示

    4.2网络表示扩展

    4.2.1有向网络的转化

    4.2.2二模网络的共现

    4.2.3多重关系网络

    4.2.4多层次网络

    4.2.5节点属性表示

    4.2.6二元关系协变量表示

    4.2.7独立时序网络数据

    4.3专利信息集合的网络表示

    4.3.1专利信息集合

    4.3.2专利信息集合中的实体

    4.3.3专利信息集合中的关系

    4.4局部结构的网络表示

    4.4.1基础网络局部结构

    4.4.2专利引用关系形成的解释框架

    4.5小结

    第5章专利数据的网络测量

    5.1基础网络测量

    5.1.1基础网络测量指标

    5.1.2专利引文与论文引文的网络拓扑结构差异

    5.1.3案例研究：拓扑结构分析

    5.2网络中心度测量

    5.2.1度中心度

    5.2.2接近中心度

    5.2.3中介中心度

    5.2.4特征向量中心度

    5.3相似性测量

    5.3.1结构等价相似性

    5.3.2正则等价相似性

    5.4网络子群测量

    5.4.1子群与k-核

    5.4.2模块度

    5.4.3聚类与社团发现

    第6章专利数据的关系融合

    6.1复杂专利数据的关系视角

    6.2关系融合的原则

    6.3关系融合的阶段

    6.4网络表示融合

    6.4.1矩阵集成表示方法

    6.4.2核融合表示方法

    6.4.3超邻接矩阵表示方法

    6.4.4张量表示方法

    6.4.5随机图的网络配置表示方法

    6.5关系融合中的相关性

    6.5.1网络层间节点度的相关性

    6.5.2网络层间的关系重叠

    6.5.3网络层间多关系连接模式

    6.6关系融合下的社群发现

    6.6.1基于模块度优化的社群发现

    6.6.2基于聚类一致性的社群发现

    6.6.3基于张量分解的社群发现

    6.7关系融合的评价方法

    6.7.1外部验证度量

    6.7.2内部验证度量

    第7章企业技术竞争优势综合评价模型研究

    7.1研究背景

    7.2文献综述

    7.2.1企业技术竞争优势的概念

    7.2.2网络视角下企业技术竞争优势的评价

    7.3多重关系视角下的企业技术竞争优势综合评价模型

    7.3.1建立以企业为中心的多重关系

    7.3.2多重关系的矩阵构建

    7.3.3企业技术竞争优势综合评价模型

    7.4企业技术竞争优势综合评价模型——以Wi-Fi专利为例

    7.4.1Wi-Fi技术介绍

    7.4.2数据来源及数据处理

    7.4.3Wi-Fi技术网络描述性统计

    7.4.4Wi-Fi技术网络的中心度分布与图形观察

    7.4.5模型验证及结论

    第8章基于专利综合引用网络的专利价值评价研究

    8.1研究背景

    8.1.１研究动因

    8.1.２网络构建

    8.1.3筛选与整合

    8.1.４专利价值评价效果的验证

    8.2综合引用网络构建

    8.2.１引用网络的基本类型

    8.2.２引用网络的关系代数转化

    8.2.３专利多重引用关系集合

    8.2.４专利多重引用网络的筛选

    8.2.５专利综合引用网络的构建

    8.3专利价值评价实证

    8.3.１数据采集

    8.3.２数据处理

    8.3.３描述性统计

    8.3.４入度分布特征

    8.3.５图形观察

    8.3.６引用时滞分布

    8.3.7专利价值评价效果比较

    8.4小结

    第9章基于正则均衡方法的技术前沿分析

    9.1研究背景

    9.1.1技术前沿分析理论

    9.1.2技术前沿问题研究的不足

    9.1.3研究前沿问题的多重关系视角观察

    9.1.4角色与地位分析方法

    9.2多重专利分类号网络的构建

    9.2.1网络构建过程

    9.2.2基础关系网络构建过程

    9.2.3专利分类号网络构建过程

    9.2.4多重专利分类号网络构建过程

    9.2.5正则均衡定义

    9.2.6CATREGE算法

    9.3实证研究

    9.3.1数据采集

    9.3.2数据处理

    9.3.3网络的描述性统计

    9.3.4多重关系图例

    9.3.5正则均衡分析

    9.4小结

    第10章基于指数随机图模型的专利引用关系形成分析

    10.1研究背景

    10.2专利引用关系形成与ERGM

    10.2.1影响专利引用关系形成的机制

    10.2.2影响机制到网络局部构造

    10.3数据来源与探索

    10.3.1数据来源

    10.3.2数据探索

    10.4结果分析

    10.4.1参数估计

    10.4.2模型诊断

    10.4.3拟合优度评价

    10.4.4模型解释

    10.5小结

    第11章基于关系融合的专利网络演化特征与动态分析

    11.1研究背景

    11.1.1专利网络分析相关研究

    11.1.2动态网络分析（DNA）进展

    11.2基于DNA的专利网络结构分析

    11.2.1数据集的构建

    11.2.2多重关系专利网络的构建

    11.2.3多重关系专利网络整体演化情况分析

    11.2.4多重关系专利网络关键成员分析

    11.2.5多重关系专利网络子群分析

    11.3小结

    第12章总结与展望

    参考文献