基于产业链的专利丛林测量与对策研究

发布时间：2023-03-04 06:17

　　[目的/意义]识别专利丛林是专利风险识别的基础性工作之一。文章从产业链视角出发,利用社会网络分析技术识别特定产业的专利丛林,对企业构建完善的知识产权保护体系、实现自由经营具有重要意义。[方法/过程]基于LDA模型对技术领域专利信息进行主题划分,运用关联分析对主题与产业技术链进行映射,通过社会网络分析方法对产业链的专利丛林进行测量与分析。[结果/结论]以美国焊接机器人领域的专利为数据源,识别了产业链上的专利丛林。结合专利风险特点与分析结果,提出了相应的对策与建议。

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
1 基于产业链的专利丛林测量研究设计
    1.1 分析框架
    1.2 产业技术链构建
    1.3 基于LDA模型的专利文本分类
        1.3.1 LDA主题模型
        1.3.2 基于LDA模型的专利文本分类算法
    1.4 专利丛林测量方法
        1.4.1 构建专利引用网络
        1.4.2 划分社区
        1.4.3 测量加权平均网络密度
        1.4.4 识别专利丛林
2 基于产业链的专利丛林测量应用
    2.1 数据采集
    2.2 焊接机器人产业技术链构建
    2.3 焊接机器人领域专利文本分类
    2.4 专利丛林测量结果分析
        1) 专利丛林密度。
        2) 各主要技术领域风险分析。
        3) 专利权人分析。
3 对策与建议
4 结束语



本文编号：3753870