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基于专利IPC分类与文本信息的前沿技术演进分析* ——以人工智能领域为例

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  • 【题名】:基于专利IPC分类与文本信息的前沿技术演进分析* ——以人工智能领域为例
  • 【年份】:2020
  • 【作者】:高楠,彭鼎原,傅俊英,赵蕴华
  • 【关键词】:前沿技术  专利分析  国际专利分类号  k-means算法  多维尺度分析  演化过程  人工智能
  • 【摘要】:文章采用技术生命周期曲线判断技术发展阶段,通过多维尺度分析法结合K-means算法,以专利IPC号为基础,结合Pearson相关系数,对专利差异性矩阵进行专利技术聚类;对技术集群从技术影响力、技术范围、技术保护、扩散指数、专利家族数量5个维度进行技术评价;综合孔多塞投票法和文本挖掘技术,进行前沿技术集群的命名与比较;引入时间维度,最终得到前沿技术演进图。通过对人工智能领域进行实证分析,验证了方法的可行性和有效性,并最终得到近5年的10类前沿技术,包括神经网络、语音识别与自然语言处理、计算机视觉与图像识别、机器人、智能系统、人机交互、虚拟现实、汽车自动驾驶、生物特征识别、智能制造。
  • 【期刊名】:情报理论与实践
  • 【分类号】:G306;TP391.1;TP18
  • 【期号】:第4期
  • 【资金项目】:中国科学技术信息研究所青年项目“基于专利和altmetrics的前沿技术预测”资助,项目编号:QN2019-06
  • 【作者简介】:高楠 ,女,1992年生,硕士,馆员。研究方向:专利分析,研究前沿识别。 彭鼎原 ,男,1991年生,硕士,助理研究员。研究方向:专利分析。 傅俊英 ,女,1972年生,博士,研究员。研究方向:科技情报研究,生物技术领域。 赵蕴华 ,女,1967年生,硕士,研究馆员。研究方向:文献计量,情报研究方法。
  • 【作者单位】:中国科学技术信息研究所;国家知识产权局专利局专利审查协作湖北中心
  • 【页码】:123-129
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