數據空間中基于數據世系的關聯關系獲取方法研究.pdf

1、隨著信息技術的不斷發(fā)展，數據信息逐步呈現海量、多樣、非結構化的特點。而傳統(tǒng)的數據庫技術已不能夠對這些復雜數據進行有效的管理，新的數據管理模式——數據空間應運而生，其不但可以支持文檔、Web等多種不同的異構數據源，而且具有集成演化的特性，強調數據之間的關聯性及演化性。而專利文獻中含有豐富的結構化信息及非結構化信息，本文選取海量專利數據進行分析，挖掘專利間潛在的技術關聯關系并以此發(fā)現新穎專利。
　　由于專利文獻中引文的缺失以及作者引用

2、動機難以判斷，因此，不能直接使用引用關系作為專利技術關聯的評價指標。針對這一問題，本文構建了專利間綜合語義相似度模型，用以評估專利間的技術關聯。首先，根據專利文獻中包含的專利作者、IPC專利分類號等結構化信息分別構建了專利作者相同關系矩陣WA和基于IPC專利分類號共類關系矩陣WC;然后，針對專利標題、摘要、權利說明書等文本信息構建專利文本相似度矩陣WS，最后，進行多維融合構建綜合語義相似度模型。
　　接下來，引入時序因素并結合專利

3、間綜合語義相似度模型構建專利世系關聯網絡，根據專利數據世系分析相關技術的演化路徑，以此來對專利價值進行評估，并挖掘新穎專利。首先利用專利世系關聯網絡中專利間潛在的直接或間接被引關系，綜合考量專利價值隨時間指數衰減因素及潛在的直接或間接被引的專利對專利價值的貢獻度，提出專利價值評估算法;由于新加入的專利對原有專利世系關聯網絡中的專利的價值影響，為節(jié)省大量重復計算的時間，最后提出專利價值動態(tài)更新算法，當在T+1時刻新加入的專利與原有T時刻的