基于專利耦合和文本挖掘的技術(shù)演化分析——以二氧化碳捕集與存儲領(lǐng)域為例.pdf

1、技術(shù)演化分析對政府、企業(yè)的科技戰(zhàn)略管理至關(guān)重要。由于專利文獻(xiàn)含有大量有價值的技術(shù)信息，基于專利數(shù)據(jù)的技術(shù)演化分析方法越來越受到重視。
　　當(dāng)前基于專利的技術(shù)演化分析方法多數(shù)利用專利文獻(xiàn)中的單一信息源:如基于專利分類號的技術(shù)演化分析方法，基于專利引文的技術(shù)演化分析方法和基于專利文本的技術(shù)演化分析方法。上述方法在實踐中已經(jīng)取得了不錯的成果，但是仍存在單一信息源在揭示技術(shù)演化規(guī)律全面性方面的局限性。因而本研究將從專利引文信息和專利文本信

2、息的角度構(gòu)建技術(shù)演化分析方法，探討如何綜合利用專利不同結(jié)構(gòu)信息進(jìn)行技術(shù)演化分析，即首先利用K-means-Laplacian聚類融合算法對專利文獻(xiàn)進(jìn)行聚類，并在聚類質(zhì)量提高的基礎(chǔ)上構(gòu)建技術(shù)術(shù)語語義網(wǎng)絡(luò)，最后通過向技術(shù)術(shù)語語義網(wǎng)絡(luò)中添加專利申請時間形成技術(shù)演化圖。基于構(gòu)建的技術(shù)演化分析方法，本研究以二氧化碳捕集和存儲技術(shù)為例對方法的可行性和有效性進(jìn)行了實證研究。
　　在實證研究階段，本研究首先利用碳捕集與存儲領(lǐng)域的專利數(shù)據(jù)集對K-m

3、eans-Laplacian聚類融合算法進(jìn)行了有效性驗證，結(jié)果表明，結(jié)合了專利文本與專利引文的K-means-Laplacian聚類融合算法明顯提高了專利聚類質(zhì)量。在此基礎(chǔ)上本研究對碳捕集與存儲領(lǐng)域進(jìn)行了技術(shù)演化分析，并制作技術(shù)演化圖。研究結(jié)果表明，二氧化碳捕集與存儲技術(shù)在朝低成本、低能耗以及高效率方向發(fā)展，其主要研究子領(lǐng)域為二氧化碳捕集過程，當(dāng)前的研究熱點為離子液體、金屬有機框架等技術(shù)。
　　綜上所述，本研究首先構(gòu)建了基于專利耦