【摘 要】
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近年来,由于美国频繁对中国集成电路产业进行制裁,国家和企业越发意识到技术自主的重要性,因此也更加重视我国集成电路产业的发展和建设。但是我国该领域与国际先进水平相差较大,为了能实现技术追赶甚至反超,创新显得尤为重要。而对相关技术专利数据挖掘研究能为有效创新提供一定的指导意义。使用传统方式进行专利数据挖掘存在着效率低、正确率低、挖掘不深入和数据维度单一的问题,为了提出一种能够自动挖掘大量专利数据信息的
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近年来,由于美国频繁对中国集成电路产业进行制裁,国家和企业越发意识到技术自主的重要性,因此也更加重视我国集成电路产业的发展和建设。但是我国该领域与国际先进水平相差较大,为了能实现技术追赶甚至反超,创新显得尤为重要。而对相关技术专利数据挖掘研究能为有效创新提供一定的指导意义。使用传统方式进行专利数据挖掘存在着效率低、正确率低、挖掘不深入和数据维度单一的问题,为了提出一种能够自动挖掘大量专利数据信息的方案,本文主要做了以下研究:1、针对专利数据量太大的问题,提出了一种改进型K-Means聚类算法对这些数据聚类分析。对原始K-Means算法做了两个改进:一、原始K-Means算法存在中心点随机选定可能会陷入局部最优解的问题,因此对中心点的选定规则改为其他点与中心点的距离来确定,距离越远选定概率越高;二、串行化K-Means算法存在无法在并行化Spark上运行的问题,因此对K-Means进行了并行化改造。最后使用改进型K-Means算法对中国集成电路领域的相关专利数据中的年度发展状况、IPC分类号和高产申请人进行聚类计算,聚类速度提升较大。2、为了确定集成电路领域的核心技术主题,提出了一种使用LDA主题模型对相关专利文本进行主题挖掘的方法。本文通过建立LDA主题模型分别对集成电路领域专利文本中的名称信息和摘要信息进行主题挖掘,挖掘出8个核心技术主题,对比挖掘结果,发现相似性高效果良好。3、为了获得集成电路领域核心技术发展趋势,提出了一种对技术主题强度演化分析的方法。本文在LDA主题模型挖掘出的8个技术主题的基础上,通过主题专利申请数量与相关领域专利总量的比值获取主题强度,再结合时间维度计算出主题强度,最后对技术主题的演化趋势进行分析。4、为了企业和研究机构的专利研究人员更方便进行专利数据聚类研究,本文搭建了一个专利聚类研究系统。该系统使用Java Web相关技术搭建,功能包括专利文本采集功能、用户管理功能、专利查询功能、改进型K-Means聚类计算功能和LDA主题挖掘功能。
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