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Modern Management 2025
基于非结构化专利文本数据的专利簇构建及技术演化预判研究和应用
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Abstract:
本文聚焦电力行业，旨在通过深入分析非结构化专利文本数据，构建专利簇并预判技术演化路径，助力企业创新与行业发展。通过理论基础、特征提取、聚类分析的研究，分析电力行业专利数据，构建专利簇，并进行技术演化预判，探讨应用场景，为电力技术创新提供策略支撑。
This article focuses on the power industry, aiming to construct patent clusters and predict technological evolution paths through in-depth analysis of unstructured patent text data, in order to assist enterprise innovation and industry development. Through research on theoretical foundations, feature extraction, and cluster analysis, analyze patent data in the power industry, construct patent clusters, and predict technological evolution, explore application scenarios, and provide strategic support for power technology innovation.
| [1] | 李兆彬, 叶军, 周浩岩, 等. 变异萤火虫优化的粗糙K-均值聚类算法[J]. 山东大学学报(工学版), 2023, 53(4): 74-82, 92. |
| [2] | 杨鑫. 基于非结构化专利数据的技术演化路径研究[D]: [硕士学位论文]. 厦门: 厦门理工学院, 2022. |
| [3] | 周顺先, 蒋励, 林霜巧, 龚德良, 王鲁达. 基于Word2vector的文本特征化表示方法[J]. 重庆邮电大学学报(自然科学版), 2018, 30(2): 272-279. |
| [4] | 陶莹, 杨锋, 刘洋, 戴兵. K均值聚类算法的研究与优化[J]. 计算机技术与发展, 2018, 28(6): 90-92 |
| [5] | 冯波, 郝文宁, 陈刚, 等. K-Means算法初始聚类中心选择的优化[J]. 计算机工程与应用, 2013(14): 182-185, 192. |
| [6] | 荣智海, 齐波, 张鹏, 李成榕, 杨祎. 基于油中溶解气体Canopy高维模型的变压器异常状态快速识别方法[J]. 中国电机工程学报, 2018, 38(13): 3987-3996. |
| [7] | 周松, 李川, 李英娜. 基于融合聚类算法的电能表评估方法研究[J]. 数据通信, 2021(2): 26-31. |
| [8] | 李春燕. 基于专利信息分析的技术生命周期判断方法[J]. 现代情报, 2012, 32(2): 98-101. |
| [9] | 梅强, 傅金辉, 李文元. 高技术服务业开放式创新的价值链模型构建[J]. 科技进步与对策, 2013, 30(24): 65-69. |
| [10] | 戴冬烨. 制造业服务化背景下产品技术创新与服务创新融合研究——以中国全地面起重机为例[D]: [硕士学位论文]. 镇江: 江苏大学, 2020. |
