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166情报理论与实践第47卷2024年第6期信息系统
111,2
●郭剑明,王婧怡,袁润
(1.江苏大学科技信息研究所,江苏镇江212013;2.江苏大学图书馆,江苏镇江212013)
基于网络快照的核心专利预测方法研究∗
摘要:[目的/意义]提出一种专利网络快照分析方法,可应用于核心专利预测,进一步发展专利网络分析理论。
[方法/过程]首先,利用专利网络快照记录专利技术在不同快照时刻的状态,保留其在发展演化过程中的关键信息;其
次,应用图嵌入方法获取记录专利技术演化过程信息的技术关系特征,并开展核心专利预测实验;最后,从不同图嵌入
方法、特征表示维度和专利被引时滞等角度,探究技术关系特征对预测效果的影响。[结果/结论]网络快照提供了专利
技术演化过程信息,这是静态网络分析方法所不能获取的;利用网络快照和图嵌入方法获取的技术关系特征能够预测核
心专利。实证研究发现,技术关系特征的预测效果在一定程度上优于专利指标特征;受专利网络规模的影响,特征表示
维度的增大并不会显著提高预测效果,维度在增加至一定数量后预测效果会出现波动;增加专利被引信息可以提高预测
的精准性,但会降低预测结果的时效性。
关键词:专利网络;网络快照;图表示学习;核心专利;预测模型
DOI:10.16353/ki.1000-7490.2024.06.018
引用格式:郭剑明,王婧怡,袁润.基于网络快照的核心专利预测方法研究[J].情报理论与实践,2024,47
(6):166-174.
ResearchonCorePatentPredictionMethodBasedonNetworkSnapshot
111,2
GuoJianming,WangJingyi,YuanRun
(1.InstituteofScienceandTechnologyInformationofJiangsuUniversity,JiangsuZhenjiang212013;
2.LibraryofJiangsuUniversity,JiangsuZhenjiang212013)
Abstract:[Purpose/significance]Anetworksnapshotmethodforcorepatentpredictionisproposedtoenrichtheexistingpa-
tentnetworkanalysismethods.[Method/process]Firstly,thepatentednetworksnapshotisusedtorecordthestatusofpatented
technologyatdifferentsnapshottimes,andthekeyinformationinthedevelopmentandevolutionprocessisretained.Secondly,the
graphembeddingmethodisappliedtothenetworksnapshottoobtainthetechnicalrelationshipcharacteristicsofrecordingtheinfor-
mationofpatenttechnologyevolutionprocess,andinputthemintothemachinelearningclassificationmodeltocarryoutthecore
patentpredictionexperiment.Finally,theinfluenceoftechnicalrel
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