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摘要:
专利文献蕴含着重要的技术、法律、经济信息,每年的出版量占世界各种图书和期刊的四分之一.随着专利数量的不断增多,对专利聚类分析显得尤为重要.我们主要研究专利聚类分析中的文本表示和结果可视化两个关键问题.首先将专利以技术功效对的方式表示,然后基于技术功效矩阵的进行专利聚类,最终形成一种多层次的专利地图.其实验结果表明这种方法比传统的向量空间模型的方法具有更高的效率和更好的聚类效果,并且其聚类结果的可视化更强的实用性和更好的扩展性.
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文献信息
篇名 基于技术功效矩阵的专利聚类分析
来源期刊 小型微型计算机系统 学科 工学
关键词 专利聚类 语义标注 文本表示 信息抽取 信息可视化
年,卷(期) 2014,(3) 所属期刊栏目 计算机软件与数据库研究
研究方向 页码范围 526-531
页数 6页 分类号 TP311
字数 6586字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘斌 武汉大学计算机学院 78 688 15.0 24.0
2 彭智勇 武汉大学计算机学院 79 799 15.0 25.0
3 冯岭 武汉大学计算机学院 3 41 3.0 3.0
4 陈旭 武汉大学计算机学院 17 156 7.0 12.0
传播情况
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引文网络
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2020(7)
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研究主题发展历程
节点文献
专利聚类
语义标注
文本表示
信息抽取
信息可视化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
小型微型计算机系统
月刊
1000-1220
21-1106/TP
大16开
辽宁省沈阳市东陵区南屏东路16号
8-108
1980
chi
出版文献量(篇)
11026
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