基于主题模型和关联规则的专利 文本数据挖掘研究

• 作者: 吴建德 姜迪 艾楚涵
• 来源期刊: 中北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 关联规则 Apriori算法 LDA主题模型 专利 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 自动化与计算机
• 页码范围: 524-530
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5237字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3193.2019.06.007

摘要

如何从海量的专利信息中挖掘出不同专利之间隐含的关联关系是很多专利管理系统迫切需要解决的问题.本文从专利文本的摘要出发,提出一种基于Apriori和引入LDA主题模型的专利文本分析方法.首先,采用Apriori算法对数据降维,挖掘关键词和主题词之间的关联规则并根据规则绘制共享主题网络图,然后使用LDA主题模型对离散化的专利-主题词矩阵进一步线性降维,并将主题聚类,得到主题细分下的高频词主题,最后结合两种分析方法的结果对专利文本进一步挖掘分析.本文所使用的方法能够有效地挖掘出专利文本数据间的关联,可以为专利间的关联推荐提供思路和应用参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴建德	昆明理工大学民航与航空学院	53	158	7.0	10.0
2	姜迪	昆明理工大学计算中心	9	2	1.0	1.0
3	艾楚涵	昆明理工大学知识产权发展研究院	3	5	1.0	2.0