從專利地圖出發(fā)走近aureka和tda(編輯修改稿)
2025-06-01 22:37 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 專利組合或?qū)＠M合中的技術(shù)分布區(qū)域。 文本聚類分析可應(yīng)用于少于 1000篇專利的分析，通過對標題和文摘進行快速分析，自動生成結(jié)構(gòu)化的目錄。 文本聚類分析是基于標題和文摘中的詞匯或是短語將相關(guān)的文檔放置在相應(yīng)的目錄中。 Aureka 概覽 專利地圖分析類型 L3. Macro L2. SemiMacro L1. Micro Thomson Data Analyzer Aureka 分析流程 明確問題 準備數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)清理 數(shù)據(jù)分析 仔細研究分析結(jié)果 提出進一步的問題 決策者 分析師 最終得到清楚、準確、簡明的分析結(jié)果 準備數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)清理 數(shù)據(jù)分析 檢索 下載 數(shù)據(jù)導入 Web of Knowledge Aureka Derwent World Patents Index Others (Inspec …) Thomson Data Analyzer Thomson Data Analyzer概況 ? Thomson Data Analyzer可用來回答競爭情報和技術(shù)情報問題 ? 用于不同的分析，包括列表，矩陣分析，地圖 ? 可分析 Thomson Reuters和其他數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù) ? 多種工具： – 數(shù)據(jù)導入 – 數(shù)據(jù)清理 – 數(shù)據(jù)分析 – 生成報告 您能夠分析各種來源的規(guī)整數(shù)據(jù) ? 系統(tǒng)默認支持數(shù)據(jù)庫 ? Excel ? 自定義數(shù)據(jù) Derwent Innovations Index 僅導入需要分析的字段，節(jié)省數(shù)據(jù)導入時間 深入技術(shù)細節(jié)，有效挖掘關(guān)鍵技術(shù)和新興技術(shù) 利用 NLP（自然語言處理技術(shù)）將文本打散成一個個詞匯，便于快速分析關(guān)鍵技術(shù)點。 0510152025303540鈦 二氧化鈦 自由定義數(shù)據(jù)導入接口，滿足個性化的數(shù)據(jù)需求 構(gòu)建數(shù)據(jù)庫導入編輯器，充分利用圖書館的數(shù)據(jù)資源。 合并來自不同數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù) ,進行更加全面的分析 將來自不同數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)合并，彌補單一數(shù)據(jù)庫的不足； 可將科技文獻和專利文獻合并分析，例如可將 SCI數(shù)據(jù)和DWPI數(shù)據(jù)合并分析 數(shù)據(jù)清理 ，有助于得到準確的分析結(jié)果 高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析結(jié)果首先取決于 數(shù)據(jù)的準確性與完整性 ? 標引的不一致、輸入的錯誤、 ? 文獻著者或發(fā)明人的不同寫法、 ? 科研機構(gòu)或?qū)＠跈?quán)人的不同表達方式 List cleanup Thesauri Record classification ? 合并同義詞近義詞 ? 對代碼 (如 IPC))加文字注釋 ? 自定義內(nèi)部分類系統(tǒng) ? 將國家合并為洲或地區(qū) 自動清理模塊，快速清理數(shù)據(jù) 列表清理工具包含有模糊算法，可自動對公司、發(fā)明人等字段進行模糊匹配、自動歸組、進行數(shù)據(jù)清理，從而為后續(xù)的分析提供更加準確的數(shù)據(jù)集合。 公司并購帶來的名稱問題 拼寫錯誤 技術(shù)不同的表達方式 高露潔 敘詞可用于任意字段的清理 包含了清理規(guī)則 , 例如 . “CN” into China “China”, “Japan” amp。 “India” into Asia “Int Bus Machines” into IBM “WWW” amp。 “cyberspace” into The Inter 利用敘詞表清理數(shù)據(jù)，充分利用已有資源，避免重復工作，提高清理效率 將代碼轉(zhuǎn)成文本 同義詞轉(zhuǎn)換 自定義分類或字段， 使分析結(jié)果更加符合學科現(xiàn)狀 通過技術(shù)專家閱讀記錄并給記錄添加自有字段，便于后續(xù)管理和分析 合并來自不同數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，彌補單一數(shù)據(jù)不足，提高分析的全面性
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