检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:胡阿沛[1] 张静[1] 雷孝平[1] 张晓宇[1]
出 处:《情报杂志》2013年第12期88-92,61,共6页Journal of Intelligence
摘 要:为应对专利数量巨大和技术的日益复杂给专利技术主题分析带来的挑战,以及利用文本挖掘技术的专利技术主题分析近来成为研究热点。首先介绍文本挖掘的概念和其发展历史。其次,对目前基于文本挖掘的专利技术主题分析方法进行了归纳,包括主题词词频分析、共词分析、文本聚类分析和与引文聚类结合的分析方法,总结其常用的分析工具并介绍新的科学图谱分析软件——SciMAT。最后总结基于文本挖掘的专利技术主题分析方法的优点与不足,为其将来的研究提供建议。To cope with the challenges of patent technical topic analysis presented by huge amounts of patent documents and increasingly sophisticated technology, this paper uses text mining technology to assist technical topic analysis and get researchers ' focus in recent years. Firstly, the concept of text mining and its development history are introduced. Secondly, the methods of analyzing patent technical topic based on text mining is summarized, including word frequency analysis, co-word analysis, text clustering analysis and analysis combined with citation clustering. Some important analytical tools and a new science mapping analysis software tool SciMAT are introduced. Final- ly, the paper points out the advantages and deficiencies of technical topic analysis based on text mining and future research direction.
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.222