基于多重关系的专利网络演化特征与动态分析——以锂离子电池领域为例  

Research on the Evolution and Dynamic Analysis of Multi relation Integrated Patent Network：A Case Study on Lithium ion battery

作　　者：刘彤[1,2] 杨冠灿[3] 蒋继娅[2] 郭鲁钢[1] 

机构地区：[1] 北京市科学技术研究院,北京100089 [2]北京市科学技术情报研究所,北京100044 [3]中国科技信息研究所,北京100038

出　　处：《情报学报》2014年第12期1288-1301,共14页Journal of the China Society for Scientific and Technical Information

基　　金：国家自然科学基金项目（71303023）;国家自然科学基金项目（71403256）

摘　　要：本文以2006－2014年的锂离子电池领域专利为基础构建了由5个层面的网络共同组成的多重关系专利网络，能够结合专利合作、专利引用、专利主题三个方面，并利用动态网络分析方法和多模网络指标对多重关系专利网络的演化进行了分析，提出了基于认知需求和行度中心性的核心专利筛选方法，基于LDA算法对5个层面的网络共同进行聚类运算，划分并识别了三个时间段的子群。分析结果表明：多重关系整合方法能够促进整个专利数据分析的全面性与准确性，能够更好地描述网络的演化情况，也能更好地捕捉到个体在组织中的重要性，且能比单一层次内的分析获得更多信息。In this paper, a multi relation integrated patent network is constructed on the basis of 2006 2014 lithium ion battery patents, which combines the patent cooperation, patent citation and patent subject. Then the Dynamic Network Analysis （DNA） approach is used to analyze the patent network s evolution and dynamic features. A key patent selection method based on the combination of cognitive demand and row degree centrality is proposed. Then the LDA algorithm is used on the 5 layers networks for clustering and the subgroups of 3 periods are identified. The analysis results show that the multi relation integrated method can improve the comprehensiveness and accuracy. The overall evolution and the node s importance of the organization can be described better and more information can be obtained compared with the single lay patent network.

关 键 词：多重关系整合 动态网络分析 元矩阵 锂离子电池 

分 类 号：G306[文化科学]