专利情报分析查看源代码讨论查看历史

来自 搜狐网 的图片

专利情报分析是个文化术语。

汉字，中国古人智慧的结晶。千百年间，它经历了“甲金篆隶草楷行”的发展。从记录的工具到艺术的载体，它的身上，倾注了无数先人的心血。

名词解释

专利情报分析是指对来自专利说明书、专利公报中大量的、个别的专利信息进行加工及组合,并利用统计方法或技术手段使这些信息具有纵览全局及预测的功能,并且通过分析将原始的专利信息从量变到质变,使它们由普通的信息上升为企业经营活动中有价值的情报。专利情报分析是保障企业技术竞争领先的有效措施和得力手段,成为企业技术创新的重要内容,是企业获取竞争优势的重要手段。

由于专利具有的创造性、新颖性和实用性特点，专利信息成为社会和企业科学研究成果和新产品开发的重要信来源。通过专利信息分析不仅可以了解企业的技术开发息水平和实力，而且可以用于竞争情报研究使专利信息转换为有价值的情报 。

专利情报分析的方法

一、常用的专利情报分析方法

专利情报分析方法是以文献计量学为基础、借助于其它学科的知识和有关工具而进行的。以前,专利情报分析主要是手工从专利文献中抽取大量的专利信息,利用有关统计方法,结合行业经验进行分析处理、探索隐藏在专利文献背后的情报,来为企业技术创新管理的决策服务。因此当时的主要分析方法有原文分析法、简单统计分析法、以简单统计为基础的图表法、动态矢量法等。

1. 原文分析法。

通过检索竞争对手企业的专利说明书,对其进行仔细阅读、认真分析来掌握竞争对手新产品新技术的开发特点,包括寻找空隙法、技术改进法、技术综合法和专利技术原理法。

2. 简单统计分析。

按照专利发明人、专利申请人、专利分类号和专利文献的数量分别进行统计分析。通过对相关情况的统计分析,能够了解各国科技进步的现状、技术研究兴趣或热点的转移情况、能在一定程度上摸清当前技术发明人的注意力以及该项技术领域发展的去向、可以看出在某一技术领域的竞争情况,甚至可以判断出最活跃的领域。

3. 组配统计分析。

通过对专利统计中专利分类号、专利权人、专利申请日(授权公布日) 和专利申请国进行组配统计,由此获得各种统计信息,然后对这些统计信息进行分析。

4. 关键词频统计。

①删除重复申请的专利,然后从专利权项、摘要和标题中抽取若干带有技术实验概念的关键词; ②对关键词的频数进行统计; ③是读意,对出现概率比较高的关键词进行逻辑组配,进行技术概念的再理解。

5. 技术细分后再统计。

按等级树原则对某一技术进行技术细分展开,对其下位概念逐项进行统计 。

6. 指标变化图表和技术动态及特性比较表。

技术动态及特性表主要用来从技术领域、产品的某些功能等角度,反映不同年度和不同企业申请专利的技术动态和特性,从而比较诸企业的技术开发趋势和方向。主要形式有:企业在不同年度、不同技术领域中技术开发比较,不同科研选题的比较、不同企业不同科研选题比较,各种因素之间的回归分析 。

7. 矢量动态模型法。

专利文献除反映科学技术的量变关系外,还隐含着科技发展的方向。因此借用矢量的概念来加以表示。应用矢量模型法就是把统计的动态数据实行矢量模型化,尔后对科学发展动向加以评价和预测。

8. 专利引文分析法。

对专利文献引用参考文献的现象进行分析研究,揭示其数量特征和内存规律,并据此进行技术发展趋势的评价。

9. 专题资料分析法。

所谓“专题资料分析法”,就是根据专利文献在国际发明分类表中的分散性,在某专题文献资料的地理分布、研究内容等进行排列组合和分析研究,从中预测世界上创造发明活动最活跃的国家以及侧重研究的领域等。

二、专利情报分析方法最新发展

随着计算机的普及、信息技术和网络技术的发展,专利情报分析逐渐从手工处理过渡到了以计算机为工具的时代。这对专利情报分析提供了极大的便利条件,而且也促使专利情报分析方法向自动化、智能化、可视化方向发展。

1. 计算机的量化处理。

要对每个领域中所包括的成百上千专利文献进行量化分析,应必须对这些专利文献的申请日、主分类号、优先权申请国、申请人、公开号等著录项进行检索、筛选、统计,并绘制图表。用手工方法显然是极费时费力的。为此需要创建专利情报分析数据库,并采用计算机分析、统计数据库中专利文献著录项的方式对专利文献进行量化分析。

在专利情报分析数据库中,运用EXCEL 电子表格所具有的强大功能,对每一项著录项目进行排序,从中筛选出每年、各国、各公司的专利申请号,再对上述各项进行数量统计,就可有针对性地做出统计图表,从各个方面了解该领域的专利发展情况。具体来说,主要包括:①专利申请数量的年代分布,可以栅测出某技术领域的未来发展态势; ②专利文献的技术主题分类,可对技术主题进行分类统计并做成技术主题分布图; ③以优先权所属国统计各国的本国专利申请量,可以了解各国家在该领域的技术实力; ④各公司所拥有的专利数量统计,可了解各公司在该技术领域的技术经济实力; ⑤各公司国外专利申请情况,对具有两个国家以上的专利申请进行数量统计,画出各公司国外专利申请数量的分布图; ⑥各国专利申请数量的分布情况,查清在不同国家所面临的竞争对手,可以了解外国公司在这些国家的市场竞争程度; ⑦各国家专利的申请情况统计分析,可了解在每一个国家内各公司的竞争态势。

2. 基于相似函数的专利情报分析方法。

这里所述的相似函数包括:基于专利引文的相似函数和基于术语并发的相似函数，基于文献中术语的并发性的相似函数也是有效的。可靠的数据源提供了每篇文献的一致的索引术语,这些用来建立基于术语并发的相似函数。

这个函数使用SQL 查询语句很容易执行。计算出文献间的相似值后,利用力定向配置法( force direct placement) 或自组织神经网络技术来将文献映射到二维空间中,形成文献聚类,以探索文献间的关系。力定向配置法就是在开始的时候,所有的文献都放置在平面中心位置,文献之间的作用力与它们的距离成反比,与它们的相似值成正比;如果相似值大于0 ,则为吸引力,否则为排斥力;力的方向遵守力学中库仑法则。此过程反复进行,直到形成一个稳定的文献映射图。自组织神经网络技术是以相似矩阵的行为输入变量,训练矩形的自组织神经网络。一般使用的是一个5\times 5的自组织神经元矩阵。在训练完成后, N维空间中的神经元连接权的密度分布与训练矢量的密度分布相匹配。