【摘 要】
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专利文献蕴含着重要的技术、法律、经济信息,每年的出版量占世界各种图书和期刊的四分之一.随着专利数量的不断增多,对专利聚类分析显得尤为重要.我们主要研究专利聚类分析中
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(61232002)资助;国家"八六三"高技术研究发展计划项目(2012AA011004)资助;武汉市晨光计划项目(2013070104010036)资助
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专利文献蕴含着重要的技术、法律、经济信息,每年的出版量占世界各种图书和期刊的四分之一.随着专利数量的不断增多,对专利聚类分析显得尤为重要.我们主要研究专利聚类分析中的文本表示和结果可视化两个关键问题.首先将专利以技术功效对的方式表示,然后基于技术功效矩阵的进行专利聚类,最终形成一种多层次的专利地图.其实验结果表明这种方法比传统的向量空间模型的方法具有更高的效率和更好的聚类效果,并且其聚类结果的可视化更强的实用性和更好的扩展性.
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