【摘 要】
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专利数据包含了各种丰富的信息。通过对专利数据聚类，可以将它们划分为语义或结构上相似的子集，从而为发现数据中所蕴含的有用模式和知识提供更为深入的洞察力。传统的专利数据
【机 构】
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杭州市科技信息研究院,浙江大学计算机学院
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专利数据包含了各种丰富的信息。通过对专利数据聚类，可以将它们划分为语义或结构上相似的子集，从而为发现数据中所蕴含的有用模式和知识提供更为深入的洞察力。传统的专利数据聚类方法通常只是利用专利数据的某项属性实现聚类，没有充分利用专利数据所包含的多种丰富信息。本文针对现有专利数据聚类方法的不足，提出了一种综合利用专利摘要文本和IPC分类号的专利聚类方法PDICluster。该方法通过解析IPC分类号中包含的树型结构信息，利用树距离度量专利数据之间的相似性，并综合专利摘要文本相似性和IPC分类号相似性信息来实现专
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