基于动态网络的关键实体识别及演化分析——以3D打印技术专利为例
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作者:
作者单位:

北京工业大学经济与管理学院 北京 100124,北京工业大学经济与管理学院 北京 100124,北京工业大学经济与管理学院 北京 100124,北京工业大学经济与管理学院 北京 100124

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中图分类号:

G350

基金项目:

国家科技支撑计划资助项目“面向企业创新应用链的知识管理体系建设与集成应用示范”(项目编号:2012BAH34F00);北京市自然科学基金资助项目“中文专利侵权检测与分析理论方法及关键技术研究”(项目编号:9132005)。


Recognition and evolution analysis of key-entity based on dynamic network——Using 3D printing technology patent as a example
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    摘要:

    3D打印作为一种新兴技术近年来得到迅猛发展,本文以3D打印技术领域专利信息为基础构建具有多重属性节点的专利网络,利用动态网络分析方法对3D打印技术领域专利信息进行挖掘,从而可以代替传统的分析方法来识别该技术领域中的关键实体(关键专利权人、关键技术、关键区域分布及关键任务),并对关键实体的演化情况进行了分析。

    Abstract:

    3D printing as a new technology got rapid development in recent years, the paper build a patent network with multiple attribute node, taking the patent in 3D printing field as an example, at the same time, the dynamic network analysis is used to mine patent information of 3D printing so that we can recognize the key-entity(key-patent assignee、key-technology、key-areal distribution and key-task) instead of traditional patent analysis method, and analysis the evolution of key-entity.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李登杰,翟东升,冯秀珍,张杰.基于动态网络的关键实体识别及演化分析——以3D打印技术专利为例[J].,2016,(8).

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  • 收稿日期:2015-05-27
  • 最后修改日期:2015-05-27
  • 录用日期:2015-07-28
  • 在线发布日期: 2016-04-21
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