大数据在专利信息分析中的应用研究

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1、学校代码：10289分类号：TP391密级：公开学号：132070010江苏科技大学硕士学位论文大数据在专利信息分析中的应用研究研究生姓名刘澎导师姓名陆介平申请学位类别工学硕士学位授予单位江苏科技大学学科专业计算机软件与理论论文提交日期2015年12月31日研究方向智能信息处理论文答辩日期2016年3月26日答辩委员会主席韩斌评阅人盲审盲审2016年3月26日分类号：TP391密级：公开学号：132070010工学硕士学位论文大数据在专利信息分析中的应用研究学生姓名刘澎指导教师陆介平教授级高工江苏科技大学二O一六年三月

2、AThesisSubmittedinFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringTheApplicationandResearchofBigDatainPatentInformationAnalysisSubmittedbyLiuPengSupervisedbyLuJiePingJiangsuUniversityofScienceandTechnologyMarch，2016江苏科技大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人

3、在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：年月日摘要随着科技的飞速发展，专利作为衡量技术创新的重要指标也备受关注，科研机构和企业对专利信息的挖掘越发重视。尽管专利文献已经按照特定方法进行了详细的分类，但是专利文献的非结构化特性和专利数据量的爆炸式增长决定了通过传统的基于统计分析的方法难

4、Ｗ挖掘深层的信息，而通过文本挖掘技术对专利文本进行分析处理又呈现出算法扩展性不足、数据处理平台处理能力受限等问题。大数据的兴起为专利数据的分析带来了新的机遇，将大数据的理论、方法和工具运用到专利文献的处理中是专利分析的新趋势。本文Ｗ专利文献的处理分析为目标，分析了大数据在专利信息分析中的应用场景，Ｋ－Ｍ并Ｗ聚类为切入点，根据专利文本的特征，改进了传统的ｅａｎｓ文本聚类算法，最后结合大数据处理平台Ｈａｄｏｏｐ＾＞及并行处理框架Ｍａｐ民ｅ化ｃｅ对专利文本聚类的整个过程进行了并行化设计。本文主要

5、研究内容如下；（１）根据当前专利信息分析的难点，对专利信息分析进行了需求分析，同时结合大数据的理论和技术，研究了大数据在专利信息分析中的应用场景。（２）根据需求分析的结果，选取专利文本聚类为切入点进行研究。根据专利文本Ｋ－Ｍ聚类的需求，ｔ＾Ｍ专统的ｅａｎｓ聚类算法为基础，通过设计基于密度的离群点去除方、，对。法和基于距离积的初始质屯选择策略原有算法进行改进（３ＭＲ，，包）结ａｅ化ｃｅ的特性专利本的整个过合对文聚类程进行并行化设计ｐ－ＴＦＩＤＦ括词、特、权重计算、本向量表示等关步的本分征选择文

6、化键骤并行实现和文提的进算法的实。出改并行化现４通过Ｈｄ（）ａｏｏ，，对最后搭建集群采用多个专利文本数据集和设计相关实验ｐ进，本提的算法的聚类进行试专利本的进行扩文出改效果了测对文聚类并行化设计了展性测试。进ＭＲｄ，ａｅｕｃｅ验表明本文提出的改算法和设计的基于的文本聚类并行化在专实ｐ利本的处理中取很的，验证大数的理论技术运专利信息析的文得了好效果了据用于分可行。性ＭＲ键词大数据；专利；本；ａｅｄｕｃｅ框架关文聚类ｐＩ目录摘要............................

7、..........................................................................................................IAbstract.................................................................................................................................III第1章绪论..........

8、.................................................................................................................11.1论文研究背景和意义........................................