核心专利识别模型及其指标效力研究(I)

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1、分类号UDCG353．1347．7密级坌五编号10299S1122006@江孽大擎硕士学位论文核心专利识别模型及其指标效力研究StudyontheMiningModelandEfficacyofIndicatorsofCorePatent指导教师重润塾援作者姓名毯过申请学位级别亟±学科(专业)埴塑堂论文提交日期2Q!垒生Q垒县论文答辩日期2Q!垒生Q鱼月学位授予单位和日期2Q!垒生Q鱼旦答辩委员会主席卢章平评阅人2014年06月独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已注明引用的内容以外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表

2、或撰写过的作品成果，也不包含为获得江苏大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。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：铗进20f牛年么月I／，日学位论文版权使用授权书江苏大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆、中国学术期刊(光盘版)电子杂志社有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致，允许论文被查阅和借阅，同时授权中国科学技术信息研究所将本论文编入《中国学位论文全文数据库》并向社会提供查询，授权中国学术期刊(光

3、盘版)电子杂志社将本论文编入《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》并向社会提供查询。论文的公布(包括刊登)授权江苏大学研究生处办理。本学位论文属于不保密可。V学位论文作者签名：铱也指导教师签名：土4中年6月J，日砷，笋年石月，厂曰江苏大学硕士学位论文摘要本文将一定时期区间内的某技术领域的具备一定竞争力和／或市场价值的专利称为核心专利，并假设这些专利与其他专利相比具有某种特殊属性，可以从专利文献信息中分离出来，称这种分离方法为核心专利识别。核心专利识别方法大致可以分为主观和客观两大类，本文着重研究了后者，即根据专利文献信息中的某些数值指标及其加权组合的值的大小识别核心专利，并给出了核心专利

4、的量化定义。专利文献信息的属性很多，本文选择其中的专利发明人数、专利权人数、专利引用非专利文献数、施引专利计数、专利引用专利文献数、同族专利成员计数、权利要求计数、同族专利国家／地区数等八组属性，将其值作为识别核心专利的指标。为此，定义这八组指标的加权值为核心专利综合指数(CompositeIndexofCorePatellt，以下简称CICP)，在此基础上深入地分析研究了加权系数的三种确定方法，即层次分析法(AHP)、粗糙集理论(RS)和TOPSIS(TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoanIdealSolution)法。研究表明，粗糙集

5、理论能更有效地分析和处理专利信息，与层次分析法相比其结果更为客观，权重确定结果比TOPSIS法更理想。此外，研究还表明，在同一时间段，不同技术领域，其指标效力并不一样，即各指标权重不一样，本文称此为指标效力的技术领域分析；在同一技术领域，不同时间段，其指标效力亦不一样，本文称此为指标效力的时域分析。在上述研究的基础上构建了核心专利识别模型，借助ThomsonInnovation专利检索平台和Excel表格处理工具，采用AHP．RS新方法确定核心专利识别指标的组合权重系数，计算出专利信息序列的CICP值，实现了从大量专利信息中识别出核心专利的目标，结果较为满意，研究成果丰富了核心专利识别

6、的理论和方法。关键词：核心专利；综合价值指数；粗糙集理论；层次分析法核心专利识别模型及其指标效力研究AbstractThispaperfirstdefinecorgpatentasaperiodoftime，withinatechnicalfield，haveacertaincompetitivenessand／ormarketvalueofthepatent，andassumingthatthesepatentshavesomespecialpropertiescomparedwithotherpatentsthatcanbeseparatedfromthepatentliterat

7、ure，theseparationmethodiscalledminingofcorepatent．Themethodofminingofcorepatentcarlbedividedintosubjectiveandobjective，thispaperfocusesonthelatter，byuseofaweightedcombinationofvaluestoidentifycorepatent，andgivingthequantifyd