盧 青 趙澎碧

(1.上饒師范學(xué)院政治與法律學(xué)院，江西 上饒 334001；2.中科柔性(北京)科技發(fā)展有限公司，北京 100000)

·理論探索·

大數(shù)據(jù)環(huán)境下的專利分析模型研究

盧 青1趙澎碧2

(1.上饒師范學(xué)院政治與法律學(xué)院，江西 上饒 334001；2.中科柔性(北京)科技發(fā)展有限公司，北京 100000)

“大數(shù)據(jù)”(Big Data)應(yīng)用已經(jīng)拓展到眾多領(lǐng)域，在以專利資源為主導(dǎo)的知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域，將發(fā)揮重要作用。本文分析了大數(shù)據(jù)專利分析現(xiàn)狀，對美日韓主要專利軟件(平臺)進行了深入分析比較，并結(jié)合其優(yōu)缺點，構(gòu)建出了大數(shù)據(jù)專利分析模型(PDAP)。

大數(shù)據(jù)；專利分析平臺；大數(shù)據(jù)專利分析模型；PDAP

在信息技術(shù)快速發(fā)展的今天，社交網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用范圍越來越廣，產(chǎn)生了大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲分析技術(shù)面臨新的挑戰(zhàn)，大數(shù)據(jù)的概念由此應(yīng)運而生。同時，技術(shù)的進步使得語義分析、智能算法、統(tǒng)計分析工具等不斷完善和推廣，“大數(shù)據(jù)”(Big Data)和云計算技術(shù)日益成熟，一個大規(guī)模生產(chǎn)、分享和應(yīng)用數(shù)據(jù)的時代正在開啟。

專利作為國家自主創(chuàng)新成果的重要載體，具啟發(fā)性、可靠性和準確性。世界知識產(chǎn)權(quán)組織研究表明，全世界最新的發(fā)明創(chuàng)造信息 90%以上首先通過專利文獻反映出來,因此在研究開發(fā)過程中,發(fā)揮專利文獻和專利制度的作用,不僅能提高研究的起點,而且能節(jié)約 40%的研發(fā)費用和 60%的研發(fā)時間。

大數(shù)據(jù)提供了空前的數(shù)據(jù)量，每個數(shù)據(jù)都是情報數(shù)據(jù)源，與大數(shù)據(jù)的專利數(shù)據(jù)相結(jié)合，隱含著巨大的經(jīng)濟價值。從2015年開始，我國知識產(chǎn)權(quán)相繼實現(xiàn)年發(fā)明申請量和有效發(fā)明專利擁有量都突破了100萬件的成就，彰顯出中國市場的創(chuàng)新活力。世界知識產(chǎn)權(quán)組織2016年11月發(fā)布報告指出，2015年中國專利申請量達110多萬件，幾乎占到全球總量的四成。同時，中國專利申請增速最快，增幅高達18.7%[1]。俄羅斯莫斯科大學(xué)的《創(chuàng)建分布式計算系統(tǒng)的分析模型》論文提到：“美國、日本、韓國、中國”已成為世界專利大國的第一陣營[2]。2015年9月15日，國家知識產(chǎn)權(quán)局局長申長雨在專利信息年會上指出：要實現(xiàn)專利信息服務(wù)與互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的深度結(jié)合，既要依托互聯(lián)網(wǎng)提高專利信息的傳播利用效率，也要借助大數(shù)據(jù)對專利數(shù)據(jù)信息進行深度整合加工挖掘處理，并實現(xiàn)與經(jīng)濟貿(mào)易等數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，使得更有價值的隱性信息浮出水面，加以利用[3]。

加強加快知識產(chǎn)權(quán)運營平臺建設(shè)，利用網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的大數(shù)據(jù)，通過專利分析模型進行目標分析就是一種可行和高效的科學(xué)方法。本文對國內(nèi)外主要專利軟件(平臺)進行了深入分析比較，構(gòu)建了大數(shù)據(jù)專利分析模型(PDAP)。

1 大數(shù)據(jù)專利分析的現(xiàn)狀

“大數(shù)據(jù)”(Big Data)概念在上世紀90年代最初提出時，是對無法用傳統(tǒng)手段進行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)的統(tǒng)稱。近年來圍繞大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的新技術(shù)，高速、大規(guī)模的數(shù)據(jù)交換、互聯(lián)，以及從前無法想象的數(shù)據(jù)處理方式已經(jīng)成為現(xiàn)實[4]。這為專利分析提供了一種利器。

專利信息與大數(shù)據(jù)進行“聯(lián)姻”，會誕生出此前不曾預(yù)料的價值。如利用專利的申請人信息，就能夠?qū)Σ煌愋偷膭?chuàng)新主體進行專利情報分析；利用發(fā)明人信息，就能從多個角度對創(chuàng)新者進行分析……

我國專利申請總量2012年全年達205萬件，而2013年8月7日至8月14日的1周內(nèi)，中國就有4 451件發(fā)明專利獲得授權(quán)，美國有5 725件專利獲得授權(quán)[4]。如此大量的專利“大數(shù)據(jù)”，使得對專利內(nèi)容的分揀、選取、利用都成了“大任務(wù)”。目前，世界各國的在線專利文獻檢索服務(wù)均已比較成熟。國家知識產(chǎn)權(quán)局也建成了專利檢索與服務(wù)系統(tǒng)，任何用戶都可在中國專利數(shù)據(jù)庫中進行搜索，其中大部分都可看到專利說明書等詳情。

基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫技術(shù)與搜索技術(shù)，目前的專利數(shù)據(jù)已可以針對多種著錄項目進行檢索，性能成熟穩(wěn)定，但在大數(shù)據(jù)技術(shù)下仍可期望有更多進展。專利文獻的內(nèi)容以直接公開技術(shù)信息及相關(guān)法律信息為主，其著錄項目不可能包含所有商業(yè)競爭情報分析所需要的信息，其后大量隱性信息則需要大數(shù)據(jù)的支持來獲得[4]。

大數(shù)據(jù)最大的特點是“要數(shù)據(jù)全集，不要采樣”，目前已有專利信息的全部著錄項目都會得到利用。不僅專利權(quán)人、發(fā)明人、摘要這些重要的信息欄目會被重點分析，包括公開(公告)日期、優(yōu)先權(quán)日、申請日、IPC分類號、申請人地址在內(nèi)的信息也會獲得活力，能夠?qū)Σ煌愋偷膭?chuàng)新主體進行專利情報的分析，能夠從多個角度對創(chuàng)新者進行分析。做專利信息的深度加工和先進的檢索分析平臺，有很大的市場前景。

目前的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)已經(jīng)能夠大幅度加快數(shù)據(jù)的檢索速度，實現(xiàn)實時處理數(shù)據(jù)規(guī)模超過萬億甚至十萬億，數(shù)據(jù)從產(chǎn)生到能夠查詢到結(jié)果這個間隔不超過5秒。在大數(shù)據(jù)知識型相關(guān)網(wǎng)絡(luò)中，數(shù)據(jù)巨量但有序，數(shù)據(jù)關(guān)系復(fù)雜但相關(guān)。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)計算，完全可以將隱蔽、不相關(guān)、非結(jié)構(gòu)化的知識轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化的相關(guān)知識。在大數(shù)據(jù)專利分析中，非結(jié)構(gòu)化的專利文本信息，都可通過實時自動相關(guān)計算，快速進行精確量化，通過復(fù)雜計算發(fā)現(xiàn)隱藏在大數(shù)據(jù)專利中的各種潛在相關(guān)模式。

2 國內(nèi)外大數(shù)據(jù)專利分析平臺(軟件)比較

在專利數(shù)據(jù)庫中，對專利申請?zhí)?、授?quán)號、專利名稱、申請人等基本信息，現(xiàn)在都做到了有效搜索，成了分析平臺(軟件)的“標配”，因此分析工具的對比中就不列此項了。

2.1 國內(nèi)專利分析平臺介紹

近年來，國內(nèi)的專利分析平臺(軟件)發(fā)展迅速，有的已經(jīng)處于國外領(lǐng)先水平，特別是分析工具的研發(fā)應(yīng)用，促使了統(tǒng)計分析功能不斷完善，如INCOPAT、PATENTICS等，為企業(yè)提供競爭情報和決策服務(wù)起到了越來越重要的作用。本文統(tǒng)計分析了國內(nèi)主要的25家平臺(系統(tǒng))，其主要特點見表1。

表1 國內(nèi)主要專利分析平臺(系統(tǒng))及其特點

表1(續(xù))

2.2 美日韓專利分析平臺介紹

在大數(shù)據(jù)進行專利分析應(yīng)用方面，美國、日本、韓國等專利強國開展研究比較早，軟件也比較成熟。特別是美國的分析工具有強大的挖掘、準確的分析和豐富的可視化等功能，并且軟件種類繁多。表2統(tǒng)計分析了美日韓主要的專利分析工具，并從數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化、文本挖掘、文本分析和可視化等方面列出其主要特點[11]。

2.3 國內(nèi)外專利分析平臺的比較

從以上對國內(nèi)外主要專利分析軟件(平臺)分析可看出，共同點是數(shù)據(jù)庫建設(shè)比較完善，數(shù)據(jù)采集比較全面，數(shù)據(jù)更新比較用時，檢索功能強大，圖表統(tǒng)計分析基本形成，初步形成了對個人和企業(yè)的個性專業(yè)服務(wù)。但若在服務(wù)項目和技術(shù)水平上進行比較，可發(fā)現(xiàn)國內(nèi)的專利分析平臺(軟件)大多是功能形式比較單一，僅限于表格，沒有圖形或文字分析報告。另外，中國科技情報所和各省、市的情報所的網(wǎng)站上都有中國專利數(shù)據(jù)庫，但都僅限于各種途徑的檢索，而且一般不提供免費服務(wù)，專利統(tǒng)計信息基本上沒有，也不提供專利統(tǒng)計服務(wù)。

表2 美日韓專利分析工具及其特點

總之，在大數(shù)據(jù)已經(jīng)開始廣泛應(yīng)用的今天，國內(nèi)專利分析軟件(平臺)存在有十大不足。即：1)對專利文本內(nèi)容的分析不足；2)智能檢索分析和機器語言的應(yīng)用不夠完善；3)專利分析結(jié)果的可視化智能分析表現(xiàn)單?。?)平臺對接、跨區(qū)域平臺運營能力較弱；5)企業(yè)專利預(yù)警分析軟弱；6)國家專利數(shù)據(jù)庫開放程度還不高；7)對專利成果交易、轉(zhuǎn)移的分析不足；8)專利成果交易和轉(zhuǎn)換率的分析不夠；9)專利質(zhì)量的比較分析涉及不多；10)專利成果對國家創(chuàng)新、競爭力的貢獻率分析不足。

3 大數(shù)據(jù)專利分析模型(PDAP)的構(gòu)建

通過上面國內(nèi)外成熟的專利軟件的分析，結(jié)合他們的特性，我們遵循大數(shù)據(jù)分析的設(shè)計思路來構(gòu)建專利分析模型，以軟件的模塊化作為開發(fā)設(shè)計原則，以方便系統(tǒng)的更新與改進。此模型我們稱為“大數(shù)據(jù)專利分析平臺”(Patent Data Analysis Platform，簡稱PDAP)。目前，人工智能語義搜索和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具已經(jīng)在繁雜的多元數(shù)據(jù)中得到了應(yīng)用。PDAP基于機器學(xué)習(xí)來進行非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)和混合性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)；基于智能分析工具進行數(shù)據(jù)挖掘、清洗、對比和分類，并對專利技術(shù)特征詞和特征向量進行歸庫；基于專利分析工具結(jié)合專利指標體系來建立相關(guān)模型，并進行各類層面的可視化分析，實現(xiàn)各種功能。

3.1 PDAP設(shè)計整體思想

PDAP整個系統(tǒng)的設(shè)計思想采取模塊化設(shè)計，以解決軟件的復(fù)雜性，且使系統(tǒng)不至于隨著數(shù)據(jù)的變大而失控，使其可控、可維護、可擴展，然后定義良好的接口把若干模塊組合起來。這些模塊相對獨立，塊塊之間用接口(協(xié)議)通信，多個塊組合可完成一系列功能。這些模塊接口定義后就能組配出各種分析功能，而組配是靈活自由的。如此，隨著分析算法的補充完善，可對局部進行改造、優(yōu)化甚至替換，使得專利分析模型不斷適應(yīng)實際環(huán)境的變化。

即：PDAP=A+B+C……，其中：A、B、C等代表各個模塊，每個模塊都可單獨完成特定的任務(wù)，如時間模塊可提取某個時間段的專利數(shù)據(jù)。如時間模塊與頻率模塊組合，可提取某個時間段的專利產(chǎn)生頻率圖。

3.2 PDAP設(shè)計原則

PDAP開發(fā)系統(tǒng)的基本原則是以系統(tǒng)總體目標為宗旨，為用戶提供一個技術(shù)先進、成熟可靠、靈活運用的分析系統(tǒng)。因此，系統(tǒng)設(shè)計遵循如下原則：

1)開放性——系統(tǒng)在設(shè)計時考慮到功能的可擴展性與維護的方便性，使用的操作平臺類型、應(yīng)用服務(wù)器、編程語言和數(shù)據(jù)庫，將遵循通用性、開放性，以期達到減少后續(xù)分析功能的增加和維護修改的難度。

2)先進性——開發(fā)語言采用(java、php、python、c#)+H5，后臺數(shù)據(jù)庫采用mysql，這種組合技術(shù)是完全基于Linux平臺進行開發(fā)，降低了系統(tǒng)運營成本，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和易維護性。

3)高性能——PDAP系統(tǒng)的硬件搭配，能夠使平臺充分勝任對大量用戶同時處理專利分析的要求和專利數(shù)據(jù)信息量不斷增長的要求。

4)實用性——PDAP平臺以專利常用需求的分析為目標，以方便用戶為原則，在吸取國內(nèi)外專利分析經(jīng)驗的基礎(chǔ)上增加國家創(chuàng)新能力(科技創(chuàng)新)等功能；同時可以利用大數(shù)據(jù)，分析用戶的行為特性。

5)安全性——充分考慮系統(tǒng)及數(shù)據(jù)資源的容災(zāi)、備份、恢復(fù)等安全要求，為系統(tǒng)提供強大的數(shù)據(jù)庫備份工具。

3.3 PDAP模型架構(gòu)

PDAP模型大數(shù)據(jù)技術(shù)棧是由文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)管理、業(yè)務(wù)計算和展示模塊構(gòu)成(見圖1)。其中：文件系統(tǒng)是專利及相關(guān)的公報、年鑒等數(shù)據(jù)庫的一種資源管理系統(tǒng)；數(shù)據(jù)管理是對數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如專利主分類號、發(fā)明人 、申請人 、申請日期等)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如專利的圖片、XML、HTML、專利和各類報表、圖像等)進行存儲和管理，如某個時間維度的專利數(shù)據(jù)，某個行業(yè)維度的專利數(shù)據(jù)等；業(yè)務(wù)計算是用批處理、流處理和圖計算等不同的計算范式(認可度分析、時間維度、頻率分析、行業(yè)分析等)，來衍生出編程模型的計算模型；展示模塊是利用統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘、可視化分析及工具語言等，來展示出專利信息的樹狀圖、條形圖、分布圖、熱力圖等。

圖1 PDAP模型大數(shù)據(jù)技術(shù)棧

從不同渠道(如各國家或地區(qū)、國內(nèi)各省市)來獲取專利數(shù)據(jù)和相關(guān)數(shù)據(jù)，作為數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)源，但這些數(shù)據(jù)格式是不固定的，甚至是“散亂”的，利用起來困難，因此要通過專利數(shù)據(jù)分布系統(tǒng)來進行“整理”。在PDAP的分布式文件系統(tǒng)中，初步的對全國31個省市的專利按時間(2010-2015年)進行獲取，并加入此時間段內(nèi)的公報和年鑒相關(guān)數(shù)據(jù)，作為文件目錄，初步分布到各個系統(tǒng)里面，進一步做出R&D投入產(chǎn)生專利的比值、各省市研發(fā)人員產(chǎn)生專利的比值等方面的精細化分析。

圖2揭示了構(gòu)建PDAP遵循的基本架構(gòu)，圖3、圖4分別表示“數(shù)據(jù)源”的基本特征、“數(shù)據(jù)庫”的基本特征。“數(shù)據(jù)庫”基本特征是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)。

構(gòu)建PDAP的基本思路是分級分類、分級提取和分級分析，針對不同的分類，使用不同的數(shù)據(jù)分析工具。PDAP主要采用以下幾種“數(shù)據(jù)分析工具”。

1)SAS統(tǒng)計分析軟件：可對大數(shù)據(jù)專利下的復(fù)雜數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，具有編程擴展其分析能力，可數(shù)據(jù)訪問、數(shù)據(jù)儲存及管理、應(yīng)用開發(fā)、圖形處理、數(shù)據(jù)分析、報告編制、運籌學(xué)方法、計量經(jīng)濟學(xué)與預(yù)測等。

圖2 PDAP的基本架構(gòu)

2)Excel電子表格軟件：對分類后的數(shù)據(jù)進行簡單的分組和求和需求時使用，特別是新增強的可視化和網(wǎng)絡(luò)關(guān)系分析，使用方便簡捷；但對復(fù)雜的多元的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及大數(shù)據(jù)量的支持仍然較弱，所以當數(shù)據(jù)量過大時，會自動關(guān)閉并轉(zhuǎn)換到其他分析工具。

3)SPSS統(tǒng)計產(chǎn)品與服務(wù)解決方案：可與Excel軟件相結(jié)合使用，做數(shù)據(jù)的因子分析、聚類分析等等，以達到整個系統(tǒng)的“平衡”。

圖3 “數(shù)據(jù)源”基本特征

圖4 “數(shù)據(jù)庫”的基本特征

然而，類型不同、格式不同，其算法也不同，但是，其目的是能夠更加快捷地進行處理。大數(shù)據(jù)專利文獻經(jīng)過智能工具進行數(shù)據(jù)挖掘、清洗、對比和分類，分析出專利技術(shù)特征詞和特征向量后進行歸庫。筆者參考索意互動(北京)信息技術(shù)有限公司的Patentics軟件,經(jīng)過研究，得出相關(guān)模型：

LM={(TCi,VCi)；i∈[1∶M]}(X，Y)

X,Y——表示專利文本統(tǒng)計的起始時間與結(jié)束時間；

M——表示(X，Y)時間段內(nèi)的專利授權(quán)量；

TCi——表示M個專利的技術(shù)特征集合；

VCi——表示M個專利的特征向量集合。

PDAP呈現(xiàn)給用戶的不僅有大量數(shù)據(jù)的列表，還可以有直觀呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點的可視化分析，如復(fù)雜的圖表、專利地形圖、專利熱力圖、專利氣泡圖等。

4 PDAP的初步測試

根據(jù)專利的應(yīng)用特征和大數(shù)據(jù)分析工具而初步建立的PDAP系統(tǒng)，是國家科技創(chuàng)新和企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新決策的支持系統(tǒng)，將是一項具有重大現(xiàn)實意義的研究課題。PDAP系統(tǒng)的架構(gòu)已經(jīng)建立起來，對部分功能模塊進行了研發(fā)。筆者選擇2014年中國專利數(shù)據(jù)和國民經(jīng)濟相關(guān)數(shù)據(jù)進行測試分析，其數(shù)據(jù)在PDAP系統(tǒng)中的列表如表3。

表3 利用PDAP系統(tǒng)對2014年中國專利數(shù)據(jù)和國民經(jīng)濟相關(guān)數(shù)據(jù)測試分析的結(jié)果

注：①此數(shù)據(jù)是從國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)庫中的各省市相關(guān)的數(shù)據(jù)導(dǎo)入，合計數(shù)值與統(tǒng)計局的全國數(shù)據(jù)有一定的差異，在此以各省市的數(shù)據(jù)合計為準。②A—各地區(qū)的GDP(億元)；③R—各地區(qū)的常住人口(萬人)；④B—研究與試驗發(fā)展(R&D)經(jīng)費支出，指各地區(qū)/調(diào)查單位用于開展R&D活動(基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和試驗發(fā)展)的實際支出(萬元)；⑤C—規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D人員全時當量(人年)；⑥M1—專利受理量(項)；⑦M2—專利授權(quán)量(項)；⑧M%=M2/M1—專利有效率；⑨N=(M1-M2)—無效專利數(shù)量；⑩N%=(M1-M2)/M1—專利無效率；P1=M2/B—R&D萬元投入產(chǎn)生專利的比值，反映研發(fā)水平的指標之一；P2=M2/C—研發(fā)人員(人年)產(chǎn)生專利的比值，反映研發(fā)水平的指標之一。

圖5 、圖6分別是放大千倍后顯示的各省市R&D投入產(chǎn)生專利的比值和各省市研發(fā)人員產(chǎn)生專利的比值。

大數(shù)據(jù)專利分析模型的構(gòu)建，所依賴的數(shù)據(jù)源已經(jīng)得到政府部門的大力支持，目前面臨的主要問題是：1)專利分析指標體系的確定，世界上還沒有統(tǒng)一而完善的專利評測指標體系，理論方面還在進行探討。2)專利分析工具的程序開發(fā)和應(yīng)用方面，以及文本的機器語義檢索和分析還有待進一步提升。3)大數(shù)據(jù)的安全問題必須從法律和技術(shù)兩方面進行加強保護。4)國內(nèi)對專利分析結(jié)果的可視化方面要進一步開發(fā)研究。

雖然，對PDAP系統(tǒng)的構(gòu)建我們邁出了第一步，但許多模塊的測試應(yīng)用工作還需要得到實際的檢驗。

圖5 各省市R&D投入(萬元)產(chǎn)生專利數(shù)量(放大千倍顯示)

圖6 各省市研發(fā)人員(人/年)產(chǎn)生專利數(shù)量(放大千倍顯示)

5 結(jié) 語

PDAP的研發(fā)是我們在專利應(yīng)用方面做的一種嘗試，思路是：第一步在專利分布文件系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，通過Hadoop，或者其它類似key-value形式的數(shù)據(jù)緩存分析系統(tǒng)提取專利和相關(guān)的數(shù)據(jù)，作為專利數(shù)據(jù)索引，便于后續(xù)根據(jù)用戶需求來快速獲取指定的數(shù)據(jù)內(nèi)容；第二步是根據(jù)時間點、專利的區(qū)域、產(chǎn)生頻率、專利認可度等維度初步對專利數(shù)據(jù)索引分析，確定用戶的“需求域”以及需要進一步分析的專利數(shù)據(jù)；第三步是根據(jù)需求，將分析計算后的專利數(shù)組可視化(行業(yè)分布圖、專利產(chǎn)生頻率圖等)展示出來，便于直接觀看，獲取需求信息。

本文首先分析了大數(shù)據(jù)環(huán)境下專利分析的發(fā)展狀況，對國內(nèi)外主要專利軟件(平臺)進行了特征分析和優(yōu)勢比較，并結(jié)合其優(yōu)缺點，構(gòu)建出大數(shù)據(jù)專利分析模型(PDAP)。然后對部分功能模塊進行測試。隨著數(shù)據(jù)可及性的提高，諸如產(chǎn)業(yè)、貿(mào)易、金融等各種類型、各種角度數(shù)據(jù)的公開，將這些數(shù)據(jù)與專利數(shù)據(jù)結(jié)合，通過關(guān)聯(lián)分析可以獲得更加深刻的洞察力，為用戶提供及時、可靠的競爭情報。當然，PDAP系統(tǒng)還需進一步完善專利評測指標體系和相關(guān)數(shù)據(jù)的篩選。此外，數(shù)據(jù)安全性、專利分析可視化、構(gòu)建更加完善的專利分析模型等都是我們未來要努力的方向。

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ResearchonPatentAnalysisModelinBigDataEnvironment

Lu Qing1Zhao Pengbi2

(1.School of Politics and Law,Shangrao Normal University,Shangrao 334001,China;2.Zhongke Soft(Beijing)Technology Development Co., LTD,Beijing 100000,China)

The application of Big Data has expanded to many fields,and will play an important role in the intellectual property which is dominated by patent resources.This paper analyzed the status of patent analysis of big data,analyzed and compared the main patent software(platform)in China and abroad.Combing with their advantages and disadvantages,the paper constructed a big data patent analysis model(PDAP).

big data;patent analysis platform;data patent analysis model;PDAP

10.3969/j.issn.1008-0821.2018.01.005

G255.53

A

1008-0821(2018)01-0037-08

2017-09-25

2016年江西省知識產(chǎn)權(quán)軟科學(xué)項目“大數(shù)據(jù)環(huán)境下的專利分析模型研究”(項目編號ZR201602)。

盧青(1965-)，女，研究員，碩士生導(dǎo)師，研究方向：公共管理。趙澎碧(1965-)，男，研究員，研究方向：大數(shù)據(jù)應(yīng)用與架構(gòu)。

孫國雷)