专利是技术创新和科学技术发明的产物，已被广泛用于研究技术进步与创新活动、鉴别技术发展趋势、研究国家和企业研发战略、指导创新管理与政策制定等。专利权人在创新过程中发挥重要的价值，专利权人著录信息所反映的不仅仅是专利权的归属问题，还隐含着专利研发过程中的研发合作或专利申请后的专利权转移等深层次信息。为了揭示专利权人之间的关联关系及其演化特征所具有的普遍规律，以期为专利权人开展研发合作、推动专利权转移、鉴别竞争对手、分析专利权人在创新历程中所处的位置以及制定专利研发战略提供参考，本论文引入社会网络分析方法进行分析。　　 论文通过调研专利网络分析方法的研究进展发现，社会网络分析方法在专利分析中的应用基本可以归纳为专利引用、合作和技术主题关联三大方面，是对专利分析工作的进一步深入和有益拓展。目前，社会网络分析方法才刚刚开始进入专利分析领域，具有广阔的应用前景。通过总结已有的研究工作发现，针对专利权人的社会网络分析尚缺乏系统的方法体系，特别是有关研究专利权人合作网络演化和主题关联网络演化的分析工作还非常少见。　　 为了系统开展专利权人关联网络演化特征研究，论文构建了基于合作、引用和主题关联的专利权人关联网络分析体系，并在该体系框架下对专利权人合作、主题关联和引用三大网络演化分析的原理与分析方法进行了研究。在专利权人合作网络演化分析方面，论文对全球规模、特定学科、特定专利权人和自我中心(ego)网络四种合作网络类型的分析方法进行了研究与梳理。网络演化特征分析所采用的主要方法和指标包括:反映网络稠化（节点数与链接数关系）的标度指数，反映网络增长的密度、直径、节点度数，以及最终网络的节点度分布特征等。在专利权人主题关联网络演化分析方面，论文在构建专利权人主题关联方案时，除了借鉴传统的相似度（如Pearson）算法和专利分类号共现（如W1）算法外，还研究构建了专利分类号加权共现算法(W2)。与传统相似性算法比较，W2的优势在于可以突出机构间在某一子领域的高度主题相似性。在专利权人引用网络演化分析方面，论文研究了直接引用、共引和耦合网络演化分析的分析方法、功能与作用。围绕该体系框架，在后续章节，论文分别开展了专利权人合作网络演化特征实证分析、主题关联网络演化特征实证分析以及影响专利权人合作网络演化的相关因素分析三个方面的研究。　　 首先，在专利权人合作网络演化特征的实证研究中，论文以中国科学院基本专利年为1985～2009年的发明专利数据、工业生物技术基本专利年为2000～2010年的发明专利数据为基础进行了专利权人合作网络演化特征的实证分析。研究发现，基于这两组数据的专利权人合作网络均具有类似的特征:标度指数α值均大于1，说明合作网络随着时间的演化不断稠化;网络节点度概率分布符合幂律分布规律，具有无标度网络的特征，说明合作网络在演化过程中遵循增长与优先链接原则。不同之处在于，两组数据的直径演化特征不同，中国科学院专利权人合作网络的直径持续升高，而工业生物技术专利权人合作网络直径却在近年稳定在11或12，是网络发生转型的标志，或许说明工业生物技术专利研发已步入成熟阶段。　　 其次，专利权入主题关联网络演化特征的实证分析发现，W2在反映主题相关性与合作潜力的关系方面比W1及Pearson相似性算法都有更好的效果，然而，通过与合作对之间的相关性的对照分析发现，合作双方专利权人的W1值与合作数呈负相关关系，而W2值和Pearson值虽然与合作数呈现正相关，但相关度值非常低，均无法基于这几个相似度算法预测专利权人之间的合作潜力。　　 最后，论文对影响专利权人合作网络演化的相关因素进行了分析。基于中国科学院和工业生物技术数据的分析发现，度数越高的专利权人（即合作者多的专利权人）被选择进行合作的概率也高;网络中两个节点的距离（最短路径）越近，合作的机会越大;同一国家的专利权人合作的概率明显高于不同国家的专利权人之间的合作概率;不同性质（企业、科研机构和大学）的专利权人构建合作的概率也不同。就工业生物技术数据而言，企业与企业的合作概率为0.464，科研机构与科研机构的合作概率为0.151，大学与大学的合作概率仅为0.054，企业与科研机构、企业与大学、科研机构与大学之间的合作概率分别为0.137、0.09和0.104。基于此，论文在理论上构建了基于网络度数、网络距离、主题关联、专利权人性质、地理空间距离和学科合作权重六个因素的“合作潜力指数”(LatentCollaboration Index，LCI)模型。由于受到主题关联网络演化分析结果所反映的主题关联尚无法用于有效衡量专利权人合作潜力的影响，同时对特定学科而言，学科合作权重是常数，因此，在针对工业生物技术实证分析时，LCI模型则简化为仅采用网络度数、网络距离、专利权人性质和地理空间距离四个因素来衡量专利权人之间的合作潜力。然而受限于专利合作网络密度值较低，即专利合作行为并不是普遍行为，以及受到专利是专利权人之间开展竞争的重要手段的影响，基于上述四个因素所反映出的大量有合作潜力的专利权人并没有实际合作，或者这些看似有合作潜力的专利权人却是领域内的主要竞争对手。因此，目前还无法利用这四个因素（自变量）对合作潜力（因变量，可用合作数量表征）通过回归分析来获得有效的参数组合。因此，本文目前将“合作潜力指数”模型的应用方法进行修订，从定性的角度对专利权人的合作潜力进行评估。　　 论文的创新贡献包括:(1)论文在方法体系层面上设计出适用于专利权人关联网络分析的社会网络分析方法体系框架，框架包括基于合作、基于引用和基于技术主题三个方面，并对整个方法体系的分析方法进行了系统的研究。(2)论文借鉴复杂网络演化分析的思路和方法，在上述体系框架下研究专利权人关联网络演化特征，研究专利权人之间的合作行为特征的同时挖掘影响合作的因素，并构建基于网络、机构性质、地理空间距离、主题相似等多因素的“合作潜力指数”(LCI)模型。该模型在针对工业生物技术领域的实证研究中被改良为定性的模型，用于评估专利权人之间合作或技术转移的潜力，或者双方之间的竞争关系，为预测专利权人之间的合作或专利转移潜力、寻求合作伙伴以及发现竞争对手提供参考信息，目前国内外在此方面的研究还非常少见。(3)在具体分析方法方面，论文构建了主题关联的加权算法W2，不仅考虑专利分类号共现的数量，还考虑共现专利号所涉及的专利数所占的比例，有效地呈现专利权人之间技术主题关联的变换情况。在开展网络演化特征分析中，引入标度指数α用于分析专利权人合作和主题关联网络的演化特征，与网络直径的演化特征联合应用，可以判断技术的发展/成熟水平和拓扑学转型。(4)论文研究证实了专利权人关联网络演化具有一定的规律性特征，主要包括:专利权人合作网络与主题关联网络均随着时间的发展逐步稠化;网络演化符合复杂网络的增长和优先链接原则，节点度分布满足幂律分布特征;专利权人合作网络演化与专利权人之间的网络距离负相关，同时又受到专利权人性质（企业、科研机构和大学）和地理空间距离的影响。　　 本论文的研究属于基础性的研究，为后续深入分析专利权人合作网络演化提供了理论和方法基础，在未来的研究工作中，还将深入挖掘那些促进或抑制专利权人进行合作的因素。本论文研究不仅在理论和方法上对社会网络分析方法在专利分析应用中进行了有益的拓展，还对开展专利研发合作和专利转移转化工作具有参考价值。