文本挖掘在专利分析中的应用研究

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专利文献数据作为人类科学技术发展的缩影,是世界上最大的技术信息源。有效地分析这些专利数据文献,进一步发现其中蕴含的知识,对指导各个生产科研单位的生产和科技创新具有十分重要的意义。 数据挖掘技术中的文本挖掘在专利文献分析领域有着广泛的应用前景。论文工作结合专利数据文献特征,对文本挖掘技术在专利文献定性分析中的应用进行探讨和研究: 首先,为了提取专利文献的关键特征,本文结合专利文献数据的特点,提出一种基于文本聚类的无监督特征选择算法UFSC对专利内容进行分析。实验表明,由于考虑了特征的类区分力,UFSC能更好的选择出文本中的关键特征; 然后,针对如何计算专利类别间的关联度的问题,给出一种对专利类别间关联度量化的方法。该算法首先通过有监督的特征选择方法提取每个专利类的
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