信息产业作为实体经济的重要产业在经济发展中占据着重要的地位,近年来云南省不断加大对信息产业发展的扶持和重视,技术创新不断涌现,由此所带来的专利数量逐年稳定增长。专利文献中隐含着在本领域本时期下最先进的技术要点,利用价值极高。目前专利分析方法主要包括统计分析法和技术分析法,本文结合学科知识,从全新的角度出发对专利数据研究,以期展现当前专利的发展情况,为今后本产业专利水平提升提供建议。论文主要的研究内容如下:1.搜集文献等资料完成理论知识整理。检索出2007年1月1日至2017年12月31日十一年间的云南信息产业专利数据,采用专利信息统计分析法从宏观角度对专利申请量年度趋势、专利类型及法律状况、主要权利人、主要IPC分布、专利授权状况以及申请日年度分布进行统计,并对比西部地区专利申请数量,分析得出当前云南信息产业专利整体发展态势。2.基于共词聚类分析方法挖掘近年专利申请热点技术领域。选取专利名称分词后得到的高频关键词构建共现矩阵;为解决个别元素较大造成实际误差的问题,将共现矩阵转换为相关系数矩阵并据此进行聚类挖掘;最终确定五类高相关度的关键词组合。同样选取IPC分类号属性获取高频IPC小组,对热点专利技术领域进行验证补充。通过研究了解到有效的云南信息产业专利申请技术热点,结合当前全国产业发展现状分析得出未来的发展趋势与研究方向,为今后产业的专利申请内容提供参考。3.提出了一种基于C4.5决策树对云南信息产业专利数据部分授权因素分析的方法。选取申请类型、发明人个数、从属权利要求数量、申请日以及IPC分类号数量作为研究属性进行数据预处理;在Weka平台导入数据依次利用C4.5决策树、K-最近邻、朴素贝叶斯分类方法进行分析,通过对比后选择准确率达87.08%的C4.5决策树算法完成分类模型的构建;使用构造的决策树总结出上述五种属性对授权的具体影响规则,为专利申请人进行专利申请时提供可靠的建议。通过上述研究,可得出今后本省信息产业专利申请热点趋势以及其余著录项目信息对授权的影响状况,两者结合为云南信息产业专利今后的发展提供有针对性的建议,从而提升云南信息产业专利水平,同时为促进本省信息产业的良好快速进步起到一定的补充作用。