Professor
Supervisor of Doctorate Candidates
Title of Paper:基于文本挖掘和复杂网络的中美电商专利比较研究
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Affiliation of Author(s):经济与管理学院
Journal:情报杂志
Key Words:专利分析;文本挖掘;复杂网络;中美电商专利;Python;
Abstract:[目的/意义]近年来,电商领域发展迅速,社会影响深远。中国和美国作为世界上最大的发展中国家和发达国家,在电商领域都取得了令人瞩目的成绩。此时通过对中美电商专利的比较能够深入了解中美在电商领域的技术发展和未来趋势。[方法/过程]本研究旨在提出一种基于文本挖掘和复杂网络的结合方法,包括中美电商专利关键词一致性判断,中美电商专利文档-词矩阵构造,中美电商专利余弦相似度关联矩阵构建,复杂网络分析等。[结果/结论]通过对701条美国电商专利和2005条中国电商专利数据比较发现:(1)美国电商专利研究领域聚焦性和技术性强,中国电商专利研究领域融合性和应用性强,中美电商专利研究有很强的互补性;(2)中美电商专利有57个核心一致性关键词;(3)从1405505对中美电商专利中寻找到380对高相似专利,可以为相关人员进行技术机会发现提供参考;(4)复杂网络中以C388专利节点为例的中心网络,帮助其发现4个相关性社区。
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Date of Publication:2019-05-30
Co-author:刘玉林
Correspondence Author:Jian lirong
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