| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 国内外信息产业专利发展现状 | 第12-15页 |
| 1.2.2 国内外专利分析方法研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 研究目的 | 第17页 |
| 1.4 研究内容和研究结构 | 第17-19页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4.2 研究结构 | 第18-19页 |
| 第二章 相关概念与专利挖掘技术概述 | 第19-31页 |
| 2.1 信息产业界定 | 第19-20页 |
| 2.2 专利挖掘技术概述 | 第20-23页 |
| 2.2.1 专利挖掘概念 | 第20-21页 |
| 2.2.2 专利挖掘一般过程 | 第21-22页 |
| 2.2.3 专利挖掘的应用 | 第22页 |
| 2.2.4 共词聚类分析原理 | 第22-23页 |
| 2.3 数据分类方法概述 | 第23-28页 |
| 2.3.1 决策树分类 | 第24-27页 |
| 2.3.2 K-最近邻分类 | 第27页 |
| 2.3.3 朴素贝叶斯分类 | 第27-28页 |
| 2.4 挖掘工具Weka平台 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 云南信息产业专利整体态势 | 第31-39页 |
| 3.1 专利数据收集 | 第31-33页 |
| 3.1.1 关键词选取 | 第31页 |
| 3.1.2 专利检索式确定 | 第31-32页 |
| 3.1.3 数据整理 | 第32-33页 |
| 3.2 云南省信息产业专利相关情况分布 | 第33-38页 |
| 3.2.1 专利申请量年度状况 | 第33-34页 |
| 3.2.2 专利类型及法律状况分析 | 第34-35页 |
| 3.2.3 主要权利人分布情况 | 第35页 |
| 3.2.4 主要IPC小类分布情况 | 第35-36页 |
| 3.2.5 专利授权状况分布 | 第36-37页 |
| 3.2.6 申请日年度分布状况 | 第37-38页 |
| 3.2.7 西部地区信息产业专利状况 | 第38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 云南信息产业专利申请技术热点分析 | 第39-49页 |
| 4.1 关键词提取与处理 | 第39-40页 |
| 4.2 高频关键词行业分布 | 第40-41页 |
| 4.3 基于共词聚类的热点技术分析 | 第41-46页 |
| 4.3.1 关键词共现矩阵构建 | 第41-43页 |
| 4.3.2 相关系数矩阵的构建 | 第43页 |
| 4.3.3 专利申请热点聚类挖掘 | 第43-46页 |
| 4.4 IPC小组分类号热点技术分析 | 第46-47页 |
| 4.5 专利申请热点趋势分析 | 第47-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于C4.5决策树的云南信息产业专利授权分析 | 第49-63页 |
| 5.1 需求分析 | 第49-50页 |
| 5.2 数据预处理 | 第50-51页 |
| 5.3 Weka平台算法比较实验 | 第51-53页 |
| 5.3.1 数据格式处理 | 第51-52页 |
| 5.3.2 数据平台分析 | 第52-53页 |
| 5.4 分类器分析结果对比研究 | 第53-55页 |
| 5.4.1 C4.5算法 | 第53页 |
| 5.4.2 最近邻分类器 | 第53-54页 |
| 5.4.3 朴素贝叶斯分类器 | 第54页 |
| 5.4.4 结果分析 | 第54-55页 |
| 5.5 基于C4.5算法的决策树构建 | 第55-60页 |
| 5.5.1 决策树算法构建 | 第55-58页 |
| 5.5.2 决策树平台构建与规则提取 | 第58-60页 |
| 5.6 分类规则总结 | 第60-61页 |
| 5.7 本章小结 | 第61-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63-64页 |
| 6.2 展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 附录A 攻读硕士期间取得成果 | 第70-71页 |
| 附录B 攻读硕士期间参与的科研项目 | 第71页 |