| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 论文研究背景和意义 | 第10-13页 |
| 1.1.1 专利信息分析研究现状 | 第11-12页 |
| 1.1.2 数据挖掘技术在专利信息分析中的应用现状 | 第12-13页 |
| 1.2 论文研究内容和方法 | 第13-15页 |
| 1.2.1 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.2.2 主要研究方法 | 第14-15页 |
| 1.3 论文研究特色和创新点 | 第15-16页 |
| 2 专利分析相关数据挖掘技术研究 | 第16-32页 |
| 2.1 数据挖掘技术概述 | 第16页 |
| 2.2 数据挖掘主要功能 | 第16-18页 |
| 2.3 数据挖掘的一般步骤 | 第18-20页 |
| 2.4 关联规则 | 第20-24页 |
| 2.4.1 关联分析中的基本术语 | 第20-21页 |
| 2.4.2 关联规则挖掘分类 | 第21-22页 |
| 2.4.3 关联规则挖掘及典型算法 | 第22-24页 |
| 2.5 聚类分析 | 第24-30页 |
| 2.5.1 聚类分析的基本概念 | 第24-25页 |
| 2.5.2 聚类分析中的数据类型 | 第25-26页 |
| 2.5.3 常见聚类算法及其分类 | 第26-27页 |
| 2.5.4 聚类算法的比较分析研究 | 第27-29页 |
| 2.5.5 聚类结果有效性的评价方法 | 第29-30页 |
| 2.6 文本挖掘 | 第30-32页 |
| 3 专利信息的一般分析 | 第32-44页 |
| 3.1 专利信息分析基本概念 | 第32-34页 |
| 3.2 混合动力汽车概述 | 第34页 |
| 3.3 混合动力汽车相关专利的一般分析 | 第34-43页 |
| 3.3.1 油电混合动力电动汽车专利现状 | 第35-36页 |
| 3.3.2 专利申请地区分析 | 第36-37页 |
| 3.3.3 技术主题分析 | 第37-41页 |
| 3.3.4 国外来华主要申请人分析 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 文本聚类分析在专利信息分析中的应用研究 | 第44-59页 |
| 4.1 文本挖掘过程中主要技术研究 | 第44-48页 |
| 4.1.1 文本预处理 | 第45-46页 |
| 4.1.2 文本特征选择 | 第46-47页 |
| 4.1.3 文本特征表示 | 第47-48页 |
| 4.2 凝聚的层次聚类方法原理 | 第48-49页 |
| 4.3 专利文本信息预处理 | 第49-50页 |
| 4.4 内容特征项提取 | 第50-51页 |
| 4.5 内容特征表示及建模 | 第51-55页 |
| 4.6 专利文本聚类及结果分析 | 第55-57页 |
| 4.6.1 基于欧式距离的层次聚类结果研究 | 第55-56页 |
| 4.6.2 基于余弦指数的层次聚类结果研究 | 第56-57页 |
| 4.7 本章小结 | 第57-59页 |
| 5 关联规则在专利信息分析中的应用研究 | 第59-73页 |
| 5.1 Aprioi算法基本原理 | 第59页 |
| 5.2 混合动力汽车领域的关键技术说明 | 第59-61页 |
| 5.3 专利技术主题关联规则挖掘 | 第61-66页 |
| 5.3.1 数据准备 | 第61-62页 |
| 5.3.2 关联规则挖掘结果 | 第62-66页 |
| 5.4 基于聚类分析结果的关联规则挖掘 | 第66-72页 |
| 5.4.1 文本聚类结果技术主题分析——簇2 | 第66-68页 |
| 5.4.2 文本聚类结果技术主题分析——簇1 | 第68-70页 |
| 5.4.3 文本聚类结果技术主题分析——簇3 | 第70-72页 |
| 5.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 6 结合文本聚类及关联规则的专利信息分析结果阐述 | 第73-76页 |
| 7 总结 | 第76-78页 |
| 7.1 论文主要工作及成果 | 第76页 |
| 7.2 论文存在的不足及改进方向 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 在学期间发表的学术论文和研究成果 | 第82-83页 |
| 详细摘要 | 第83-92页 |