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基于关联的专利评估与预测方法研究

摘要第8-10页
ABSTRACT第10-12页
第一章 绪论第13-30页
    1.1 研究背景第13-17页
    1.2 研究现状第17-27页
    1.3 研究内容第27-28页
    1.4 组织结构第28-30页
第二章 基于潜在引用网络的专利价值评估方法第30-48页
    2.1 引言第30-32页
    2.2 潜在引用关联第32-33页
    2.3 专利价值评估基本算法第33-37页
    2.4 专利价值评估改进算法第37-40页
    2.5 专利价值评估更新算法第40-43页
    2.6 实验评估第43-47页
    2.7 本章小结第47-48页
第三章 基于专利关联的新颖专利查找方法第48-65页
    3.1 引言第48-50页
    3.2 相对新颖度网络第50-53页
    3.3 专利新颖度排序算法第53-55页
    3.4 专利新颖度更新算法第55-60页
    3.5 实验评估第60-64页
    3.6 本章小结第64-65页
第四章 基于异构网络的竞争对手主题预测方法第65-82页
    4.1 引言第65-66页
    4.2 竞争对手的主题预测的框架第66-68页
    4.3 主题词选取第68页
    4.4 建立企业-主题信息网络第68-71页
    4.5 拓扑特征的分析和抽取第71-74页
    4.6 基于监督模型的主题预测方法第74-75页
    4.7 实验评估第75-81页
    4.8 本章小结第81-82页
第五章 专利检索与分析原型系统第82-100页
    5.1 系统架构第82-83页
    5.2 专利检索第83-87页
    5.3 统计分析第87-89页
    5.4 个性化服务第89-92页
    5.5 专利价值评估第92-94页
    5.6 新颖专利检索第94-96页
    5.7 竞争对手的主题预测第96-99页
    5.8 本章小结第99-100页
第六章 总结与展望第100-103页
    6.1 本文总结第100-101页
    6.2 研究展望第101-103页
参考文献第103-112页
附录1 攻博期间发表的科研成果目录第112-113页
附录2 攻读博士学位期间参与的科研项目第113-114页
致谢第114页

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