文献类型：期刊文章

作　　者：廖列法[1] 勒孚刚[1]

Liao Liefa Le Fugang(School of Information Engineering, Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou 341000, China)

机构地区：[1]江西理工大学信息工程学院,江西赣州341000

出　　处：《现代情报》

基　　金：国家自然科学基金项目"创新网络异质性与企业创新绩效关系研究"(项目编号:71462018);江西省研究生创新专项基金资助项目"基于领域知识的LDA主题模型"(项目编号:YC2015-S304)

年　　份：2017

卷　　号：37

期　　号：5

起止页码：13-18

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSSCI、CSSCI2017_2018、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：[目的 /意义]运用概率主题模型全面研究专利文献主题演化,分析专利技术发展过程及趋势。[方法/过程]LDA模型按时间窗口对专利文本建模,困惑度确定最优主题数,按专利文本结构特性提取主题向量,采用JS散度度量主题之间的关联,引入IPC分类号度量技术主题强度,最后实现主题强度、主题内容和技术主题强度3方面的演化研究。[结果 /结论]实验结果表明:该方法能够深入挖掘专利文献的主题,可以较好地分析专利技术随时间的演化规律,帮助相关从业人员了解专利技术的演化过程及趋势。

关 键 词：专利文献  LDA JS散度  IPC分类号  技术主题强度  专利技术演化  

分 类 号：G255.53[图书情报与档案管理类]