导　　师： 赖朝安

授予学位： 硕士

作　　者： (）;

机构地区： 华南理工大学

摘　　要： 随着当代科学技术的快速发展,技术的更新速度越来越迅速,行业内外部竞争也愈演愈烈。这一系列的变革使企业对所在领域核心技术的掌握提出了更高的要求,即对企业的技术创新提出了更高的要求,而技术的创新离不开技术预见。专利作为一种含有丰富信息的知识载体,含有丰富的技术、产品、经济及法律信息。专利数量及质量已经成为衡量一个国家或者产业科技竞争力的重要指标,通过挖掘专利信息可以获取产业或行业的核心技术及技术发展前景。因此,研究如何从海量的专利中挖掘核心技术信息,探寻技术的发展现状及发展路径,寻找技术发展空位,对企业保持核心竞争力具有重要的指导意义。本文以专利文本为研究对象,结合定性研究和定量研究方法,提出了一种基于SAO结构的专利相似度计算方法及技术挖掘方法体系,通过该方法挖掘出研究领域核心技术是什么,技术之间有何关系,技术发展趋势是什么三个问题。首先以专利的摘要、独立权利要求以及IPC分类号为指标构建专利相似度计算模型,并通过工业机器人的专利数据验证了该模型的有效性。进一步,基于专利相似度矩阵,构建专利网络图及专利地图,并结合TRIZ理论分析技术发展路径,进而分析出技术热点、技术转移过程及未来发展技术。其次,基于SAO结构的特点,提出了SAO链的技术形态分析方法,并结合SAO语义相似度的计算方法,最终构建SAO链的技术分层结构,分析技术之间的相关。最后,以广州市哲学社会科学发展“十三五”规划(2018GZYB16)及科技革命与技术预见智库(X2GSN4160224)项目为实证研究基础,将本文的技术挖掘方法体系应用到工业机器人领域,挖掘工业机器人核心技术、技术发展路径、技术分层结构及技术发展趋势,为相关企业及研究单位的技术研发及技术预测作理论指导。

关 键 词： 专利挖掘 结构 专利网络 专利地图 工业机器人

领　　域： []