基于决策树方法的数据挖掘分析

介绍了数据挖掘与决策树算法的一些基本概念,然后对最经典也得到最广泛应用的ID3算法及其改进算法作了详细介绍,在最后给出了该算法的一些数据结构和实现代码。     

基于商业方法专利构建企业技术战略的研究

提出一种电子商务环境下构建企业技术战略的新方法。以商业方法专利为切入点,通过专利组合和专利引用将企业技术战略构建常用的"由内而外"和"由外而内"这两种方法结合起来,利用聚类分析的结果构建出企业技术战略模型。该模型明确了企业间的四种关系,使企业能够更加清晰地确立自己在业内所处的技术位置,同时也使合作伙伴/竞争者更加明朗。     

基于同被引分析的专利分类方法及相关问题探讨

介绍一种通过对专利文献进行同被引聚类达到对公司及其竞争对手所拥有的专利进行分类并管理的方法及其步骤,并对这种方法中涉及到的引文数据来源、被引频次数据修正以及对部分无法被归类专利的处理等问题进行了探讨.     

基于数据挖掘技术的专利情报分析方法及实证研究

专利情报具有重要的经济价值。阐述了借助数据挖掘技术进行专利情报分析的优点，以及具体的分析过程，并以中关村科技园区专利情报实证分析证实了此种方法的可行性和有效性，为专利情报分析的发展开拓新的方向。     

决策树分类算法研究综述

本文基于决策树分类算法的研究现状,重点介绍了一些极具代表性的算法,包括ID3、C4.5等,对各种决策树分类算法的基本思想进行阐述,分析比较各种典型算法的优点和不足,并对决策树分类算法所面临的问题进行了简要的阐述,为数据分类研究者提供借鉴。     

基于专利地图的薄膜太阳能领域专利引证分析

利用Aureka分析软件的专利引证树和专利地图对国外薄膜太阳能领域的专利进行分析,并对日本半导体能源实验室的高被引证专利进行专利引证树分析,得到了被引专利的技术总体分布、技术发展历程、目标公司及竞争对手布局分析。该研究结果可为我国薄膜太阳能领域相关企业制定研发策略、寻求技术发展方向和规避专利侵权风险提供帮助。     

基于专利共被引方法的技术聚类分析——以苹果公司专利为例

在激烈的市场竞争中,专利作为企业技术能力的重要表征,同时也为人们提供了对企业技术研究唯一的信息源。苹果公司在电子和通讯行业占据着重要地位,其专利技术代表着行业的研究前沿。基于德温特专利数据库,本研究以苹果公司发表专利为研究对象,进行专利共被引网络分析,识别苹果公司的主要技术聚类和关键性技术。     

基于数据挖掘的企业专利价值评估方法研究

分析了评估企业专利价值的意义,对现有专利评价理论进行分析。在现有专利工作的基础上提出了利用数据挖掘技术对企业专利价值评估的新思路。结合专利评价指标体系给出了评估思路和流程。     

美国专利商标局10个高被引专利的计量分析

利用专利计量方法和软件,对美国专利商标局所授予的专利进行计量分析。遴选出10个被引用次数最多的高被引专利,分别从这10个专利的自然状况、国家和地区分布、引用频次随时间的分布规律、共被引网络等几个层面进行深入阐述,归纳了高被引专利的相关发生发展规律。通过对相关技术产生与应用的案例分析,对高被引专利的经济社会背景进行更加深入的挖掘。     

基于决策树数据挖掘的培训行业重点客户研究

通过属性规约、数据清理和属性构造对外语培训学校的学生数据进行了预处理,利用信息增益方法对预处理后的属性构造了决策树,根据决策树得出了培训行业重点客户：拥有会员卡且外语水平在中级以下的校内人员;拥有企业会员卡且为社会人员中的女性学员;文化程度在高中及以下的人员。     

基于引用时序特征的唤醒专利识别研究

唤醒专利是特殊类型的专利,由于技术内涵的超前性,在生命周期的早期阶段,处于罕有引用的休眠状态;在经历多年的沉寂后,随着技术发展和市场变化,最终受到关注并获得高引用而被唤醒;作为大器晚成的专利类型,唤醒专利尚未受到足够重视,亟待开展深入的研究工作。选取无线通信网络领域的专利作为研究样本,基于专利引用的时序特征分析,研究构建唤醒专利的识别方法;运用该识别方法筛选唤醒专利,剖析其典型特征,研究提出利用唤醒专利特征,分析和监测相关技术的发展趋势。     

论文引用与专利引用比较研究

引文分析作为评价科学成果的工具已有长足的历史,对论文的引文分析在业内也被广泛接受,其方法逐渐应用到专利文献,但论文引用与专利引用在动机上有很大的不同.从出版物性质、引用主体、引用目的、引用功能四个方面探讨论文引用与专利引用动机的异同,为探讨二者反映知识关联,用作科技成果评价工具的有效性打下基础.     

决策树方法在药物选择模型中的应用

近年来,数据挖掘在IT行业备受关注。数据挖掘技术解决了目前数据贫乏的问题,它通过分析,从大量的、杂乱无章的数据中提取出有价值的信息,这些信息可用于解决如医疗诊断、风险评估等决策问题。决策树方法是数据挖掘中的一个重要内容,文章通过决策树在药物选择中的应用来阐述决策树的构建过程。     

数据挖掘中的决策树算法比较研究

决策树算法是数据挖掘中一个重要的内容,但是在实际应用过程中,现存的多种决策树算法也存在着很多不足之处。本文总结并分析了近年来数据挖掘技术在决策树算法方面的研究,探讨了进一步的研究发展方向。     

国际专利合作和引用对创新绩效的影响研究

专利合作和专利引用作为重要的知识流动途径,可以帮助创新主体获取外部知识,降低自身创新的投入和风险,对创新活动具有重要意义。本文以16个创新型国家在1981-2007年专利活动为实证对象,通过负二项式模型,在国家层面研究基于国际专利合作和国外专利引用的知识流动对创新绩效的影响,以及吸收能力对各国将外部知识转换为自身产出的影响,实证结果显示,专利合作对创新数量和质量均具有显著促进作用,专利引用对创新数量无显著影响,但对创新质量具有促进作用,吸收能力对创新数量和质量均具有促进作用。     

基于C4．5的决策树改进算法研究

对海量数据的处理能力是数据挖掘最关注的问题。决策树作为一种分类器,是数据挖掘中用到的一种基本方法之一。基于C4．5的决策树改进算法,是在一些典型的决策树分类算法的基础上提出的,基本思想是在建树过程中,用属性依赖度替代信息增益率来确定划分条件属性的顺序。该算法借鉴MedGen算法的阈值设定方法,在简化决策树剪枝和优化过程的同时,可优化C4．5算法中使用信息熵率的时间复杂度,避免了使用信息熵带来的不当划分。简述了该改进算法的执行过程,证明了算法的正确性。     

基于专利引用的国家技术力量指标比较

分析了从专利数量到专利引用研究的发展历程，继而将专利引用引入技术力量比较的指标中，建立了国家或区域技术力量指标。运用数据对不同国家不同行业的技术力量进行了实证比较分析。     

基于专利引文网络的技术领域间关系探析

利用美国专利商标局数据库和社会网络分析方法,基于专利引文网络对不同技术领域间的关系进行考察。通过追踪不同技术领域间的专利知识流动展现网络的宏观特征。研究结果表明,技术领域间的专利引文网络具有总量流动平衡、内部活动频繁、外部偶有集中的特征。     

基于多维关联规则的决策树分类法

文章对将多维关联规则结合进决策树进行数据过滤的方法进行了阐述,给出了应用该方法完成知识获取的过程及算法。