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基于多Agent系统的专利采集系统研究

基于多Agent系统的专利采集系统研究

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作者：杨洋北京工业大学

学位级别：硕士

为了研究和建立北京市知识产权指标体系、知识产权公共信息服务平台与预警机制,从而提高北京市知识产权预警能力和高新技术产业竞争力,迫切需要大量准确的专利信息作为分析和研究专利与知识产权的基础。目前国内大部分政府和企业在专利... 详细信息

为了研究和建立北京市知识产权指标体系、知识产权公共信息服务平台与预警机制,从而提高北京市知识产权预警能力和高新技术产业竞争力,迫切需要大量准确的专利信息作为分析和研究专利与知识产权的基础。目前国内大部分政府和企业在专利资源的获取方面采用人工下载,或是通过搜索引擎搜索并下载,效率差、准确性低,获得的专利信息结构化差,不利于分析。本文研究了从USPTO(美国专利商标局)专利数据库中采集信息的全过程,包括专利检索、接口分析、专利下载、信息抽取等。并将Deep Web(深网)技术、多Agent系统技术、基于XML的信息抽取技术等应用于专利信息的采集过程。目的在于从USPTO数据库中准确、快速、自动地获取结构化的专利信息。本文使用基于多Agent系统的技术和方法设计了专利信息采集系统。采集系统分为用户接口子系统、中心控制子系统、专利网页获取子系统、专利基本信息抽取子系统和专利被引信息抽取子系统,各子系统的核心分别为用户接口Agent、中心控制Agent、爬行调度Agent、基本信息抽取调度Agent、被引信息抽取调度Agent。本文论述了组成各子系统的诸Agent结构及通信、调度方式和调度算法。本文使用JAVA语言,在JADE环境中实现了专利采集系统原型并进行了采集实验,结果表明,原型系统能够快速、准确的采集专利信息,具有良好的性能和效率。本文的创新之处在于:第一,综合运用多种技术方法,如多Agent系统技术,基于XML的信息抽取技术和相关开源工具,在美国专利商标局数据库中采集信息。第二、研究并设计了专利采集系统的核心算法,包括中心Agent调度算法、爬行Agent调度算法、基本信息抽取Agent调度算法、专利被引信息抽取Agent调度算法、专利信息页面获取流程、专利信息抽取流程、页面过滤与清洗算法、专利信息抽取规则等。第三、实现了专利采集系统原型,可以根据检索表达式自动下载、抽取专利,并将结构化的专利信息存储在本地数据库中。系统具有较高的效率。

关键词：专利采集网页信息抽取多Agent系统

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专利信息采集及分析系统设计与开发

专利信息采集及分析系统设计与开发

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作者：王伟琼浙江大学

学位级别：硕士

专利信息资源是首选的竞争情报资源,它蕴含着巨大的知识存量。充分挖掘和利用专利信息有助于技术人员改进现有技术,发现新的技术领域。然而当前专利数量急剧增长,依靠人工手段寻找有用专利信息,并进行快速有效的专利分析,犹如大海捞针... 详细信息

专利信息资源是首选的竞争情报资源,它蕴含着巨大的知识存量。充分挖掘和利用专利信息有助于技术人员改进现有技术,发现新的技术领域。然而当前专利数量急剧增长,依靠人工手段寻找有用专利信息,并进行快速有效的专利分析,犹如大海捞针般费时费力。国际上专利信息采集及分析的研究和相关软件很多,但大多数只关注英文专利,语种局限性很大;国内还没有针对本国专利的专利信息采集软件;在专利分析方面已经有很多研究成果,但都没提供针对专利无结构数据的分析功能。因此,本文以中国大陆地区专利为研究对象,研究专利信息的采集及分析技术。考虑到专利信息深藏于Web专利库中,一般的信息采集技术仅能获取公开可索引的数据,而无法深入Web后台数据库中提取信息。因此,采用包装器模型,设计开发专利信息的采集系统。规则库是包装器模型中最为关键部分,本文采用人工解析网页方式创建规则库,同时利用VC#中的Webbrowser控件调用规则库,自动解析网页提取数据。在信息采集过程中,由于网络的不稳定,会造成采集的信息不完整、采集进度难以控制,因此采用了定时刷新机制、网页下载完成事件及多线程机制等解决方案。此外还设计了线程调度中心,以解决没有控制机制的多线程程序容易陷入死锁的问题。对文本进行聚类分析,是专利分析的有效手段。本文探讨了基于文本聚类的专利信息分析技术。发明和实用新型等专利文献文辞冗长、文字晦涩,因此,首先研究专利词汇处理技术,提出了基于统计和规则的新词识别方法和新词释义方法。在此过程中,涉及频繁的词典访问,词典数据结构选取的好坏直接决定分析效率,本文提出Hash+索引+Map(set)的存储方法,提升了时间和空间上的效率。此外,针对技术专利文献结构规范的特点,还研究了专利文献的结构化分析技术。最后,依据“具有大量相同概念的文档是相似的”这一判断,采用文本聚类技术进行处理,借助凝聚算法和SOM网络完成专利的聚类过程。最后,设计实现了专利信息采集及分析系统,并以打火机为例,给出了专利信息采集和分析实例。

关键词：专利采集包装器专利分析文本聚类中国专利

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基于.NET的专利信息管理系统的设计与实现

基于.NET的专利信息管理系统的设计与实现

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作者：卞继方中国海洋大学

学位级别：硕士

专利信息是重要的竞争情报资源，它蕴含着丰富的技术知识。充分挖掘和利用专利信息，有助于技术人员发现新的技术领域和技术手段，对于企业寻找新的经济增长点、判断行业发展方向，制定发展战略具有重大的意义。然而现在专利数量大，增... 详细信息

专利信息是重要的竞争情报资源，它蕴含着丰富的技术知识。充分挖掘和利用专利信息，有助于技术人员发现新的技术领域和技术手段，对于企业寻找新的经济增长点、判断行业发展方向，制定发展战略具有重大的意义。然而现在专利数量大，增长速度快，依靠人工手段寻找并分析有用专利信息难度很大。国外已经出现了很多与专利信息采集及分析相关的软件，但大多数只关注英文专利。国内对专利信息的研究起步较晚。本文以我国大陆地区专利为研究对象，研究专利信息的采集及分析技术，设计开发了基于.NET的专利信息管理系统。本文要采集的专利信息来自于国家知识产权局网站的专利数据库。针对该网站的特点，设计开发了专利信息采集模块。专利信息采集模块根据用户输入的检索条件，向网站数据库发送请求。首先获取该检索条件查询结果页面的源代码，然后根据此源代码使用正则匹配的方法解析出各专利页面的地址，再根据此地址向数据库发送请求，获取专利详细信息页面的源代码，使用正则匹配的方法解析出专利的基本信息和说明书下载地址，最后根据说明书下载地址下载说明书。本文的专利信息分析分为基本统计分析和专利聚类两部分。基本统计分析以中国海洋大学申请的专利为研究对象，包括申请人分析、发明人分析和代理机构分析。通过统计专利的基本信息，反映申请人的年度申请量、年度授权量和专利类别分布，和年度发明人数、发明人申请量、发明人专利权重以及代理机构代理量和区域分布等情况，从而获取申请人的专利申请规律和科研技术实力。本系统的专利聚类包括快速聚类和综合聚类两种，本文中以快速聚类为例进行阐述。快速聚类以中国海洋大学2011年申请的发明专利为研究对象。对这些专利的名称和摘要信息进行处理后，使用K-MEDOIDS聚类算法对专利文本进行聚类。用户可以自己设定K值进行聚类，同时，本文提供了根据加权的类间类内相似度比率来获取最佳的K值的方法，帮助用户选择最合适的K值。本文提出了一种计算发明人专利权重的方法，是对专利发明人分析的一种创新。本系统设计过程中充分考虑了功能的全面性、实用性和快捷性，并且操作简单、界面友好。本系统应用前景广阔，特别是对单个申请人专利状况的分析，具有很高的实用价值。

关键词：专利采集正则匹配专利分析水晶报表文本聚类

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