patent information mining #所看文献总结2014-09-06 ##Patent introduction 这几天看了几篇文献，以patent作为关键字，在SCI-E数据库查询。涉及到Patent的研究是很多的，只是我在思考如何将我以前研究的内容利用上，使得有一定的连续性。所看文献总结如下: ###1. Patent Maintenance Recommendation with Patent Information Network Model ####Author：韩家伟 #####Publication：2011 11th IEEE International Conference on Data Mining
这篇论文主要研究的内容是关于如何判断patent价值，为是否对其进行维护（缴纳维护费用）提供决策支持。 1.1 维护决策量化指标
- writing quality--评判写作价值主要是利用文本统计的方式，对专利中不同部分所使用的词汇进行统计，判断是否相似。这里所谓高质量的专利就是说内容基本一致，词汇使用相似即可。这里的标准是否应该这么定呢？疑问！
- novelty of patent--首先利用文本挖掘技术提取出专利中所使用的技术信息，然后利用专利数据库的年代，对所用技术的新颖性进行判断。这个比较简单，容易实现。
- 所使用技术的价值--同上。就是越新的技术，价值越大。
- 所使用技术的范围--有根据技术大类对，专利中的技术涉及范围评估，当然所涉及的技术领域越广越好。
- 经济价值--文中这个没有解决，将经济价值扔给企业自主评判。 1.2 Patent tool +Google patent search +micropatent +Delphion +patent classification system（USPC） +international patent classification system（IPC） 1.3 实验数据属性 +publication year +filed year +kind +inventor +assign class +ZPC code +cited patent 1.4 write quality measurement +novel words +声明完备性（KL-divergence） +技术趋势 +发明者信息（PCount、ECount、EPratio） +专利代理人信息 1.5 patent prediction model 使用decision tree进行预测 1.6 模型复杂性分析（这个我发现韩的文章基本都有这个，以后借鉴一下） +feature extraction O(n) +profile feature O(mn) +refinementO(I|E|)