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翟东升 (翟东升.) (学者:翟东升) | 李倩 (李倩.) | 李钇汐 (李钇汐.) | 张杰 (张杰.)

摘要:

  作为技术创新的重要标志和体现,专利信息在很大程度上代表着一个国家或企业的技术水平和潜在的科技竞争力,在研发和预见中,专利的价值也越加凸显。如今单纯的专利搜索已远远不能满足用户的需求,专利专家网络的复杂性也迫使我们不得不对专利专家信息进行细致分析,搜寻专家社区,并识别社区中的重要专家。本文在对多种专家社区发现算法的研究的基础上,主要运用GN算法,以尼康专利数据为数据集,用UCINET软件采用半自动的方式实践社区发现算法,识别专家社区及核心专家,并进行详细分析。

关键词:

社区发现 算法 专利专家信息

作者机构:

  • [ 1 ] [翟东升]北京工业大学 经济与管理学院
  • [ 2 ] [李倩]北京工业大学 经济与管理学院
  • [ 3 ] [李钇汐]北京工业大学 经济与管理学院
  • [ 4 ] [张杰]北京工业大学 经济与管理学院

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年份: 2012

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语种: 中文

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