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题名基于专利网络节点重要性的核心专利识别方法研究
被引量：10
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作者
郭剑明
王婧怡
周云峰
袁润
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机构
江苏大学科技信息研究所
江苏大学图书馆
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出处
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2023年第5期162-168,191,共8页
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基金
江苏省社会科学基金资助项目“数智驱动下高校图书馆学科服务交互模型及其实现路径研究”(编号:22TQB001)研究成果。
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文摘
[研究目的]综合考虑专利节点度数及其邻域专利节点对(node pair)间的相似程度,定义并计算专利节点在网络中的结构重要性,从网络科学视角完善专利价值评价与核心专利识别方法。[研究方法]基于专利四种基本引用关系构建专利综合引用网络;利用网络节点度数及其邻域节点对的相似度量化表征其局部网络结构重要程度,以此为依据提出专利节点重要性评价指标PNII,进行核心专利识别;从复杂网络视角,利用传染病传播动力学模型(SIR)计算专利节点的实际传播影响力,以此为判据比较PNII和其他网络中心性指标在不同传播概率和不同节点比例下的识别效果。[研究结论]结果表明,基于专利网络节点重要性的PNII指标相较一般的网络中心性指标更加科学,核心专利识别结果更加准确;基于传染病传播动力学模型的评价方法,在一定程度上解决了核心专利识别结果评价难题。
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关键词
专利网络
节点重要性
核心专利
复杂网络
识别结果评价
SIR模型
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Keywords
patent network
node importance
core patent
complex network
identification result evaluation
SIR model
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分类号
G306
[文化科学]
G353
[文化科学—情报学]
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