專(zhuān)利情報(bào)數(shù)據(jù)挖掘——企業(yè)獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的法寶

[摘要] 本文站在企業(yè)戰(zhàn)略決策和獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的角度闡述了專(zhuān)利情報(bào)分析對(duì)于企業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要意義和影響。探討了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在專(zhuān)利情報(bào)分析中的優(yōu)勢(shì)。在此基礎(chǔ)上，提出了以數(shù)據(jù)挖掘?yàn)橹?、以傳統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)為輔的專(zhuān)利情報(bào)數(shù)據(jù)挖掘方法，并做了深入的實(shí)證研究，展示了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)戰(zhàn)略發(fā)展和決策的前景。

[關(guān)鍵詞] 專(zhuān)利情報(bào) 數(shù)據(jù)挖掘 企業(yè)決策 競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)

一、專(zhuān)利情報(bào)分析在企業(yè)戰(zhàn)略決策中的地位和作用

隨著當(dāng)代世界經(jīng)濟(jì)的全球化、貿(mào)易的自由化，國(guó)內(nèi)外企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)日益激烈。在科學(xué)技術(shù)迅猛發(fā)展的今天，企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)已轉(zhuǎn)化為科學(xué)技術(shù)的競(jìng)爭(zhēng)、技術(shù)創(chuàng)新能力的競(jìng)爭(zhēng)，并集中體現(xiàn)為自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，特別是專(zhuān)利數(shù)量及質(zhì)量的競(jìng)爭(zhēng)。因此，專(zhuān)利情報(bào)在企業(yè)發(fā)展中的戰(zhàn)略地位正逐步得到增強(qiáng)。企業(yè)只有站在戰(zhàn)略的高度來(lái)認(rèn)識(shí)和處理專(zhuān)利工作，強(qiáng)化專(zhuān)利發(fā)明的創(chuàng)造及專(zhuān)利管理，并在經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中有效地實(shí)施專(zhuān)利戰(zhàn)略去開(kāi)拓市場(chǎng)，才能有效地遏止競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，以較少的投入獲得較大的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)份額，不斷提高企業(yè)自身的競(jìng)爭(zhēng)能力，取得市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和經(jīng)濟(jì)效益。

專(zhuān)利情報(bào)技術(shù)價(jià)值只有通過(guò)分析才能充分體現(xiàn)出來(lái)。在各國(guó)企業(yè)紛紛開(kāi)展的專(zhuān)利戰(zhàn)略研究中，最核心的部分就是專(zhuān)利情報(bào)分析。企業(yè)從研發(fā)項(xiàng)目選題決策到研發(fā)項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程，專(zhuān)利情報(bào)分析都可以有效地支持企業(yè)的研發(fā)活動(dòng)，為企業(yè)制定技術(shù)開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略提供科學(xué)準(zhǔn)確的決策依據(jù)。專(zhuān)利情報(bào)分析可以讓企業(yè)決策者和研發(fā)人員準(zhǔn)確了解到：其一，現(xiàn)有技術(shù)所處的成長(zhǎng)階段；其二，新技術(shù)的發(fā)展動(dòng)態(tài)和可能應(yīng)用的領(lǐng)域；其三，本行業(yè)的技術(shù)發(fā)展動(dòng)態(tài)；其四，競(jìng)爭(zhēng)熱點(diǎn)技術(shù)領(lǐng)域；其五，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的研發(fā)動(dòng)態(tài)；其六，新產(chǎn)品的可能壽命、潛在市場(chǎng)和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

總之，專(zhuān)利情報(bào)分析不僅是企業(yè)爭(zhēng)奪專(zhuān)利的前提，更能為企業(yè)發(fā)展提供技術(shù)策略，評(píng)估競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的情報(bào)，認(rèn)清自己的相對(duì)專(zhuān)利地位和技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)，在技術(shù)開(kāi)發(fā)、合作和貿(mào)易中有效地保護(hù)自身權(quán)益，制定出正確的技術(shù)開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略、最佳的研發(fā)計(jì)劃。

二、數(shù)據(jù)挖掘是目前最先進(jìn)的專(zhuān)利情報(bào)分析方法

1.數(shù)據(jù)挖掘的定義

數(shù)據(jù)挖掘是一種利用各種分析工具建構(gòu)數(shù)據(jù)分析模型，從而在大型的數(shù)據(jù)庫(kù)(或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù))中提取人們感興趣的知識(shí)的過(guò)程。這些知識(shí)是隱含的、事先未知的、潛在有用的信息，提取的知識(shí)一般可以表達(dá)為概念、規(guī)則、規(guī)律、模式、約束、可視化等形式。這些表達(dá)形式蘊(yùn)含了數(shù)據(jù)庫(kù)中一組對(duì)象之間的特定關(guān)系，揭示出一些有用的信息，為科學(xué)研究、經(jīng)營(yíng)決策、市場(chǎng)策劃、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、工業(yè)控制等提供依據(jù)。

2.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)產(chǎn)生的背景

伴隨數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，企業(yè)管理中積累了大量的有用數(shù)據(jù)，包括市場(chǎng)、客戶(hù)、供貨商、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，以及未來(lái)趨勢(shì)等重要信息，企業(yè)管理對(duì)數(shù)據(jù)處理技術(shù)要求不斷提高。但是信息超載與非結(jié)構(gòu)化，使得企業(yè)決策組織無(wú)法有效利用現(xiàn)存的信息，甚至使決策行為產(chǎn)生混亂與誤用。基于總體假定進(jìn)行推斷和檢驗(yàn)的傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)這些海量、異構(gòu)、分散數(shù)據(jù)的處理已顯得無(wú)能為力， 顯露出很大的局限性。因此，如何從這些復(fù)雜的專(zhuān)利文獻(xiàn)數(shù)據(jù)中以智能化的操作方式深入分析其中隱含的規(guī)律， 如何發(fā)現(xiàn)、提取這些知識(shí)并加以利用就成了當(dāng)務(wù)之急。

計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展為專(zhuān)利情報(bào)分析提供了極大的便利條件，產(chǎn)生了數(shù)據(jù)挖掘等當(dāng)今信息科學(xué)的前沿技術(shù)和管理方法，促使專(zhuān)利情報(bào)分析方法向自動(dòng)化、智能化、可視化的方向發(fā)展。

3.專(zhuān)利情報(bào)數(shù)據(jù)挖掘的優(yōu)勢(shì)和發(fā)展現(xiàn)狀

與傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計(jì)的專(zhuān)利情報(bào)分析法（如：查詢(xún)、報(bào)表、聯(lián)機(jī)應(yīng)用分析等）相比，專(zhuān)利情報(bào)數(shù)據(jù)挖掘方法具有明顯的優(yōu)勢(shì)。

(1)方法優(yōu)勢(shì)。數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法的本質(zhì)區(qū)別在于統(tǒng)計(jì)是根據(jù)隨機(jī)性的觀(guān)測(cè)樣本數(shù)據(jù)以及問(wèn)題的條件和假定，對(duì)未知事務(wù)做出以概率形式表述的推斷；而數(shù)據(jù)挖掘則是在沒(méi)有明確假設(shè)的前提下去挖掘信息、發(fā)現(xiàn)知識(shí)。與統(tǒng)計(jì)相比，數(shù)據(jù)挖掘工具處理大量的實(shí)際數(shù)據(jù)更有優(yōu)勢(shì)，無(wú)須專(zhuān)業(yè)的統(tǒng)計(jì)背景也能使用數(shù)據(jù)挖掘的工具，而且，數(shù)據(jù)挖掘從大型數(shù)據(jù)庫(kù)提取所需數(shù)據(jù)，利用專(zhuān)屬計(jì)算機(jī)軟件進(jìn)行分析，更能滿(mǎn)足企業(yè)的需求。此外，從理論的角度來(lái)看，數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)也不同，其目的在于方便企業(yè)的末端使用者應(yīng)用，而非為統(tǒng)計(jì)學(xué)家提供檢驗(yàn)工具。

(2)成果優(yōu)勢(shì)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)同統(tǒng)計(jì)分析方法相比較， 挖掘算法的研究成果無(wú)論從數(shù)量上還是實(shí)用性上都具有巨大優(yōu)勢(shì)。例如根據(jù)挖掘任務(wù)，數(shù)據(jù)挖掘算法包括分類(lèi)或預(yù)測(cè)模型發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)總結(jié)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、依賴(lài)關(guān)系或依賴(lài)模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢(shì)發(fā)現(xiàn)等。近幾年來(lái)，自然語(yǔ)言理解、語(yǔ)義關(guān)聯(lián)分析、詞頻分布統(tǒng)計(jì)、語(yǔ)料學(xué)研究等可以用于進(jìn)行情報(bào)分析的技術(shù)方法和工具，已經(jīng)成為數(shù)據(jù)挖掘算法的重要研究方向。因此，無(wú)論從體系結(jié)構(gòu)上，還是從具體方法上，數(shù)據(jù)挖掘算法都能夠很好地融合到專(zhuān)利情報(bào)分析系統(tǒng)中去。

(3)發(fā)展現(xiàn)狀。目前，大多數(shù)國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)專(zhuān)利情報(bào)的分析仍停留在對(duì)數(shù)量特征的統(tǒng)計(jì)分析上，并且對(duì)于專(zhuān)利數(shù)據(jù)中的各種偏差性影響幾乎都沒(méi)有考慮，而國(guó)外學(xué)者則多利用數(shù)據(jù)挖掘的理論和數(shù)據(jù)可視化手段，正在研究專(zhuān)利信息的自動(dòng)分析方法。總之，對(duì)于專(zhuān)利信息的利用，國(guó)內(nèi)目前基本上仍處于定性分析和信息的統(tǒng)計(jì)計(jì)算管理水平上，尚不能從內(nèi)容上自動(dòng)挖掘?qū)＠麛?shù)據(jù)中的知識(shí)規(guī)律。

三、專(zhuān)利情報(bào)數(shù)據(jù)挖掘的方法與流程

數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生并不是為了替代傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，相反，對(duì)于統(tǒng)計(jì)分析方法，數(shù)據(jù)挖掘主要體現(xiàn)在利用統(tǒng)計(jì)和人工智能技術(shù)進(jìn)行高級(jí)多元統(tǒng)計(jì)方法的應(yīng)用上，是對(duì)這些方法的拓展和深化。因此，本文提出以數(shù)據(jù)挖掘?yàn)橹?、以?shù)理統(tǒng)計(jì)為輔的兩者結(jié)合的專(zhuān)利情報(bào)數(shù)據(jù)挖掘方法。專(zhuān)利情報(bào)數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)就是從專(zhuān)利數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式。數(shù)據(jù)挖掘的模式主要有關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類(lèi)、聚類(lèi)、序列模式等。與之對(duì)應(yīng)的分析方法包括關(guān)聯(lián)分析、分類(lèi)分析、聚類(lèi)分析、模式識(shí)別、可視化方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等。其中，關(guān)聯(lián)分析是本文專(zhuān)利情報(bào)數(shù)據(jù)挖掘方法研究的重點(diǎn)。

在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，根據(jù)實(shí)際需要，可將專(zhuān)利情報(bào)數(shù)據(jù)挖掘流程劃分為以下四大模塊：數(shù)據(jù)獲取與數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘與監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)可視化以及情報(bào)分析與整合。其中，后三項(xiàng)統(tǒng)稱(chēng)為數(shù)據(jù)挖掘分析。

（1）數(shù)據(jù)獲取與數(shù)據(jù)預(yù)處理：根據(jù)專(zhuān)利情報(bào)分析工作的目的，確定解決問(wèn)題的性質(zhì)和數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)，明確科技監(jiān)測(cè)的需求，初步選取監(jiān)測(cè)對(duì)象。利用Spider技術(shù)，對(duì)下載服務(wù)器下達(dá)獲取指令，服務(wù)器將相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取，形成本地化數(shù)據(jù)庫(kù)；對(duì)于獲取的數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)從目標(biāo)數(shù)據(jù)集中剔除錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和冗余數(shù)據(jù)，去除噪聲及無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)，進(jìn)行有效數(shù)據(jù)提取，經(jīng)數(shù)據(jù)集成后，形成特定領(lǐng)域的情報(bào)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集，為監(jiān)測(cè)分析做準(zhǔn)備。

（2)數(shù)據(jù)挖掘與監(jiān)測(cè)：結(jié)合監(jiān)測(cè)需求，運(yùn)用技術(shù)預(yù)測(cè)、自然語(yǔ)言處理、信息萃取、知識(shí)發(fā)現(xiàn)等工具，依據(jù)特定的數(shù)據(jù)挖掘算法（如關(guān)聯(lián)分析、模糊聚類(lèi)、技術(shù)組(群)自動(dòng)識(shí)別、關(guān)鍵技術(shù)識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等），在數(shù)據(jù)庫(kù)中提取數(shù)據(jù)模式。

(3)數(shù)據(jù)可視化：運(yùn)用一定的方法將提取出的數(shù)據(jù)模式表達(dá)成某種易于理解的、直觀(guān)的知識(shí)或模式（圖，表等），對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集和所擁有的本地化數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行初步分析，形成監(jiān)測(cè)分析結(jié)果報(bào)告，提交給情報(bào)分析人員。

（4）情報(bào)分析與整合：情報(bào)人員結(jié)合自己的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，對(duì)監(jiān)測(cè)分析結(jié)果進(jìn)行系統(tǒng)、深層次地分析，在相關(guān)持續(xù)性投入技術(shù)、破壞性技術(shù)和新的研究方向等領(lǐng)域形成情報(bào)信息的監(jiān)測(cè)分析報(bào)告，提交給該領(lǐng)域相關(guān)方面的專(zhuān)家。由專(zhuān)家憑借自己的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，對(duì)分析報(bào)告進(jìn)行評(píng)估，再將評(píng)估意見(jiàn)反饋給情報(bào)人員，對(duì)監(jiān)測(cè)報(bào)告進(jìn)行修訂，形成最終報(bào)告。由專(zhuān)家的專(zhuān)業(yè)知識(shí)來(lái)保證情報(bào)分析的有效性和可靠性。

四、專(zhuān)利情報(bào)數(shù)據(jù)挖掘方法的實(shí)證研究

依據(jù)上述方法和步驟，以通信技術(shù)領(lǐng)域的中國(guó)專(zhuān)利數(shù)據(jù)為例，對(duì)專(zhuān)利情報(bào)數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行實(shí)證研究。我們對(duì)該領(lǐng)域進(jìn)行了管理層面和技術(shù)層面的深入分析，并以可視化圖表的形式展現(xiàn)分析結(jié)果。以下是其中對(duì)高產(chǎn)申請(qǐng)人進(jìn)行專(zhuān)利情報(bào)數(shù)據(jù)挖掘的全過(guò)程。

1.數(shù)據(jù)獲取與數(shù)據(jù)預(yù)處理

本文所采用的數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專(zhuān)利數(shù)據(jù)庫(kù)（www.sipo.gov.cn），在該數(shù)據(jù)庫(kù)中我們選擇所有專(zhuān)利類(lèi)型，包括發(fā)明專(zhuān)利、實(shí)用新型專(zhuān)利和外觀(guān)設(shè)計(jì)專(zhuān)利作為數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)獲取的具體過(guò)程如下：

(1)根據(jù)通信領(lǐng)域的特點(diǎn)結(jié)合專(zhuān)家意見(jiàn)確定我國(guó)通信技術(shù)領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)名詞。

(2)以上述技術(shù)名詞為關(guān)鍵詞，在中國(guó)專(zhuān)利數(shù)據(jù)庫(kù)的摘要和題目字段中進(jìn)行檢索，形成我國(guó)通信技術(shù)領(lǐng)域原始數(shù)據(jù)庫(kù)。

對(duì)該原始數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等一系列數(shù)據(jù)預(yù)處理工作，獲得我國(guó)通信技術(shù)領(lǐng)域最終的專(zhuān)利數(shù)據(jù)庫(kù)，有效專(zhuān)利總數(shù)為4339條，數(shù)據(jù)覆蓋的時(shí)間范圍是1985年至2007年9月。

2.高產(chǎn)主IPC挖掘分析

(1)數(shù)據(jù)挖掘方法。采取分類(lèi)分析與OLAP分析相結(jié)合的挖掘方法，對(duì)我國(guó)通信技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠鱅PC（專(zhuān)利分類(lèi)號(hào)）排名前十位的技術(shù)及其年度分布狀況進(jìn)行深入細(xì)致的分析。首先，采取K近鄰規(guī)則分類(lèi)法，對(duì)高產(chǎn)主IPC的分布狀況進(jìn)行分類(lèi)，制成可視化圖表，并根據(jù)分類(lèi)結(jié)果得出分析結(jié)論；然后，在此基礎(chǔ)上，對(duì)這些技術(shù)的年度分布狀況作進(jìn)一步的剖析，挖掘出該技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)，運(yùn)用OLAP技術(shù)形象地展現(xiàn)出分析結(jié)果，并由此得出更深層次的專(zhuān)利情報(bào)。

(2)分類(lèi)分析。K近鄰規(guī)則分類(lèi)法是指從測(cè)試樣本點(diǎn)開(kāi)始生成，不斷擴(kuò)大區(qū)域，直到包含進(jìn)K個(gè)訓(xùn)練樣本點(diǎn)為止，并且把測(cè)試樣本點(diǎn)的類(lèi)別歸為這最近的K個(gè)訓(xùn)練樣本點(diǎn)出現(xiàn)頻率最大的類(lèi)別。表中展示了利用此分類(lèi)法分析出的通信技術(shù)領(lǐng)域中國(guó)專(zhuān)利主IPC（專(zhuān)利分類(lèi)號(hào)）數(shù)量在100以上的分布情況，此處的IPC分類(lèi)僅劃分到小類(lèi)（取前四位）。從表中可以看出，通信領(lǐng)域的專(zhuān)利主要集中在H04L（數(shù)字信息的傳輸）小類(lèi)，例如電報(bào)通信等，共有專(zhuān)利945件，即21.8%的專(zhuān)利都與其相關(guān)。其次是H04B（傳輸，包括載有信息信號(hào)的傳輸，其傳輸與信息的特性無(wú)關(guān)）、H04Q（選擇），分別有892件、543件，這些都是與通信領(lǐng)域的相關(guān)處理技術(shù)密切關(guān)聯(lián)的。

表 我國(guó)通信技術(shù)高產(chǎn)主IPC分布情況

(3)OLAP分析。根據(jù)上述分類(lèi)分析結(jié)果，采用OLAP技術(shù)，進(jìn)一步挖掘IPC排名前十位的技術(shù)年度分布狀況。由挖掘可知，通訊領(lǐng)域的技術(shù)申請(qǐng)專(zhuān)利最早出現(xiàn)在1986年，分布在H04L（數(shù)字信息的傳輸）、HO4B（傳輸，包括載有信息信號(hào)的傳輸，其傳輸與信息的特性無(wú)關(guān)）和H04J（多路復(fù)用通訊）3個(gè)部類(lèi)。在以后的年度，各類(lèi)IPC技術(shù)不斷發(fā)展，申請(qǐng)專(zhuān)利數(shù)量逐漸增多，并且都在2005年達(dá)到了最大值。

圖中，我們可以更清楚地看到IPC排名前十的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。很明顯地，排名前三的IPC 發(fā)展速度相對(duì)更快。其中信息傳輸技術(shù)（H04B）一直持續(xù)發(fā)展，專(zhuān)利數(shù)量逐年增長(zhǎng)，尤其在2001年之后增長(zhǎng)迅速，成為通訊領(lǐng)域的主要發(fā)展技術(shù)。數(shù)字信息的傳輸技術(shù)（H04L），雖然出現(xiàn)的時(shí)間很早，但在隨后的幾年里中斷了發(fā)展，直到近幾年，數(shù)字信息傳輸技術(shù)才成為發(fā)展的熱點(diǎn)，并在2004年首次超過(guò)了H04B技術(shù)，其后發(fā)展突飛猛進(jìn)，成為通訊領(lǐng)域?qū)＠麛?shù)量最多的技術(shù)。

圖 IPC排名前十的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)分布

(4)挖掘結(jié)果綜述。對(duì)排名前十位的主IPC技術(shù)及其年度發(fā)展趨勢(shì)分布的挖掘可以反映出專(zhuān)利申請(qǐng)人的經(jīng)濟(jì)利益趨向和市場(chǎng)開(kāi)拓方向。由上述表和圖可以看出，通信技術(shù)的研發(fā)主要集中在H04B（傳輸）和H04L（數(shù)字信息的傳輸，例如電報(bào)通信）上。與調(diào)制解調(diào)器、服務(wù)器和路由器等相關(guān)的技術(shù)是該領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)和研發(fā)重點(diǎn)。據(jù)此，企業(yè)可以比較國(guó)內(nèi)外技術(shù)發(fā)展水平，識(shí)別技術(shù)空白點(diǎn)，避免同一科技領(lǐng)域的重復(fù)研究，節(jié)約資源，減少投資風(fēng)險(xiǎn)和策劃的不確定性，選擇和確定科研項(xiàng)目，確定有價(jià)值的專(zhuān)利、產(chǎn)品領(lǐng)域或替代品，更好地關(guān)注有市場(chǎng)前景的技術(shù)，改良發(fā)明創(chuàng)新思路，調(diào)整自身的研發(fā)方向，增加專(zhuān)利的回報(bào)，以獲取更大的經(jīng)濟(jì)效益。

五、結(jié)論與展望

本文對(duì)專(zhuān)利情報(bào)數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行了全面深入的探討，并依據(jù)挖掘流程對(duì)其進(jìn)行了針對(duì)性的實(shí)證研究。結(jié)果表明，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，能夠使企業(yè)從以往的海量資料庫(kù)中整理與收集、有效快速地獲取信息，轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)表達(dá)形式，揭示數(shù)據(jù)背后隱藏的規(guī)律，挖掘出不同的信息與知識(shí)，充分發(fā)揮信息再利用的作用，以滿(mǎn)足企業(yè)戰(zhàn)略決策的需要，擴(kuò)大產(chǎn)品和市場(chǎng)，提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和經(jīng)濟(jì)效益；獲取大量的與專(zhuān)利技術(shù)的經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)及技術(shù)本身的價(jià)值有關(guān)的重要情報(bào)：專(zhuān)利技術(shù)的經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)范圍、發(fā)明創(chuàng)造的技術(shù)價(jià)值等等，從而為企業(yè)的戰(zhàn)略決策提供強(qiáng)有力的技術(shù)支持。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)成功地參與企業(yè)科學(xué)管理的例子已經(jīng)為國(guó)外很多知名企業(yè)所公認(rèn)。

然而，我國(guó)目前的大部分企業(yè)還沒(méi)能夠?qū)⑵髽I(yè)的經(jīng)營(yíng)和專(zhuān)利戰(zhàn)略很好地結(jié)合起來(lái)，相信隨著企業(yè)專(zhuān)利戰(zhàn)略意識(shí)的不斷加強(qiáng)，隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷發(fā)展和專(zhuān)利情報(bào)數(shù)據(jù)挖掘方法輔助企業(yè)尋找和提高盈利增長(zhǎng)點(diǎn)的事例越來(lái)越多，專(zhuān)利情報(bào)數(shù)據(jù)挖掘方法一定會(huì)在我國(guó)各個(gè)領(lǐng)域和眾多企業(yè)中得到廣泛應(yīng)用和發(fā)展。

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注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請(qǐng)以PDF格式閱讀原文。