宁波市高校专利数据分析
《高校专利情况分析研究报告》笔记
《高校专利情况分析研究报告》读书随笔目录一、内容概括 (2)二、高校专利现状分析 (3)三、高校专利运用与转化 (4)1. 专利转化现状分析 (5)（1）专利转化的意义与现状 (7)（2）专利转化的瓶颈问题 (8)（3）成功案例分享 (10)2. 专利运用模式与机制创新 (11)（1）产学研合作模式 (12)（2）专利运营平台建设 (13)（3）激励机制与政策扶持 (14)3. 专利转化中的知识产权保护 (15)（1）知识产权保护的重要性 (16)（2）知识产权保护措施与方法 (18)（3）风险预警与应对策略 (19)四、高校专利工作存在的问题与对策建议 (20)1. 存在的问题分析 (21)（1）专利申请质量不高 (22)（2）专利转化率低 (24)（3）专利保护意识不强 (25)2. 对策建议与思考 (26)（1）加强专利质量建设，提高申请门槛 (27)（2）完善专利转化机制，促进产学研合作 (28)（3）加强知识产权教育，提高专利保护意识 (30)一、内容概括报告介绍了全球以及国内的高校专利现状，阐述了在当前知识经济时代，高校专利的重要性及其在全球创新体系中的角色。
报告详细地分析了高校专利的产生机制和发展趋势，这一点使我深刻地理解了高校专利从无到有，再到持续优化提升的全过程。
报告针对高校专利的申请、授权以及运营管理进行了全面的梳理和评价。
涵盖了专利的申请流程、审批过程中的注意事项，以及授权后的运营策略等。
尤其是报告中关于如何优化专利申请流程、提高授权效率的部分，给我留下了深刻的印象。
报告还对专利的商业化路径进行了分析，使我对高校专利的经济价值有了全新的认识。
报告对高校专利的质量、影响力以及成果转化等方面进行了深入探讨。
从报告的数据分析中，我看到了高校专利在不同领域的影响力差异以及这些专利在推动科技发展和社会进步中的实际作用。
特别是关于高校科技成果转化的问题，报告中提出的一些见解和建议令我深思。
专利信息分析系统
数据转换
02
将原始数据转换成适合分析的格式，如表格、矩阵等。
数据挖掘
03
运用数据挖掘算法对专利数据进行深入分析，提取有价值的信
息。
数据分析
1 2
统计分析
运用统计学方法对专利数据进行描述性和探索性 分析。
关联分析
通过关联规则挖掘等方法，发现专利之间的关联 关系。
3
趋势分析
分析专利数据的动态变化，预测未来趋势。
某研究机构通过专利信息分析系统，挖掘具有合作潜力的 企业和研究机构，促进产学研合作，共同开展研发项目。 同时，通过专利信息的分析，提升研究机构的科研成果价 值，增强其在行业内的竞争力。
案例三：某政府的专利信息监管平台
总结词
维护知识产权权益、保障创新环境、促进经济发展
详细描述
某政府利用专利信息分析系统，建立专利信息监管平台，对专利申请、授权、维权等环 节进行全面监管。通过及时发现和打击侵权行为，维护知识产权权益，保障创新环境的 公平竞争，促进经济的持续发展。同时，该平台还能为政府决策提供数据支持，优化政
通过专利侵权分析、专利 布局等手段，帮助企业防 范专利风险。
系统的发展历程
初始阶段
早期的专利信息分析系统主要提供简单的检索和 数据导出功能。
发展阶段
随着信息技术和数据分析技术的进步，系统增加 了数据统计、可视化呈现等功能。
智能化阶段
现代的专利信息分析系统结合人工智能技术，实 现了自动化分析和预测功能。
技术特点
系统采用先进的数据挖掘和机器学习技术，能够自动化地提取专利中的关键信息，并通过可视化手段呈 现给用户，使用户能够快速理解和分析专利数据。
展望
01
技术发展
随着人工智能和大数据技术的不断发 展，未来专利信息分析系统将更加智 能化和自动化，能够更快速、准确地 分析和处理大规模的专利数据。
专利检索分析报告
浙江农林大学专利检索分析报告管道机器人学院：工程学院班级：农机121班*名：**学号：************专利检索分析报告1、中英文专利的技术特点1.1国内专利专利名称：一种高适应多功能管道机器人申请号：CN201510392260发明人：王冉; 王建华; 符致孟; 刘琦; 赵永胜;一种高适应多功能管道机器人设计属于机器人结构设计领域。
管道所处的环境往往是人们不易直接达到或不允许人们直接进入的，检修及清洗难度很大。
针对上述问题，我们利用曲柄滑块机构以及齿轮-球销机构实现了一种高适应多功能管道机器人。
曲柄滑块机构使得机器人的直径变化,齿轮-球销机构能调整机器人的速度,在机器人轮角度不同时，可以完成前进、后退以及停留的动作，同时机器人能转弯。
另外，机器人自身的机械爪和摄像头可以配合其他工具完成多种工作。
机器人功能多，工作效率高，无污染。
系统设计可靠、操作方便、便于维护、成本低，适合实际生产需要，有广阔的应用前景。
1.2国外专利专利名称：PIPE CLEANING ROBOT专利号：United States Patent Application 14/066026发明人：Young Won (Daegu-si, KR) Kim, Eui Yeon (Daegu-si, KR) Jang, Byong Taek目前在管道清洗过程中，清洗设备绝大部分是采用无动力缆绳拖拉行走方式来进行清洗，无法根据管道的内部情况进行清洗参数的动态调整，管径的适应能力较差。
为了解决这个问题，着眼于管道行走清洗机器人的研究开发，而在国内这方面研究尚少。
为了较好地解决管道的清洗难题，开发和研制管道清洗机器人势在必行。
本人设计管道清洗机器人是把行星磨头清洗技术与机器人技术结合起来，进行综合设计开发，因此它的深入研究也将推动管道清洗技术的发展。
随着管道机器人技术的发展，其应用越来越广泛。
目前，日、美、英、德、法等发达国家在管道机器人技术方面做了大量工作，尤其是日本，在管道机器人的研究及开发中取得了领先的地位。
专利管理系统的数据分析功能介绍
专利管理系统的数据分析功能介绍随着科技的不断进步，知识产权保护变得越来越重要。
对于企业而言，专利管理是一项关键的工作。
为了更好地管理专利，许多企业采用了专利管理系统。
而其中一个重要的功能就是数据分析。
一、数据收集与整理专利管理系统可以帮助企业收集和整理大量的专利数据。
通过与专利数据库的连接，系统可以自动获取最新的专利信息，并将其整理成易于分析的格式。
这样，企业可以快速了解到市场上的最新专利动态，以便做出相应的决策。
二、专利趋势分析专利管理系统可以对专利数据进行趋势分析，帮助企业了解特定领域的发展趋势。
通过对专利申请数量、技术领域、申请人等数据的分析，企业可以预测未来的技术方向，并及时调整自己的研发战略。
此外，还可以通过对竞争对手的专利数据进行分析，了解他们的技术布局和创新方向，以便进行针对性的竞争。
三、专利价值评估专利管理系统可以通过对专利数据的分析，评估专利的价值。
通过分析专利的引用情况、法律状态、技术水平等因素，系统可以为企业提供专利的价值评估报告。
这样，企业可以更好地了解自己的专利资产，并进行相应的管理和运营。
四、侵权检测与预警专利管理系统可以通过对专利数据的分析，帮助企业及时发现潜在的侵权行为。
通过对市场上的产品和技术进行监测，并与专利数据库进行比对，系统可以自动识别可能存在的侵权行为，并向企业发送预警信息。
这样，企业可以及时采取相应的措施，保护自己的知识产权。
五、竞争情报分析专利管理系统还可以通过对竞争对手的专利数据进行分析，提供有关市场竞争情报。
通过分析竞争对手的专利布局、技术创新和市场份额等数据，企业可以了解竞争对手的优势和劣势，并制定相应的对策。
这样，企业可以更好地应对市场竞争，保持自身的竞争优势。
六、决策支持专利管理系统的数据分析功能还可以为企业的决策提供支持。
通过对专利数据的分析，系统可以提供有关技术发展、市场趋势和竞争态势等方面的信息，帮助企业制定战略决策。
这样，企业可以更加科学地进行决策，提高决策的准确性和效率。
专利数据趋势分析
一、专利分析方法的发展和分类
马天旗观点 “根据专利分析的分析目的、分析内容、深入程度等主
要可以分为数据层面、技术层面、战略层面和系统该应 用等4个层面”
数据分析方法 技术分析方法 战略分析方法 应用分析方法
二、专利申请趋势分析
数据趋势分析是通过分析专利数据随时间的变化规律，揭 示出其发展轨迹，从而对未来发展情况的预测。
大，说明该技术处于生长阶段。公式：υ=α/A
（2）
技术成熟系数（α）。指某技术领域发明专利申请或授权量占该
技术领域发明专利和使用新型专利申请或授权总量的比率，如果成熟系数逐
渐变小，该技术处于成熟期。 公式：α=a/(a+b)
（3）
技术衰老系数（β）。指某领域发明和使用新型专利申请或授权
量占该技术领域发明专利、实用新型和外观设计专利申请或授权总量的比率，
...... 专利文本数据挖掘 专利价值评估分析 专利引文分析
......
一、专利分析方法的发展和分类
专利分析方法分类（按照分析维度划分的专利信息分析方法）
分析层次 点 线
面
立体
分析手段和分析内容
专利申请量、授权量等数量及构成分析 申请人、发明人申请量排序分析 ...... 专利申请的时间序列分析 技术生命周期分析 专利申请的地域分布分析 专利申请的IPC分类分析 ...... 技术矩阵分析 专利聚类分析 专利引文分析 技术输入输出国分析 ...... 专利组合分析 TEMPST1分析 鱼骨技术分析 技术发展路线分析 ......
三、技术生命周期分析
专利指标法
通过计算技术生长率（υ）、技术成熟系数（α）、技术衰老系数（β）和新技 术特征系数（Ν）4个指标的历年值，生成图表并观察数据变化趋势，即可判 断技术所处的生命周期（参见表1-1）
专利信息分析系统简介国家知识产权局
五、功能模块图
专利信息 中国专利 专利网站 服务平台 检索光盘 数据库
加工专利情报
信息分析
简单 分析
通用 分析
趋势 分析
区域 分析
申请 人
分析
IPC 分析
数 据 管 理
用 户 管 理
发明 人
分析
美国 引证 分析
数据合并 数据标引 数据维护 数据更新 数据输出
添加用户 删除用户 查询用户 修改信息 在线用户
八、专利信息分析要素
“谁在何时、何地、为什么就什 么产品或技术做了怎样的保护”。
专利信息主要由以下6组要素组成：谁 （who）、何时（when）、哪里（where）、为什 么（why）、什么（what）和怎样（how）。
因此，专利信息分析就是要对以上的要素内 容来进行相应的分析。
八、专利信息分析要素
谢谢大家！
结束
九、基本概念
1、主题
分析系统采用主题式管理。 企业专题数据库是指包括企业所涉及的产品和 技术在内的所有专利信息数据库。 主题是针对分析课题的专利信息集合，是在企 业专题数据库基础上检索并建立起来的分析库。 用户可以根据自己的分析需求建立多个主题。
九、基本概念
2、国际专利分类
国际专利分类法（International Patent Classification，简称IPC）是一种国际通用的管 理和利用专利文献的工具。内容包括与发明专利 有关的全部技术领域，一般是采用有确切识别号 的四级分类：部、大类、小类和组，共分成8个部， 100多个大类，600多个小类，近万个大组。
四、主要特点
5、便捷信息检索浏览
强大的逻辑检索功能并采用同一中文检索界面，支持中 英文混合检索，提供了更多的专业化服务，使对专利文 献的检索变得随心所欲；同时，系统提供的本地链接浏 览和互联网链接浏览专利说明书全文功能，可以更深层 次的挖掘专利技术信息。
专利分析报告样板精选全文
精选全文完整版（可编辑修改）专利分析报告第一章行业技术背景第二章行业数据检索2.1专利检索表达式2.2数据整理第三章行业总体分析3.1行业技术领域发展总体趋势分析目的：了解专利技术的申请趋势，预测行业技术未来几年的发展状况。
3.2行业技术研发活跃度分析目的：进一步了解行业技术的发展状况，明确其所处的发展阶段。
3.3行业专利国家分布目的：了解行业专利的申请国家，明确行业重点市场。
3.4行业专利申请流向分析目的：了解申请人国家的技术流向，目的是为了发现技术的主要发起国家，为分析主要申请人寻找依据。
3.5行业专利技术分布（IPC）目的：通过国际分类（IPC）的角度了解行业技术的分布。
3.6行业主要申请人分析目的：了解行业的技术掌控者。
3.7行业主要发明人分析目的：了解行业技术的发明人，为技术挖角提供依据。
第四章行业申请人分析4.1申请人技术研发方向目的：分析申请量较多的主要申请人的研发领域（IPC），目的是发现各个竞争对手的主要技术研发点。
4.2申请人技术合作状况目的：分析申请人的合作申请状况，了解各竞争对手的技术盟友4.3申请人市场规划分析目的：目的是为了发现各申请人在世界各国的专利布局状况，确定其市场规划。
4.4申请人技术实力分析目的: 通过申请人的专利引证状况，确定其技术实力。
4.5申请人技术优势分析目的：通过对申请人所申请专利的功能分类专利进行分析，了解各申请人的技术优势与劣势。
第五章行业发明人分析5.1发明人申请趋势分析目的：了解各个时期发明人活动状况目的：了解发明人的发明活动的主要技术领域。
5.3发明人的申请人构成分析目的：了解发明人与申请人之间的合作情况。
目的：通过对发明人所发明专利的效果分类专利进行分析，了解各发明人的技术特点。
第六章行业技术在中国的申请状况6.1中国专利申请趋势目的：了解发明、实用新型、外观设计在中国的专利申请趋势。
6.2中国专利技术分布（IPC）目的：通过国际分类（IPC）的角度了解在中国申请的专利技术的分布。
专利信息的价值如何利用专利数据库进行竞争情报分析
专利信息的价值如何利用专利数据库进行竞争情报分析引言：在当今竞争激烈的商业环境中，了解和利用专利信息成为企业保持竞争优势的关键之一。
专利数据库作为获取专利信息的重要渠道，为企业提供了大量有价值的竞争情报。
本文将探讨专利信息的价值以及如何通过利用专利数据库进行竞争情报分析的方法。
一、专利信息的价值1. 技术趋势洞察力通过专利信息的分析，企业可以了解到特定领域的技术趋势。
根据专利的数量和质量，可以看出某一领域的热点和发展方向。
这对企业在技术研发方面做出战略规划具有重要指导意义。
2. 知识产权保护专利是一种法律保护的形式，它确保了创新者在市场上的竞争优势。
通过了解竞争对手的专利情况，企业能够更好地评估自身的技术优势和弱点，并采取合适的措施保护自己的知识产权。
3. 新产品研发专利信息可以为企业提供创新点和灵感，从而推动新产品的研发和设计。
通过分析竞争对手的专利，企业可以发现他们的技术优势和短板，以便开发出更有竞争力的新产品。
二、利用专利数据库进行竞争情报分析的方法1. 搜索与筛选首先，企业需要在专利数据库中进行关键词搜索，以找到与其业务和技术相关的专利。
然后，根据搜索结果中的信息进行筛选，选择最具参考价值的专利进行进一步分析。
2. 评估竞争对手通过专利信息的分析，企业可以深度了解竞争对手的创新能力、技术优势和战略走向。
这有助于企业在市场竞争中做出更精准的决策和应对措施。
3. 发现技术瓶颈和机会分析专利信息可以帮助企业发现某一领域的技术瓶颈和未来发展机会。
通过了解竞争对手的专利布局和技术创新，企业可以找到自身的优势和潜在的创新空间。
4. 追踪行业动态除了对竞争对手进行分析，通过专利数据库还可以跟踪整个行业的发展动态。
通过关注行业内的专利数量、技术趋势和主要参与者，企业可以及时了解市场变化，把握商机。
5. 建立专利情报库为了更好地管理和利用专利信息，企业可以建立专利情报库。
通过对专利信息的整理和分类，建立知识图谱，帮助企业更好地进行知识管理和技术创新。
专利管理系统的数据统计与分析方法指南
专利管理系统的数据统计与分析方法指南引言：在当今科技快速发展的时代，专利管理对于企业的创新和发展至关重要。
随着专利数量的不断增加，如何高效地管理和分析专利数据成为了一个迫切需要解决的问题。
本文将介绍一些专利管理系统的数据统计与分析方法，帮助企业更好地利用专利资源，提升创新能力和竞争力。
一、数据收集与整理1. 专利申请数据的收集通过与专利局合作或购买专利数据库的方式，获取专利申请数据。
确保数据的准确性和全面性，包括专利号、申请人、发明人、申请日期等信息。
2. 数据整理与清洗对收集到的专利数据进行整理和清洗，去除重复和无效数据。
可以利用数据清洗工具或编写脚本进行自动化处理，提高效率和准确性。
二、数据统计方法1. 专利数量统计根据不同的时间段、领域或类型对专利数量进行统计。
可以绘制柱状图或折线图，直观地展示专利数量的变化趋势。
2. 专利申请人统计对专利申请人进行统计，了解主要申请人的数量和分布情况。
可以通过绘制饼图或地图来展示不同申请人的占比和地域分布。
3. 专利分类统计对专利进行分类统计，了解不同领域或技术类型的专利数量。
可以根据国际专利分类系统（IPC）或自定义的分类体系进行统计分析。
三、数据分析方法1. 技术发展趋势分析通过对专利数据的时间序列分析，了解不同技术领域的发展趋势。
可以利用数据挖掘和机器学习算法，发现技术演化的规律和趋势。
2. 竞争对手分析通过对专利申请人和发明人的关联分析，了解竞争对手的专利布局和技术优势。
可以利用网络分析和社会网络分析方法，揭示竞争对手之间的关系和影响力。
3. 专利价值评估通过对专利的引用分析和引证分析，评估专利的技术价值和商业价值。
可以利用专利引证网络和文本挖掘技术，发现潜在的技术转化机会和市场需求。
四、数据可视化工具1. 图表绘制工具利用常见的图表绘制工具，如Excel、Tableau等，将统计和分析结果以图表形式展示。
选择合适的图表类型和配色方案，提高信息传达的效果和吸引力。
专利信息的可视化分析工具与技术
专利信息的可视化分析工具与技术随着科技的不断发展和创新的推动，专利信息的价值也越来越受到重视。
专利信息是企业研发和创新的重要资源，通过对专利信息的分析和挖掘，企业可以了解市场趋势、竞争对手的技术布局，从而指导自身的研发和创新战略。
而专利信息的可视化分析工具与技术的出现，为企业提供了更加直观、全面和高效的专利信息分析手段。
专利信息的可视化分析工具与技术可以将大量的专利数据以图表、图像等形式展示出来，使复杂的专利信息变得易于理解和分析。
这些工具和技术可以帮助企业快速浏览和筛选大量的专利信息，发现其中的关联和规律，提取有价值的技术信息。
例如，通过对专利信息的可视化分析，企业可以发现某一技术领域的热点和趋势，了解不同技术之间的关联和差异，从而为企业的研发和创新提供有力的支持。
专利信息的可视化分析工具与技术的应用范围广泛，不仅可以帮助企业进行竞争对手分析和技术布局分析，还可以用于市场调研和产品设计。
通过对专利信息的可视化分析，企业可以了解市场上已有的技术和产品，发现市场需求和机会，为自身的产品设计和创新提供灵感和参考。
此外，专利信息的可视化分析工具与技术还可以用于知识管理和技术交流。
企业可以通过构建专利信息的知识图谱，将不同技术之间的关联和联系呈现出来，方便企业内部的知识共享和交流。
专利信息的可视化分析工具与技术的发展离不开大数据和人工智能的支持。
大数据技术可以帮助企业快速处理和分析大量的专利数据，提取其中的有用信息。
而人工智能技术则可以通过机器学习和数据挖掘等方法，发现专利数据中的规律和趋势，提供更加精准和有效的分析结果。
例如，通过自然语言处理技术，可以将专利文本转化为结构化的数据，方便后续的分析和可视化展示。
然而，专利信息的可视化分析工具与技术也面临一些挑战和问题。
首先，专利数据的质量和准确性是影响分析结果的重要因素。
由于专利数据的来源和采集方式不同，存在着一定的噪声和误差。
因此，在进行专利信息的可视化分析时，需要对数据进行清洗和校验，确保分析结果的可靠性和准确性。
专利分析报告模板
专利分析报告模板一、背景介绍。
专利分析是指对某一领域内的专利信息进行收集、整理、分析和研究，以获取相关技术或市场信息的过程。
专利分析报告是对专利信息进行系统分析后的总结和展示，其目的是为了帮助企业或个人更好地了解市场动态、竞争对手情况，为技术研发和商业决策提供参考依据。
二、报告内容。
1. 技术领域概述。
在报告的开头，需要对所涉及的技术领域进行概述，包括该领域的发展历史、现状和未来趋势等内容。
这部分的目的是为了让读者对所涉及的技术领域有一个整体的了解，为后续的专利分析提供背景知识。
2. 专利数据统计。
接下来，对所选取的专利数据进行统计分析，包括专利数量、申请国家/地区分布、专利类型分布等内容。
通过数据统计可以直观地了解该领域的专利数量和分布情况，为后续的分析提供数据支撑。
3. 主要竞争对手分析。
针对所选取的专利数据，对主要竞争对手的专利情况进行分析，包括专利数量、技术布局、专利布局等内容。
通过竞争对手分析可以了解竞争对手在该领域的专利布局情况，为企业制定竞争策略提供参考。
4. 技术发展趋势分析。
基于所选取的专利数据，对技术发展趋势进行分析，包括技术热点、技术方向、技术创新等内容。
技术发展趋势分析可以帮助企业了解该领域的技术发展方向，为技术研发和市场布局提供指导。
5. 专利价值评估。
最后，对所选取的专利数据进行价值评估，包括专利技术价值、专利商业价值等内容。
通过专利价值评估可以帮助企业了解自身专利的价值，为专利的运用和保护提供依据。
三、结论与建议。
在报告的结尾，需要对以上分析结果进行总结，并提出相应的建议。
结论部分需要简洁明了地总结报告的主要内容，建议部分需要针对性地提出针对性的建议，为企业的决策提供参考。
四、附录。
报告的附录部分可以包括相关的数据统计表、图表、专利信息列表等内容，以便读者对报告内容进行进一步的了解和查阅。
五、结束语。
专利分析报告模板中的以上内容是对专利分析报告的一般结构和内容安排，具体的报告内容还需要根据具体的专利分析目的和要求进行定制。
专利分析技术报告
专利分析技术报告目录•引言•专利分析概述•专利检索与筛选•专利分析方法与工具•专利分析结果呈现•专利分析的应用与价值•结论与展望01引言报告背景专利数量激增随着科技创新的加速，专利申请数量逐年攀升，对专利分析的需求也日益增长。
专利信息重要性专利信息是企业、科研机构和政府部门制定战略决策、评估技术竞争力的重要依据。
专利分析技术的发展近年来，专利分析技术不断成熟，为深入挖掘专利信息提供了有力支持。
展望未来发展趋势基于当前技术现状，预测未来专利分析技术的发展趋势和潜在机会。
提供决策支持通过报告的分析和结论，为相关决策者提供有关专利布局、技术研发和市场竞争等方面的决策支持。
梳理专利分析技术现状对当前专利分析技术的研究和应用进行梳理，总结现有技术的优缺点。
专利分析技术概述介绍专利分析的基本概念、原理和方法，以及常用的专利分析工具和数据库。
关键技术与挑战深入探讨当前专利分析技术的关键技术和面临的挑战，如数据获取、处理和分析等方面的难题。
未来发展趋势基于当前技术现状和行业趋势，展望未来专利分析技术的发展方向，如自然语言处理、机器学习和深度学习等技术在专利分析中的应用前景。
国内外研究现状梳理国内外在专利分析技术方面的研究进展和应用案例，包括相关论文、专利和项目的分析。
02专利分析概述专利分析的定义专利信息挖掘从海量专利数据中提取有价值的信息，包括技术趋势、竞争对手分析、市场机会等。
专利数据可视化将复杂的专利数据通过图表、图像等形式展现出来，便于理解和分析。
专利价值评估对专利进行定量和定性评估，确定其技术价值、经济价值和市场潜力。
03风险预警与规避及时发现潜在的知识产权风险，为企业规避侵权风险提供预警。
01技术创新支持帮助企业了解技术发展趋势，指导研发方向，避免重复研发和资源浪费。
02市场竞争策略分析竞争对手的专利布局和技术优势，为企业制定市场竞争策略提供决策支持。
专利分析的重要性数据收集数据预处理数据分析结果呈现专利分析的流程收集相关的专利数据、技术文献、市场信息等。
专利信息分析-专利预警
专利预警的发布与应对
预警级别划分
根据专利信息的分析结果，将预警级别划分为不同等 级，如低风险、中等风险和高风险。
预警发布
通过适当渠道发布预警信息，提醒相关企业和个人关 注潜在风险。
应对策略制定
针对不同预警级别，制定相应的应对策略，包括技术 研发、市场布局、法律维权等。
04 专利预警的案例分析
CHAPTER
案例三：国际间的专利预警合作
总结词：国际合作
详细描述：多个国家或地区之间通过 建立专利预警合作机制，共同监测国 际专利申请和侵权行为，加强了国际 间的知识产权保护合作。
05 专利预警的未来发展与挑战
CHAPTER
技术发展对专利预警的影响
人工智能技术的应用
随着人工智能技术的不断发展，其在专利预警领域的应用将更加 广泛，能够提高预警的准确性和效率。
专利信息分析-专利预警
目录
CONTENTS• 专利信息析概述 • 专利预警系统 • 专利信息分析在专利预警中的应用 • 专利预警的案例分析 • 专利预警的未来发展与挑战
01 专利信息分析概述
CHAPTER
定义与目的
定义
专利信息分析是对专利文献及相关技 术、经济和法律信息进行收集、整理、 筛选、分析、加工和利用，以提取有 价值的信息，为科学决策提供依据的 过程。
数据挖掘与分析
数据挖掘和分析技术的发展将有助于更深入地挖掘专利信息，为专 利预警提供更多有价值的信息。
云计算与大数据
云计算和大数据技术将为专利预警提供更强大的数据处理能力和存 储能力，提高预警的实时性和动态性。
全球化背景下专利预警的挑战
跨国专利诉讼的增加
随着全球化进程的加速，跨国专利诉讼不断增 加，对专利预警提出了更高的要求。
专利检索分析操作流程
步骤1：范围检索（Scoping Search）范围检索的目的在于对分析的技术主题有一个基本的把握。
以无人机技术为例，为了实施范围检索，首先仅以关键词“无人机（drone or drones）”进行检索。
通过范围检索，检索人员可以对检索结果有一个初步的了解，并且从检索到的文献中获取一些能够用于扩展检索的关键词。
例如，对于无人机技术，除了使用上述的“无人机（drone or drones）”这个关键词以外，有些专利文献中可能还会将其描述为“无人驾驶飞行器（Unmanned Aerial Vehicle）”以及其他的一些术语。
此外，在科学文献和专利文献中，还会描述“无人机”的很多用途，如果需要研究某种特定用途的无人机，例如农业植保无人机，我们可以在检索中对其用途进行限定，或者是将某些用途排除在目标文献之外。
步骤2：探索性数据可视化（Exploratory data visualization）数据可视化往往被认为是数据分析流程中的最后环节。
但其实，在专利分析初期，数据可视化可以帮助我们理解数据和选择后续的分析方向。
例如，我们可以利用数据可视化来发现专利申请的趋势，也可以尝试利用文本聚类的可视化来识别专利文献中的技术分布。
步骤3：确定检索式（Defined Search）检索是一个不断迭代的过程。
基于文献量的多少和该技术主题的复杂程度，可能需要进行很多次实验性的检索。
在探索检索的过程中，最好是将探索检索的过程全都记录下来，以便在以后还能记得当时为什么要这样检索，也便于向其他人解释为什么要构建这样的检索式。
经过不断迭代的探索性检索之后，就能够得到一个确定的检索式，通过这个检索式进行检索，以获得数据。
步骤4：核心数据集（Core Dataset）当使用最终确定的检索式在数据中进行检索后，下载下来的数据集，就是核心数据集，也就是我们要进行数据分析的基础。
但这里要记住的是，不要直接对这个数据集进行编辑，也就是说，要保留一个原始版本的数据集合，以方便后续出问题的时候可以核对和查找。
专利数据挖掘与分析技术
专利数据挖掘与分析技术在当今信息爆炸的时代，大量的专利信息被申请并不断涌现，这些专利信息蕴含了许多宝贵的技术和商业机会。
然而，如何从海量的专利数据中准确地提取有用的信息，并进行有效的分析成为了一个重要的挑战。
为了解决这一问题，专利数据挖掘与分析技术应运而生。
专利数据挖掘与分析技术是利用计算机和数据挖掘算法来分析和挖掘专利数据中隐藏的规律、趋势和价值信息的技术。
通过获取、清洗、整理和处理专利数据，然后运用数据挖掘的方法，可以发现专利之间的相互联系和关联，提取出其中的重要特征和知识，为科研和商业活动提供有力的支持。
首先，专利数据挖掘与分析技术可以帮助创新型企业或研究机构进行专利竞争情报分析。
通过对专利数据进行挖掘和分析，可以了解到当前技术领域的发展趋势、主要竞争对手的技术布局等重要信息，从而指导企业或机构的研发战略和决策。
例如，可以发现某项技术的热门领域，了解到竞争对手的专利布局和技术优势，进而选择合适的技术方向和进行技术升级。
其次，专利数据挖掘与分析技术对于专利检索和判定也具有重要意义。
对于专利检索来说，传统的检索方式可能会受限于关键词的选择和匹配程度，而专利数据挖掘技术可以通过分析专利的文本和标签，利用自然语言处理和机器学习等方法，更加准确地找到相关的专利文献。
对于专利判定来说，专利数据挖掘与分析技术可以通过比对不同专利之间的相似性和差异性，判断某项技术是否已经被他人申请过，避免重复发明和侵犯他人专利的情况。
此外，专利数据挖掘与分析技术还可以为技术转移和合作提供支持。
通过对专利数据的分析，可以发现技术之间的潜在联系和合作机会，帮助企业寻找合适的技术转移伙伴或合作伙伴。
例如，可以通过挖掘专利文本中的技术特征和技术分类信息，找到与自身技术相近或互补的专利，为技术转移和合作提供参考依据。
最后，专利数据挖掘与分析技术也在知识产权保护和风险监测方面发挥着重要作用。
通过对专利数据的监测和分析，可以及时了解到自身专利的使用情况和侵权风险，及时采取相应的措施进行维权。
专利数据挖掘和分析的新方法介绍
专利数据挖掘和分析的新方法介绍随着科技的不断发展和创新的加速，专利成为了企业保护创新成果和维护竞争优势的重要手段。
然而，专利数据的海量和复杂性给企业带来了挑战，因此，专利数据挖掘和分析成为了一项重要的工作。
本文将介绍一些新的方法和技术，以帮助企业更好地进行专利数据挖掘和分析。
一、自然语言处理技术在专利数据挖掘中的应用自然语言处理（NLP）技术是一种通过计算机对人类语言进行处理和分析的技术。
在专利数据挖掘中，NLP技术可以帮助企业从专利文本中提取出有用的信息。
例如，通过使用NLP技术，可以将专利文本进行分词处理，将其拆分成一个个词语，然后通过词频分析来确定某个词语的重要性和相关性。
此外，NLP技术还可以帮助企业进行专利文本的情感分析，了解专利申请人对技术的态度和情感倾向，从而更好地评估专利的价值和潜力。
二、机器学习算法在专利数据分析中的应用机器学习是一种通过训练计算机模型来自动学习和改进的方法。
在专利数据分析中，机器学习算法可以帮助企业发现专利数据中的模式和规律。
例如，通过使用聚类算法，可以将专利进行分类，从而更好地理解专利的技术领域和发展趋势。
此外，机器学习算法还可以帮助企业进行专利评估和预测。
通过对历史专利数据的分析和建模，可以预测某个技术领域的未来发展趋势，从而指导企业的研发和创新战略。
三、网络爬虫技术在专利数据挖掘中的应用网络爬虫是一种自动化获取互联网上信息的技术。
在专利数据挖掘中，网络爬虫技术可以帮助企业从专利数据库中获取相关的专利数据。
通过使用网络爬虫技术，企业可以根据自己的需求和关键词，自动化地搜索和获取专利数据，从而节省时间和人力成本。
此外，网络爬虫技术还可以帮助企业进行专利数据的更新和监测。
通过定期运行网络爬虫，可以及时获取最新的专利数据，并对其进行分析和评估。
四、可视化分析工具在专利数据分析中的应用可视化分析是一种通过图表和图形等可视化手段来展示和分析数据的方法。
在专利数据分析中，可视化分析工具可以帮助企业更直观地理解和分析专利数据。
专利管理系统的数据统计与分析方法指南
专利管理系统的数据统计与分析方法指南引言：随着科技的不断发展和创新的推动，专利管理系统在企业中的重要性日益凸显。
然而，如何有效地统计和分析专利数据成为了一个挑战。
本文将为您介绍一些专利管理系统的数据统计与分析方法，帮助您更好地利用专利信息，推动企业的创新和发展。
一、数据统计的重要性专利管理系统中的数据统计对企业的创新决策和战略规划具有重要影响。
通过对专利数据的统计，企业可以了解自身的创新能力和竞争优势，从而为未来的研发方向和市场定位提供依据。
同时，数据统计还可以帮助企业识别潜在的技术合作伙伴，加强技术交流与合作，提升创新效率。
二、专利数据的分类与整理在进行数据统计与分析之前，首先需要对专利数据进行分类与整理。
根据专利的类型、申请人、技术领域等进行分类，将专利数据进行归类整理，以便后续的数据统计与分析工作。
同时，还可以根据专利的有效期、法律状态等进行标注，以便及时掌握专利的维权情况。
三、专利数据的统计方法1. 申请量统计通过统计每年的专利申请量，可以了解企业的创新活动是否有持续增长的趋势。
同时，还可以将企业的申请量与竞争对手进行对比，评估企业在特定技术领域的创新实力。
2. 国际化统计通过统计专利的国际化情况，可以了解企业的技术创新在国际市场上的影响力。
通过分析专利的国际化指标，如国际专利申请量、国际专利授权量等，可以评估企业的国际竞争力和技术输出能力。
3. 引证分析引证分析是一种通过统计专利被引用的情况，来评估专利的技术价值和影响力的方法。
通过分析专利的引证情况，可以了解企业的技术创新是否具有前瞻性和引领性，从而为企业的技术战略和技术布局提供参考。
四、专利数据的分析方法1. 技术领域分析通过对专利数据进行技术领域的分析，可以了解企业在不同技术领域的创新能力和竞争优势。
通过分析不同技术领域的专利数量、技术引证情况等指标，可以评估企业在特定技术领域的技术实力和市场地位。
2. 专利地图分析通过对专利数据进行地理位置的分析，可以了解企业在不同地区的专利布局和技术合作情况。
专利技术引证与引用的数据分析
专利技术引证与引用的数据分析引证和引用是专利技术领域中的两个重要概念。
引证是指专利文件中对于其他专利文件的引用，而引用则是指其他专利文件对于该专利文件的引用。
通过对这些引证和引用数据的分析，可以揭示出专利技术的发展趋势、技术交叉和创新热点等信息。
本文将从数据分析的角度，探讨专利技术引证与引用的意义和应用。
首先，专利技术引证与引用的数据分析可以帮助我们了解技术的发展趋势。
通过分析大量的引证和引用数据，可以发现某一技术领域的研究热点和技术演进的方向。
例如，在电动汽车领域，通过分析引证和引用数据可以发现，随着时间的推移，电池技术、充电技术和电动驱动技术等方面的研究逐渐受到关注，并且在不同专利文件之间产生了相互引用和引证的现象。
这些数据分析可以为企业和研究机构提供技术发展的参考和决策依据。
其次，专利技术引证与引用的数据分析可以揭示技术交叉和创新热点。
在专利技术的引证和引用数据中，我们可以发现不同技术领域之间的交叉引用和引证现象。
这些交叉引用和引证可以揭示出技术之间的联系和相互借鉴。
通过分析这些数据，我们可以发现一些技术交叉的热点领域，从而为技术创新提供启示。
例如，在智能手机领域，通过分析引证和引用数据可以发现，相机技术、显示技术和通信技术等不同领域的技术相互引用和引证，这为智能手机的创新提供了技术支持和借鉴。
此外，专利技术引证与引用的数据分析还可以用于技术竞争和专利评估。
在技术竞争中，通过分析竞争对手的引证和引用数据，可以了解对手的技术布局和创新方向，从而制定相应的竞争策略。
在专利评估中，通过分析引证和引用数据，可以评估一项专利技术的创新性和技术价值。
如果一项专利技术被大量引证和引用，说明该技术在该领域具有较高的影响力和技术价值，可以作为评估专利价值的重要指标之一。
然而，专利技术引证与引用的数据分析也存在一些限制和挑战。
首先，由于专利技术的保密性和保护期限，一些重要的技术信息可能无法通过公开的引证和引用数据获取。
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宁波市高校专利数据分析
作者：吴啸陈汉君
来源：《科学与信息化》2018年第23期
摘要随着我国经济水平的提高，我国的法律制度也之间发展完善，而高校中的专利申请数量也在逐年提高，本文就此分析了宁波市高校的专利数据分析，文章首先介绍了基础专利的数据统计，随后分析了学院学科之间的专利信息，最后文章分析了宁波大学的专业数据，例如基础专利的数据统计以及学校学科的专利信息，希望能给相关人士提供一些参考。
关键词宁波市；高校专利；数据分析
前言
近年来随着我国经济的发展，人们逐渐开始重视法律制度的改革，同时我国的法律制度也在不断完善中，人们对于知识产权的重视程度也在逐渐提高，而各个高校是知识专利的主力军，随着时代的发展，各个高校中的专利申请数量也呈直线式上涨，本文就此简单分析了宁波市的高校专利数据。
1 宁波市高校的专利数据分析
1.1 基础专利的数据统计
宁波高校的专利申请时间主要是从1987年开始的，到现在为止，宁波高校的专利申请数量已经达到了18866件，同时在2015年，宁波高校的专利申请数量达到了顶峰，是专利申请数量最多的一年，已经达到了2912件[1]。
同时在宁波高校申请的所有专利中，共有12914件发明型专利，在专利总数中占到了68%左右，此外，还有4784件实用型专利，占据了专利总量的24%，最后还有1165件外观型专利，在专利总量中占据5%左右，由此我们能够看出宁波高校中主要申请的是发明型专利，同时相关申请数量也大于总量的一半以上。
从法律方面进行分析，宁波高校中共有9211件有权专利，在专利总量中大概占到48%左右，而没有法律所有权的专利数量则达到了6125件，在专利总量中占据了32%，正在审核中的专利案件共有3408件，在专利总量中占到了18%左右。
1.2 学院学科分析
经调查发现，宁波市中各个高消息所申请的专利数量共有390572件，其中有94523件发明型专利，在专利总量中占据23%左右，此外还有141072件实用型专利，在专利总量中占据35%左右，最后还有152876件，在专利总量中占据41%左右，由此能够看出宁波市高校中的专利申请类型主要是实用型专利和外观型专利。
从技术构成方面来分析，可以看出在宁波高校所申请的专利案件中，比较特殊的就是用来检测物质的装置，这种类型组专利的申请数量也是最大的，其次就是可以直接将化学能转化为电能的设备装置，此外在高分子化合物以及信息传输等领域也有一定的专利，由此可以看出，宁波市高校对于材料分析技术和检测化学材料方面的研究较为全面。
2 宁波大学的专利数据分析
2.1 基础专利的数据统计
从时间的角度来分析宁波大学的专利申请数量，可以看出，宁波大学主要是在1987年开始进行专利申请工作的，同时到当今时代，宁波大学所申请的专利数量已经达到了一万零三百八十件，在2015年时，宁波大学所申请的专利数量最大，已经达到了一千五百七十九件，成为历史之最。
宁波大学在申请各项专利的过程中，主要申请的实用型专利从正式申请开始，到2014年，一直处于一种慢速提高状态，而在2014年后，一直到2016年，宁波大学又呈现出一种飞速提高的状态，但在2016年到2017年之间，宁波大学中的专利申请数量又有所降低[2]。
从1987年一直到2003年，发明专利的申请数量呈现出一种增长的状态，但是增长速度较慢，而在2003年到2015年期间，发明专利又呈现出一种快速提高的形式，从2015年在到2017年，发明专利的数量呈现出一种下降的状态。
在1987年一直到2003年期间，宁波大学是没有外观专利的，而外观专利的数量从2003年一直到2017年，一直呈现出一种平稳发展的趋势。
根据时间来分析宁波大学的专利数量，可以看出从1988年开始，宁波大学是专利开始公开，同时在2017年达到了数量的顶峰，2017年也是专利数来公布最对的一年，公布专利共有一千六百七十六件左右。
根据专利类型来进行分析，在宁波大学所公开的专利中，从1988年一直到2007年，实用专利的公布数量呈现出一种稳步提高的趋势，从2007年开始一直到2017年，专利公布数量呈现出一种波浪式的增长状态。
从1988年开始一直到2007年，发明专利的增长数量呈现出一种稳步提高的趋势，从2007年到2017年，专利数量则呈现出一种缓速提高的形式，而在2004年一直到2018年，发明专利数量则呈现出一种波浪式的增长形式。
经检验发现，宁波大学一共申请了10380件左右专利，有7406件发明专利，在专利总量中占据70%左右；有2514件实用型专利，占据专利总数的23%左右；共有461件外观专利，占据专利总数量的5%左右，由此我们可以看出，宁波大学中的专利申请项目主要是以实用型专利为主，尤其是发明型的专利，同时申请数量也要大于专利总量的一半。
2.2 学校学科分析
从代理机构方面来进行分析，宁波大学中的专利代理数量最多的机构就是宁波奥圣专利代理机构，一共能有3383件左右，而第二多的就是宁波诚源专利机构，一共代理的专利数量为
七百六十一件左右，而排在第三位的是永志专利机构，代理专利数量为608件左右，剩余专利代理机构的专利数量也在一百件以上。
同时在宁波奥圣专利代理机构中，发明型专利数量是最多的，而数量最少的则是外观性专利；在诚源专利机构中，占据比重最大的也是发明型专利，而所占比重最低的则是发明型专利。
3 结束语
综上所述，通过上述分析我们可以发现，宁波市各个高校中的专利申请数量呈现出飞快增长的模式，产生这种现象的主要原因是，我国各项改革制度的推行，促进了我国经济的快速发展，同时相关法律制度的健全也是专利申请数量成倍上升的主要原因，为了促进我国科研项目的稳步发展，政府应该采取有效措施，加快建设完善的法律制度，从而为我国科研人员的研究工作提供基础的保障。
参考文献
[1] 熊海强.基于专利情报的高校专利管理体系研究[D].上海：上海交通大学，2014.
[2] 应璇，孙济庆.基于专利数据分析的高校技术创新能力研究[J].现代情报，2011，31（09）：165-168.。