中国专利学位论文研究热点的共词分析

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ｔｉｏｎ
１前言
并通过ＣｉｔｅｓｐａｃｅＩＩ软件进行可视化表示，并没有对面向专利分析的学位论文进行全方面的剖析和共词聚类分析。研究生学位论文反映了研究生与科研人员的学术动态，是掌握研究前沿、科技信息的重要信息资源，对科学研究和教学具有重要参考价值。本文主要利用共词分析方法并结合ＳＰＳＳ软件的层次聚类分析、多维尺度分析功能，再利用ＮｏｄｅＸＬ构建了高频关键词之间的关系网络图，讨论了我国专利学位论文的研究现状、热点及发展趋势，为以后的专利学位论文选题提供了重要的参考依据。
Ｃｏ— — ｗｏｒｄｓＡｎａｌｙｓｉｓｏｎＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＨｏｔｓｐｏｔｓｏｆＰａｔｅｎｔｉｎＣｈｉｎａ
ＬＩＵＱｉｏｎｇ，ＬＩＵＧｕｉｆｅｎｇ，ＬＩＵＨｏｎｇｇｕａｎｇ
２０１３年第２３期
ｓ。ｉ。。ａｄＴ。
。ｍ。ｔ Baidu Nhomakorabea Ｒｅｍｈ
２０ｌ３Ｎ。．２３
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００— ７６９５．２０１３．２３．０３５
ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＳｃａｌｉｎｇａｎｄｎｅｔｗｏｒｋｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎａｒｅａｌｓｏａｐｐｌｉｅｄｔｏｈａｖｅａｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎｏｆｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｓｔａｔｕｓ，ｈｏｔｓｐｏｔｔｒｅｎｄａｎｄｔｈｅｄｉｖｉｓｉｏｎｏｆｔｈｉｓｄｉｓｃｉｐｌｉｎｅｉｎＭＳａｎｄＰｈＤｔｈｅｓｉｓｏｎｐａｔｅｎｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐａｔｅｎｔ；ｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎ；ＣＯ—ｗｏｒｄｓａｎａｌｙｓｉｓ；ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｃｌｕｓｔｅｒ；ｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｓｃａｌｉｎｇ；ｎｅｔｗｏｒｋｖｉｓｕｌｉａｚａ —
中国专利学位论文研究热点的共词分析
刘琼，刘桂锋，刘红光
（江苏大学科技信息研究所，江苏镇江２１２０１３）
摘要：选取中国知网硕博学位论文数据库中的专利学位论文，利用文献计量分析对专利硕博论文的外在特征进行归纳分析，重点提取专利硕博论文的关键词进行共词分析，并结合分层聚类、多维尺度分析和关系网络可视化分析等情报学分析方法，对专利硕博学位论文的研究现状、研究热点及研究趋势进行多方面的讨论。关键词：专利；学位论文；共词分析；分层聚类；多维尺度分析；关系网络可视化分析中图分类号：Ｇ３５０文献标识码：Ａ文章编号：１０００— ７６９５（２０１３）２３— ０１６３— ０６
ｗｏｒｄｓｔｏｈａｖｅａｃｏ—ｗｏｒｄａｎａｌｙｓｉｓ．Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ．ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｃｉｅｎｃｅａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄｓ，ｓｕｃｈａｓＨｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌＣｌｕｓｔｅｒ，Ｍｕｈｉ．
（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｃｉｅｎｔｉｉｆｃａｎｄＴｅｃｈｎｉｃａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＪｉａｎｇｓｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｚｈｅｎｊｉａｎｇ２１２０１３，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＢｉｂｌｉｏｍｅｔｒｉｃｍｅｔｈｏｄｉＳｕｓｅｄｔｏａｎａｌｙｚｅａｎｄｃｏｎｃｌｕｄｅｔｈｅｅｘｔｅｒｎａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅＭＳａｎｄＰｈＤｔｈｅｓｅｓｏｎｐａｔｅｎｔｗｈｉｃｈａｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄｆｒｏｍｔｈｅＭＳａｎｄＰｈＤｔｈｅｓｉｓｄａｔａｂａｓｅｉｎＣＮＫＩ．Ｉｔｍａｉｎｌｙｆｏｃｕｓｅｓｏｎｔｈｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｋｅｙ