一种基于倒排索引树的增量更新关联挖掘算法

增量更新关联规则挖掘主要解决事务数据库中交易记录不断更新和最小支持度发生变化时关联规则的维护问题。针对目前诸多增量更新关联规则挖掘算法存在效率低、计算成本高、规则难以维护等问题,提出一种基于倒排索引树的增量更新关联挖掘算法。该算法有效地将倒排索引技术与树型结构相结合,使得交易数据库中的数据不断更新和最小支持度随应用环境不同而不断改变时,以实现无需扫描原始交易数据库和不产生候选项集的情况下生成频繁项集。实验结果表明,该算法只需占用较小的存储空间、且检索项集的效率较高,能高效地解决增量更新关联规则难以维护的问题。     

基于时态约束的关联规则挖掘算法

分析时态约束关联规则挖掘的TCAR算法,针对其在挖掘频繁时态项集时效率较低的问题,提出一种基于时态约束的关联规则挖掘算法。该算法对源数据库进行处理,缩减存储空间,并在更新挖掘最大频繁项集算法基础上,挖掘最大频繁时态项集。实例分析结果表明,该算法能提高整体挖掘效率。     

基于循环神经网络的专利价格自动评估

专利价格评估是知识产权交易的重要内容,现有方法在进行专利价格评估时没有有效地考虑专利的市场、法律、技术维度对专利价格的影响,而专利的市场因素对专利价格的评估起到关键作用。针对上述问题,提出一种基于循环神经网络（RNN）的专利价格自动评估方法。该方法以市场法为基础,对其他各种因素进行综合考虑,并利用门控循环单元（GRU）构建RNN的方法实现对专利价格的自动评估。实例测试表明,以专家定性评估结果为基准,所提方法的相对准确度平均为0.85,与层次分析法（AHP）、粗糙集理论方法和逆向传播（BP）神经网络方法相比,所提方法这一相对准确度均值分别提升了3.66%、4.94%和2.41%。     

基于聚集矩阵的审计日志关联规则更新算法

针对审计日志记录的特性,本文提出了一种基于聚集信息矩阵的高效增量式关联规则的挖掘算法,并解决了当最小支持度改变以及审计数据动态更新时相应的关联规则的更新问题。算法提高了审计日志数据库关联规则挖掘的效率,更加适用于入侵检测系统,能基本满足实时入侵检测系统的需要。     

基于多层感知机的技术创新人才发现方法

专利数据中包含了丰富的科技信息。通过对专利数据的分析,不仅可以帮助企业快速了解当前领域的发展状况,还可以及时发现领域中的技术创新人才。当前的技术创新人才发现方法往往是孤立地从各个专利特征的角度来评估发明人的技术创新实力,而没有统一的学习模型来发现专利集合中的技术创新人才。针对该问题,提出一种基于多层感知机模型的技术创新人才发现方法。从专利数据中抽取发明人的各个特征;基于抽取的发明人特征构建多层感知机模型;采用该多层感知机模型在专利数据集合中发现技术创新人才。实验结果表明,该方法是有效的。     

基于属性变化的增量关联规则挖掘

关联规则的挖掘是数据挖掘研究中的一个重要课题,目前已经提出了许多用于发现海量事务库中关联规则的算法以及更新已经发现的关联规则的算法。但是在关联规则的更新算法中,都是基于支持度变化和事务库变化的研究,目前没有人研究当事务库中的属性发生变化时,如何高效地更新关联规则的问题。针对这种情况,提出了三种基于属性变化的增量关联规则挖掘算法ACA+（Attribute Change Algorithm）和ACA-（ACA1-）,从而解决了该问题。     

基于概念提升的多层次关联规则更新采掘

采掘关联规则是数据采掘的重要研究内容．本文针对交易项目中广泛存在的包含和泛化关系，充分利用已采掘出交易项目集的频繁模式集合，提出了一种快速的基于概念提升的多层次关联规则更新采掘方法与算法UMARCP．     

一种专利智能推荐算法设计与软件实现

针对科技研发人员从事创新活动而需要频繁检索专利的需求,以及当今专利检索智能程度不高的现状,提出一种专利智能推荐算法并开发了相应的软件.算法的输入是用户输入的检索词,输出结果中不仅包括检索系统输出的专利还包括一批推荐的专利.本算法首先实现专利间的关联,进而计算专利关联度,并根据关联度对推荐专利进行排序,构成一个有序的推荐专利集合.实验表明推荐的专利与检索词之间的确存在关联.     

基于深度学习的专利知识推荐服务研究

专利作为一种包含大多数领域中最完整的设计信息,可以为设计者解决设计问题提供有价值的指导。针对现有的专利推荐方法难以有效地推荐跨领域专利的问题,提出一种基于深度学习的跨领域专利知识推荐方法,用于创新产品的概念设计。对产品功能和知识需求情境进行建模,将设计问题进行标准化表达,生成设计问题空间。提出一种半监督学习算法（TG-TCI）将专利功能信息按照功能基自动分类和标记,利用实体识别算法（BERT-BiLSTM-CRF）提取专利应用场景术语、技术术语,结合国际专利分类（IPC）信息以表示专利的功能、情境、技术和领域属性,从而生成专利知识空间。通过设计问题空间到专利知识空间的功能基和知识情境映射查找所需的跨领域专利,根据技术和领域属性对它们进行聚类和评估,选出特定的专利以激发设计者的创造力。以一个实际案例进行分析验证,证明了基于深度学习的专利知识推荐模型的可行性及有效性。     

一种高效的关联规则增量式更新算法

发现频繁项目集是关联规则挖掘的关键问题,而发现的过程是高花费的。因此,要求对增量挖掘算法进行深入研究。这使得关联规则的更新成为数据挖掘技术中的一个重要内容。文中就关联规则的增量式更新问题进行了探讨,针对最小支持度发生变化时的增量式更新算法(IUA)的不足,提出了改进算法(AIUA),在保证算法有效的同时提高了效率。     

美国专利引证可视化系统的设计与实现

分析了目前专利引证分析工具现状与不足,介绍了美国专利引证可视化系统的总体结构、关键技术、主要算法以及可视化实现,指出了系统构建的可视化分析方法与以往分析方法的不同。     

中文专利属性值对抽取技术及应用

专利信息抽取是专利分析的基础,属性及属性值的识别与抽取是专利信息抽取所要解决的关键问题。目前,在中文专利信息抽取领域针对属性和属性值同步抽取的研究较少。本文以中文专利摘要作为实验语料,运用统计学习知识,提出一种基于条件随机场的抽取方法。该方法将属性和属性值视为命名实体,利用语料训练得到条件随机场模型,从而实现对属性和属性值的抽取;再利用挖掘的关联规则完成属性与属性值匹配。实验结果的准确率、召回率和F值分别是80.8%、81.2%和81.0%,其表明该方法能够高效同步抽取属性和属性值。同时,在抽取结果的基础上,本文完成了对专利的分析和同类专利的比较,体现了本方法的实用价值。     

面向审查任务的中文专利检索模型与实验*

针对中国国家知识产权局专利审查中的专利检索任务,设计了一个两步专利检索模型:第一步进行布尔初步检索;第二步采用向量空间模型进行相似性计算,从而得到排序的二次检索结果。实验数据来源于中国国家知识产权局,结果显示该检索模型是有效的,部分地克服了现有检索方法的不足,大大减轻了审查员的工作负担,提高了工作效率。     

基于权利要求结构信息的中文专利无效检索模型*

中文专利独立权利要求分为前序部分和特征部分。文中构建的专利无效检索模型,充分考虑了这一信息,从专利数据库中统计出40个分割词对独立权利要求进行分割处理。具体检索中采用两步检索：第一步进行布尔检索以提高召回率;第二步对申请专利与第一步返回专利独立权利要求的前序部分和特征部分分别进行相似度计算,适当组合后作为整体的相似度。实验中对分割前后以及分割后不同的词语权重选择方法对检索效果的影响作了比较,结果显示该模型是非常有效的。     

中文专利侵权检索模型研究

结合中文专利权利要求的结构特征,首次将中文专利按照“分割词”重新分类,以重新划分的“新类别”进行词性选择,构造向量空间,设计了中文专利侵权检索模型,通过我国集成电路封装技术领域的发明专利进行技术侵权检索实证分析与对比实验,实验结果显示该模型的检索效果明显优于一般的侵权检索方法。     

专利资助服务平台的设计与实现

对专利资助工作进行分析,设计开发一套基于网络的服务平台,实现专利资助的在线办理。系统采用Loushang框架技术,实现审核业务流的快速定义与开发,简化了系统开发的过程。     

浅谈外观设计的保护途径

外观设计对顾客、商品销售有着重大的作用,作为设计人员和企业如何通过法律的手段保护其自身的利益在当今这个社会显得日益突出了。本文通过介绍专利法中的外观设计专利、商标法、版权法等多种法律手段来解决目前在外观设计领域出现的存在较为严重的侵权行为。     

基于网络实时监测获取的专利情报系统设计

调研了当前一些专利情报系统,针时这些专利情报系统存在的缺点和不足,提出一个能够从网络上实时进行专利监测和获取的系统.系统采用自然语言的问句查询,以实现不同语言和不同语言格式的检索,并通过在线翻译和WordNet本体等技术进行扩展查询,实现了一定的语义搜索功能,能对专利情报进行语义分析的监测和获取.实验对系统实现的效果进行了详细测试和分析,并验证了该系统设计方法的可靠性和可行性.     

AVS Intellectual Property Rights (IPR) Policy

The AVS Workgroup has developed an IPR Policy to facilitate the adoption of standards in the marketplace The policy is based on consideration of IPR issues in parallel with the technical work for drafting the standard. The paper describes the relationship between IPR and the standard, and how the goals for the standard must be complemented by goals for the IPR. The existing IPR policies of the ITU and ISO are outlined, and then the AVS IPR policy is described, organized by its three main components： commitment to license on declared basic terms, disclosure of intellectual property, and protection of IPR.     

基于贝叶斯模型的专利分类

朴素贝叶斯分类器理论基础好,分类精度高。利用特征词权重函数修改朴素贝叶斯分类器,进而利用它实现专利文本的自动分类,不仅减少了专利人工分类的工作量和分类错误,而且为技术跟踪、竞争分析等提供了有效支持。实验与应用表明改进的朴素贝叶斯分类器用来解决专利分类是有效的。