基于k_means聚类算法的专利地图制作方法研究

1、第30卷第2期2009年3月科研管理Science Research Manage ment Vol .30,No .2March,2009收稿日期:2008-06-03;修回日期:2009-01-06.基金项目:国家自然科学基金资助项目:专利战略导向的企业技术创新机制,基金编号:70472060,起止时间:2005年1月-2007年12月。作者简介:邱洪华(1978-,男(汉,广西梧州人,华中科技大学管理学院中德知识产权研究所博士研究生,研究方向:企业技术创新与专利战略。文章编号:1000-2995(200902-007-0070基于k -means 聚类算法的专利地图制作方法研究邱洪华,余

2、翔(华中科技大学管理学院,湖北武汉430076摘要:利用专利文献,制作专利地图是有效监测和了解技术发展现状和趋势的重要手段之一,因此最近几年以来,关于专利地图的研究在知识产权领域引起了广泛的关注。本文分析了专利地图在国内外的研究现状,归纳了专利地图的功能,剖析了当前专利地图制作方法的不足,利用了专利文献中的结构化项目和非结构化项目,通过k -means 聚类算法,形成语义网络,并最终制作完成可视化专利地图。而根据该专利地图,可以清晰而直观的看出所研究目标技术领域的技术发展路径。关键词:专利地图;k -means 聚类算法;专利中图分类号:D923142文献标识码:A1引言随着技术更快更复杂的发

3、展,有效监测和了解技术发展方向变得越来越重要。因此,无论是学术界和实务界都已经着手如何跟踪技术发展方向的研究,并提出了很多相关的方法。而利用专利文献来制作专利地图,从专利地图的视角去探索技术的动态发展就是其中的一种方法。而且,专利地图是整体专利分析的一个可视化表达,其有利于更容易而有效地理解复杂和不同的专利信息1。111专利地图的功能近年来,日本、韩国等亚太国家以及中国台湾地区在高科技产业专利地图布局上取得了突破性进展。日本与韩国政府相继于1999年展开大规模的产业技术专利地图分析,以此作为拟定技术发展战略和辅导企业升级的重要决策依据。专利资讯揭露了科技发展的重要趋势,如能充分运用,不仅可协助

4、企业进行有效的研发管理,而且有利于政府制定产业科技策略。从整体上看,专利地图的功能主要体现在以下几个方面:(1进行专利管理的功能。通过制作专利地图,可以获悉特定技术领域的发展趋势,对主要竞争对手各项专利技术实力进行分析、剖析,并预测专利技术的发展动向。从而确定哪些可以成为技术合作伙伴,发现主要竞争者的技术贸易活动,明确自己的专利活动中哪些有用信息已经或者可能泄露给竞争者,并最终确定企业专利战略部署和战略地位。(2挖掘专利技术的功能。专利地图的制作过程就是对某特定技术进行全面检索,从而对竞争公司的专利技术进行地毯式搜索和分析,有助于技术人员得到新的思路、产生新的创意,从而发现新的技术领域、技术方

5、向和技术手段,并运用专利挖洞技术,实现专利的纸上发明。(3专利侵权判断的功能。通过专利地图,可以明确专利权利要求的范围,分解专利权利要求的第2期邱洪华,余翔:基于k-means聚类算法的专利地图制作方法研究71构成要件,分解对照专利的权利要求,从而确定是否侵权。如果产品可能侵权,则可以指导如何通过增加或减少权利要求,进行专利的回避设计。(4技术贸易谈判的功能。一张科学的专利地图,在显示自己、竞争者或合作者的弱点或优势的同时,如果竞争者没有相同的信息,能够帮助企业在专利技术许可贸易中取得谈判的主动权,成为讨价还价的工具。(5政府的专利决策功能。专利地图有助于政府在重大技术项目上做出决策和进行宏观

6、管理,以及帮助企业估计产量和内部科研质量的功能。112专利地图的研究现状11211专利地图在国外的研究现状专利地图在20世纪60年代起源于日本专利办公室,主要是为了加快审批速度。日本的第一份专利地图是日本专利办公室在1968年出版的。这份专利地图是关于航空微米测量技术在其它产品的功能、特征和设计原理等应用领域上的扩充使用。专利地图一方面能显示出技术功能性的扩展方式,另一方面也能显示出其在应用方面的扩展方式,并能通过专利随时间的变化关系找出它们之间的联系。随后,专利地图主要发展轨迹和专利地图方法的应用逐渐转移到工业,尤其是一些较大的以技术为基础的公司。与此同时,专利地图的应用目的和专门的研究方法

7、也更丰富多样。时至今日,为了企业的科技发展战略、开发新的商机和进一步促进对专利信息的使用,在过去的二十年以来,日本政府就收集和分析了每一个技术领域的专利信息来制作专利地图,并将这些地图免费放在网上2。而在最近几年,专利地图在韩国也得到了很好的发展,他们在专利地图的研究和利用上主要是借鉴日本经验。韩国知识产权组织从2000年开始,在所有的工业领域制作和推广专利地图3。目前的技术发展有必要进行专利信息的检索,以此避免没有必要的投资,同时也可以获得技术创新发展的构思和理念以及包含在这些专利信息当中的技术应用领域。自从1997年以来,日本专利局提出了超过50种类型的专利表达形式并制作了涉及很多技术领域

8、的超过200张的专利地图4。韩国、美国等很多国家也制作了不同领域的专利地图56。同时,关于智能分析专利方面的研究也得到了发展。用于专利地图科学性分析和技术信息(包括论文和专利的神经系统方法(the neural methods以及帮助使用者执行分析这些大量信息的复杂过程的神经系统方法也都有所涉及7。机器学习技术(machine learning technol2 ogy在美国被应用于文本的分类,目的就是自动区分与生物技术相关的和不相关的专利6。从2000年以后,专利地图工具(patent map2 p ing t ools有了一个更加显著的发展,并影响到各个领域的信息检索(inf or mat

9、i on searching、信息智能(inf or mati on intelligence和技术监视(techno2 l ogical watch等等89。并且在2003年的芝加哥的P I U G年度会议上取得了突破性的进展,对于分析和可视化工具(analysis and visualizati on t ools以及他们在专利信息(patent inf or mati on方面的应用给予了相当的重视10。专利地图确实需要能够对其进行可视化分析的一类工具,也可称为“空间(维度分析技术”(di m ensi onal analy2 sis techniques。他们的目的就是为了建立一个二维

10、或者三维的具有很高维度性的数据表示(一维是词语表述,一维是相应的专利事件,一维是专利发明人。在各个专利著录项之间,它们之间综合而复杂的关联信息就不仅是有用的,而且还是可视化的,并通过这样一种关联信息,可以得到专利技术变化的趋势图。正因如此,专利地图甚至可以成为专利文献公开的关键,而技术管理人员不得不做出快速而可靠的决策。绘制专利地图有助于寻找之前不为他人所知悉的技术,从而挖掘技术空白点11。11212专利地图在国内的研究现状(1国内研究现状的数据来源。为了更好地了解专利地图在中国的研究现状,本文在中国学术期刊网的“中国期刊全文数据库”中进行相关研究成果的检索。检索表达式为:“检索项”选择“关键

11、词”,“检索词”中输入“专利地图”,时间范围选择从“1980-2008”,“更新栏”选择“全部数据”,期刊范围选择“全部期刊”,“匹配”栏选择“精确”。该表达的含义为:从72科研管理2009年1980年开始到检索日这一期间内,在中国期刊全文数据库收录的所有杂志所发表的,“关键词”中包含有“专利地图”的所有论文。(2从研究成果的形式上看专利地图在国内的研究现状。通过对检索结果进行统计,国内对专利地图进行研究的成果如表1所示。从表1可以看出,从时间的角度上看,从2003年开始国内才逐渐有相关的研究成果发表。这主要说明了与国外相比,国内学者对于专利地图的研究起步比较晚。而从成果数量的角度上看,目前国

12、内在专利地图研究方面,总共有34篇学术论文发表,其中直接研究成果18篇(即直接研究专利地图的内容、制作方法、价值、意义等,而间接研究成果16篇(即文章主旨并非研究专利地图,但其研究的内容或者方法涉及专利地图。而且从成果的年度发展趋势来看,从2003年到现在,国内对于专利地图的研究从整体上是不断增多的。通过对文献的作者进行统计分析,可以判断某一研究领域受到学者关注的程度及年度变化趋势。因此从表1中可以看出,从2003年开始有学者开始关注专利地图的研究,而且从整体趋势上看,在国内学术界有越来越多的学者参与到专利地图的研究当中。也因此可以认为,国内有越来越多的人开始认识到专利地图的重要价值和意义。表

13、1国内关于专利地图研究成果的统计Table1Research litera tures st a tisti c about the pa ten t map i n Ch i n a相关论文/篇作者数量/人直接研究间接研究总数(以第一作者计 20032243200426872005415420065163200746101020081011总数18163428注:(1由于时间和数据库更新速度方面的原因,2008年的统计为不完全统计,该年度的成果只是参考数,而不是绝对数。(2表中“作者数量”一栏,为了避免重复统计,并考虑学术习惯,对同一篇论文有两位或者两位以上的合作作者的,仅以第一作者计。(3

14、从研究成果的内容上看专利地图在国内的研究现状。通过对检索结果进行逐一研究可以发现,国内对于专利地图进行直接研究最早的是华中科技大学管理学院的刘平和吴新银等人,他们通过研究日本、韩国以及中国台湾地区的专利地图相关理论和实务,介绍了专利地图的定义、分类及作用12,探讨了专利技术图、专利管理图等专利地图制作方法和步骤1315;同时,他们还对专利地图在研发管理上的应用进行了深入的研究16。从内容上来看,在专利地图的制作方面,他们的方法是首先对某一技术领域的专利进行全面检索,然后利用专利文献中的专利申请量、专利申请时间、专利申请人、技术功效、专利I PC分类以及摘要等内容,制作诸如专利申请年度趋势图、技

15、术生命周期图、竞争公司I PC分类表以及技术/功效矩阵表等专利图表。通过这些图表,可以直观地看出自身和竞争对手的专利技术现状及所处的位置。而继刘平和吴新银之后,越来越多的学者从不同的角度对专利地图开展研究1727,或者间接地将专利地图的方法运用到相关研究当中去2833。可以预见,随着中国国家知识产权战略不断往纵深推进以及中国企业的自主创新和知识产权发展战略的不断成熟,专利地图的理论和应用的研究,无论是对于学术界还是在实务界,都将有广阔的发展空间。11213目前专利地图研究的不足制作专利地图,常常需要利用那些包含大量分析项目的专利文献。这些专利文献包含了结构化项目(structured ite

16、m s和非结构化项目(un2 structured ite m s,其中结构化项目指的就是在每一件专利文献中,其语义和格式都是统一的项目,比如专利申请号、申请日、或者发明者。而非结构化项目表达随意的文本信息,这些信息在每一件专利文献中的长度和内容都是不同的,比如说权利要求、摘要、发明的说明书。通过前者所得到的可视化分析就是所谓的专利图表(patent graphs,而通过后者所得到的可视化分析就是所谓的专利地图(patent map s,虽然从广义的角度上来看,专利地图包括上述的两种情况34。专利文献通常都比较长,并且有大量的技术和法律术语,因此,对于非专业人士来讲,要解读和分析起来非常困第2

17、期邱洪华,余翔:基于k-means聚类算法的专利地图制作方法研究73难35。而用可视化的方法来分析专利信息以及表述分析结果就显得尤为重要。通过以上对专利地图在国内外的研究现状进行归纳后可以发现,经过一些国家专利行政部门和理论界学者的努力,目前专利地图的应用及其制作方法已经取得了一定的进展。尤其是近几年来,利用专利文献去研究专利地图的方法受到了广泛的关注和利用。但是,由于相关研究从整体上看还处于尚未成熟的起步阶段,因此目前学术界所提出的一些专利地图的制作的方法存在着一定局限。这主要体现在两个方面,其一,专利地图可视化方法仅局限于他们专利信息的表述,并不有效地归纳更多的专利信息;其二,在每一件专利

18、文献的结构化项目和非结构化项目之间,大多数的专利地图制作方法只是考虑了其中的一个方面。因此,提出更加完整的和平衡的可视化专利地图制作方法是非常有必要的。113本文研究的框架以及所解决的问题本文研究将利用每一个专利文献中著录项的结构化项目(专利申请日和非结构化项目(关键词,通过K-means聚类算法和语义网络的运用,提出了一个研究和制作专利地图的具体步骤,最终制作出一张可视化的专利地图,从而可以清晰而直观的看出所研究目标技术领域的技术发展现状和趋势。正是由于本文在研究专利地图的时候,不仅仅考虑了结构化项目,同时也考虑了非结构化项目,因此可以保持利用专利文献来分析技术特征的平衡。2k-means聚

19、类算法的可视化专利地图制作过程211专利文献和关键词矩阵的形成首先,确定研究目标,将其定位于一个特定的技术领域。然后选择关键词来检索相关的专利文献。之后,为了进一步研究的需要,而重新定义一个关键词列表。因此会得到一系列的专利文献和一个关键词表。接下来,在每一条专利文献的文本范围之内,逐一核对每一个关键词是否在该专利文献中存在。而为了记录这一步骤的结果,需要形成一个以关键词(1n为纵轴并以专利文献(1m为横轴的矩阵。因此,如果第j个关键词在第i个专利文献中存在,矩阵中该点(i,j就用1来表示,但是,如果不存在,矩阵中该点(i,j就用0来表示,如图1所示。至此,专利文献和关键词的矩阵就形成 。图1

20、根据一个专利文献的文本范围内是否包含有关键词而用“0”或者“1”来表示的矩阵F i g11A ma tr i x of wh i ch ele m en ts are f illed w ith0or1ac2 cord i n g to whether a keyword ex ists w ith i n texts of a pa ten t docu2 m en t212通过k-means聚类算法对矩阵进行聚类分组在上述所形成的矩阵中,每一个关键词的“0”或者“1”之间的值,就充当每一个专利文献的一个特征值。然后通过k-means聚类算法对专利文献进行聚类,关键词的值就被用来把专利文献分

21、成“k”组(见图2 。图2利用已有的矩阵并通过k-m ean s聚类算法对专利文献进行聚类F i g121C luster i n g pa ten t docu m en ts by the k-m ean s cluster i n g a lgor ith m usi n g the com pleted ma tr i x213研究每一组专利文献所包含的关键词利用聚类后的专利文献,可以研究每一组专利文献有什么关键词。例如,假设专利文献“A”和“B”属于组1。而根据图1的矩阵,专利文献“A”有关键词“a”和“c”,而专利文献“B”有关键词“b”和“c”。然后,组1包含“a”、“b”和“c

22、”三个关键词。如此类推,可以研究每一组的关键词(见图3。74科研管理2009年 图3研究聚类后的专利文献的每一组关键词F i g 13I nvesti ga ti n g keywords for each group after cluster i n g pa ten t docu m en ts214利用关键词形成语义网络利用每一组的关键词列表,可以制作一个语义网络。在图3中,组1有关键词“a ”、“b ”和“c ”,而组2有关键词“c ”和“d ”,从而可以看出两组共有关键词“c ”。因此,两组之间的关系可以用三个节点来表示:(a,b ,(c 和(d 。本文认为,共同节点的级别高于其他

23、的节点,因此可以划出从(c 指向(a,b 和(d 的箭头。通过这样的方法,可以制作一个包含一个或者更多关键词的语义网络(如图4所示。 图4利用每一组关键词列表而形成语义网络F i g 14For m i n g se man ti c networks usi n g lists of keywords foreach group实际上,语义网络是基于前面所述的“通过K -means 聚类算法对专利文献进行聚类”以及“分析聚类后的专利文献的关键词”等步骤的基础上而形成。因此,语义网络就是由k -means 聚类算法所设定的组的数量来决定,因此会有很多个语义网络。有很多可执行程序可以完成k -m

24、eans 聚类算法。利用其中任何一个程序,都可以很容易地对逐渐增加的组的数量进行反复的聚类。而对于每一次聚类结果,都会重复“研究每一组关键词”和“形成一个语义网络”这两个步骤。最后,在“n ”次循环后,得到“n ”个语义网络。然而,因为本研究并不考虑当组的数量只有一个的情况,所以只有选择包含很多语义网络的一组。通常会选择最能说明关键词关系的一组。实际上,这是一个手工操作的过程。但是通常的情况是,随着选择语义网络中的组的数量的增加,就可以更好地解释语义网络关键词之间的关系。但是,组的数量太多,也会导致很难形成一个语义网络,因此必须要找到合适的组的构成。215专利申请日信息和语义网络的结合通过上述

25、的步骤,本文陈述了如何利用目标技术领域相关专利文献中的“非结构化项目”形成一个关键词的语义网络。接下来,本文将介绍在语义网络的基础上,如何利用“结构化项目”来完成一张专利地图。假设最终形成了如图5所示的语义网络。首先,必须要研究语义网络中每一个节点(node 的申请日期(filing date 。而每一个节点的申请日就是在包含该节点关键词的各个专利文献中最早的申请日。例如,在图中,节点2包含“a ”和“b ”两个关键词。而且,如果“a ”属于专利文献“A ”,“b ”属于专利文献“B ”。因此,节点2的申请日就是专利文献“A ”和“B ”之间的最早的申请日。依此,节点2的申请日就是“1997-

26、11-27”。依次类推,节点3的申请日就是“2000-08-18”。通过这样的方法,可以得到一个每一个节点都有其申请日信息的关键词语义网络。图5利用申请日信息而形成一个语义网络Fi g 15For m i n g a se manti c network with fili n g date i n for mati on第 2期 邱洪华 ,余 : 基于 k - means聚类算法的专利地图制作方法研究 翔 75 专利地图的最终形成 经过上述的几个步骤之后 , 在专利文献范围 之内 ,本文所研究的语义网络具备了结构化项目 和非结构化项目两个方面的特征 。最后 , 本文利 用已经完成的语义网络

27、,根据专利文献的申请日 、 语义网络的节点进行重新整理 , 最终完成一张专 利地图的制作 ,如图 6 所示 。 F ig1 6 Form in g a pa ten t map on the ba sis of a seman tic network w ith f ilin g da te in forma tion 本文提出了一种制作专利地图的可视化新方 法 。与第一部分中关于专利地图研究现状中所提 及的其他方法相比 , 本文的研究考虑了专利文献 的结构化项目和非结构化项目两个方面 。因此 , 该方法为分析专利信息提供了一个平衡的方法 。 而且 ,本文的研究利用了关键词和专利申请日 ,通

28、过 k - means聚类算法 , 形成语义网络的具体步 骤 ,并最终形成专利地图的过程 。通过这样一个 过程 ,本文认为一张专利地图将会显得更加智能 化 ,并具有实用性 。除此之外 ,因为本文用详尽而 直观的方法解释了制作专利地图的过程 , 从而使 得一个非专业人员通过深入理解之后也可以制作 一张专利地图 。 同时 ,通过这种方法制作的专利地图 ,可以完 整全面地了解目标技术领域相关专利的发展过程 和状态 ,有助于人们关注目标技术发展方向 ,发现 更多发明创新的构思 , 判断下一技术创新的专利 申请 ,避免不必要的多余投资 。 尽管本文的研究具有一定的创新性 ,但是也同 样存在着不足之处 ,

29、有待将来进行进一步的研究 : 216 第一 ,本文利用 k - m eans聚类算法 , 研究了 专利地图的制作方法 , 从而可以很直观的看出目 标技术领域的发展路径和演进方向 。该方法在专 利信息内容方面 ,利用了专利申请日和关键词 ,但 是对于诸如专利申请人和 IPC 等等其他专利著录 项信息并没有得到体现或者利用 。因此 , 本文所 介绍的专利地图的制作方法与前文“ 专利地图研 究现状 ” 中所述的专利地图制作其他方法在侧重 点和功能方面有所不同 , 因此在实际应用的过程 中 ,应当根据实际需要进行取舍 , 或者取其一 , 或 者全选 。 第二 ,本文主要是从理论上详尽地探讨了专 利地图

30、的制作方法和过程 , 未来的研究可以从实 证方面去进一步检验该方法的科学性以及运用的 有效性 。 图 6 基于具有申请日信息的语义网络而形成专利地图 参考文献 : 1 W IPO. PatentMap with Exercises ( related EB /OL . www. wipo. org / s / en / activities/meetings/ china _most_03 /w ipo _ me ip _bis_ge_03_16. pdf . 2 N ew s E stab lishm en t of Paten t D istribu tion and Technology

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