公开(公告)号：CN109829634A

公开(公告)日：2019-05-31

申请号：CN201910046709.8

申请日：2019-01-18

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 刘磊 ,  吴爽 ,  韩敏 ,  韩晓明 ,  柯东杰 ,  张红亮 ,  孙应红

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/18 ,  G06F17/27 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明提供了一种自适应的高校专利科研团队的识别方法，属于数据挖掘领域，具体是一种自适应的高校专利科研团队识别方法。主要内容包括：首先对所有专利的全部发明人进行人名频次统计，构建发明人共现矩阵；其次构建专利-发明人矩阵，将专利-发明人矩阵进行奇异值分解，对分解后的矩阵用层次聚类法进行聚类，根据自适应阈值得到聚类的簇，将簇作为候选专利团队，利用特定规则，对候选专利科研团队进行分类和验证；最后利用主题生成模型对专利科研团队中的专利题目和摘要进行处理，根据处理后的发明内容，对专利进行语义聚类，并将聚类结果用于专利科研子团队识别。

公开(公告)号：CN109829634B

公开(公告)日：2021-02-26

申请号：CN201910046709.8

申请日：2019-01-18

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 刘磊 ,  吴爽 ,  韩敏 ,  韩晓明 ,  柯东杰 ,  张红亮 ,  孙应红

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/18 ,  G06F40/289 ,  G06F40/216 ,  G06F40/30 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明提供了一种自适应的高校专利科研团队的识别方法，属于数据挖掘领域，具体是一种自适应的高校专利科研团队识别方法。主要内容包括：首先对所有专利的全部发明人进行人名频次统计，构建发明人共现矩阵；其次构建专利‑发明人矩阵，将专利‑发明人矩阵进行奇异值分解，对分解后的矩阵用层次聚类法进行聚类，根据自适应阈值得到聚类的簇，将簇作为候选专利团队，利用特定规则，对候选专利科研团队进行分类和验证；最后利用主题生成模型对专利科研团队中的专利题目和摘要进行处理，根据处理后的发明内容，对专利进行语义聚类，并将聚类结果用于专利科研子团队识别。