为更好的支撑和提升一线科技创新人员、情报分析人员、知识产权与成果转化人员等的专利信息利用水平与效率,满足全面、精准的专利技术挖掘、技术预见的需求,成都文献情报中心知识管理与数据分析实验室联合知识产权研究咨询中心围绕专利技术挖掘与技术预见中的信息融合、数据挖掘等通用需求,自主研发了基于科技云的“中国科学院专利技术挖掘与技术预见云平台” (以下简称“本平台”,计算机软件著作权登记号:2016SR204727)。作为一项通用的专利信息基础服务设施,本平台已经成功为中国科学院科技服务网络计划(STS计划)择优支持项目“氨基酸产业知识产权发展战略研究与应用示范”、广东省科技发展专项“再生医学和组织工程知识集成服务技术研发与应用”、国家知识产权局专利信息人才作用发挥项目“面向成都平原经济区创新主体的专利信息传播利用能力提升”、中科院文献情报新增能力建设项目“面向区域发展的知识服务平台建设”等多个项目提供数据、方法及平台的支撑。本平台在下述方面取得了创新性突破。



全面探索与成功实践了多源数据融合方案

  
     本平台综合运用多元情报分析方法,有效整合多源数据,对专利技术挖掘与技术预见中涉及的多源数据进行融合,包括:


产业
Profile

   基于产业链,对领域的“政、产、学、研”信息进行融合。

技术创新
知识库

      基于语义TRIZ,从技术问题、技术方案、技术功能、技术效果等维度对专利中蕴含的技术信息进行深度揭示与知识融合。

研究报告
数据库

      收集领域相关研究报告包括宏观层面产业战略咨询报告、中观层面产业分析报告及微观层面的技术导航分析报告等,进行基于互联网+的多平台发布、管理,面向用户提供增值服务。

    本平台可帮助用户有效管理多源数据;特别是高效管理与发现面向产业化科技创新中的重要关联关系,主要包括基础研究与技术的关联、专利技术与产业的关联、专利技术与市场的关联等。

 

有效集成了专利技术挖掘与技术预见指标、算法与工具

 
      本平台在全面解析科技创新活动中涉及的专利技术挖掘与技术预见内容的基础上,研究其间涉及的分析对象、分析流程、分析方法、技术流程、报告内容、报告模板,有效集成了相关分析指标、算法、工具及模板,包括:


分析指标

      集成竞争对手指标、地理分布指标、创新趋势指标、技术内涵指标等常用的分析指标四大类32项,整合关联规则挖掘、k-means聚类等8种常用数据挖掘算法。

工具整合

      提供与常用的数据挖掘工具如TDA、Weka等进行数据交换的接口。本平台的数据可直接输入到上述专业数据挖掘工具中进行进一步分析。

模板嵌入

      嵌入常用的分析场景模板如领域知识棱镜、主题聚类、热点专利分析等,根据计算的结果可自动生成分析报告。基于本平台提供的标准化的分析方法、流程及工具,用户可快速进行深度、精准的专利技术挖掘与技术预见分析。

 

提供普惠的专利技术挖掘与技术预见云服务

 
     本平台基于中国科学院“科技云”部署,可同时面向多用户、多任务提供普惠的专利技术挖掘与技术预见“云服务”。在“云服务”模式下,各个研究所、不同课题组可直接通过本平台来单独申请、管理各自领域的子平台。所有子平台均部署在科技云下,用户只需关注子平台的内容建设与提供个性化知识服务,而无需再花费精力用于维护平台软硬件基础环境。“云服务”模式极大降低了用户的使用、维护成本,提升服务的水平与效率。



            
              计算机软件著作权登记证书