我國專利分析軟件的功能現狀分析

張利鵬　仇潔潔　蔣貴凰

【摘 要】本文從國內常用的專利分析軟件出發，總結出目前我國專利分析軟件普遍具備的功能，并通過對比、借鑒國外專利分析軟件的先進技術和前沿專利分析方法，提出對我國專利分析軟件具有發展前景的功能展望，為我國專利分析軟件的進一步發展提供對策。

【關鍵詞】專利分析軟件；功能比較；發展現狀

0 引言

專利分析又稱為專利情報分析，是信息分析的一部分，它是競爭情報分析的重要形式之一，是指跟蹤、研究、分析某一技術領域及競爭對手的專利發明，以獲得超越競爭對手優勢為目的的企業競爭情報活動[1]。專利分析軟件為專利分析提供了極大的便利條件，也是提供專利情報等重要數據源的平臺，專利分析結果的準確性和全面性由專利分析軟件技術、功能的好壞直接決定。隨著我國科技水平的迅速發展，國內的專利分析軟件也被人們所熟知并被廣泛使用，相對于其他發達國家的專利分析軟件而言，由于我國的專利制度實施較晚，所以軟件在功能和服務方面和國外相比還有一定的差距。本文主要從專利技術分析方面總結當前國內四種常用專利分析軟件普遍具有的功能，并通過與國外前沿專利分析軟件的比較，找到國內專利分析軟件的發展空間。

1 我國專利分析軟件及其功能介紹

我國常用的專利分析軟件有PIAS專利信息分析系統、東方靈盾中外專利檢索及戰略分析平臺、大為PatentEX專利信息創新平臺和恒和頓HIT—恒庫。

通過比較這四種軟件，發現目前我國專利分析軟件普遍都擁有且比較成熟的技術有兩種。一是，基本統計分析。依照專利文獻的特征，分別從不同的統計維度出發對文獻的數據、發展趨勢和技術創新等進行統計解釋，分析結果常常以各種統計圖表和報告的形式呈現。二是，引證分析技術。引證分析是指對目標專利的引用專利情況和目標專利被引用的情況進行分析，以揭示相關專利之間的關系，反映特定技術領域的生命周期，以及競爭對手之間技術相互依賴的關系[2]。引證分析技術已經成為我國大多數專利分析軟件的一項基本完善、普遍使用的技術。引證分析主要依據的是數據之間的關系，從而深入到信息方面的分析，最后以不同引證分析形式對結果進行統計與呈現，通常見的有引證地圖、引證表與引證樹等。當然，隨著數據的快速增長和更新，引證分析的方法也需要不斷地拓展與創新，從而對專利文獻的數據進行更深層次的分析，與時俱進。

2 我國專利分析軟件發展空間分析

基于研究，目前我國專利分析軟件有一定的成果但還不成熟的功能有聚類分析與數據深度挖掘技術。聚類分析以主題地圖的形式可視化展示，比如Aureka信息平臺中的專利地圖（Aureka ThemeScape）提供了一種文本分析工具，該工具以分析的專利樣本為基礎，對其中的相關詞匯的詞頻應用聚類分析生成主題（詞匯）地形圖以此來描述專利技術主題分布情況[3]。專利地圖通常用等高線做圖，以此作為全圖繪制的基準。用點來表示需要分析的樣本數據中的專利文獻，通過這一種方法，內容類似的專利文獻都聚集在一起，就會形成類似于山峰的形狀。利用文本聚類分析，研究人員在閱讀文獻的過程中，只需要點擊相關山峰內的一點，就可以快速瀏覽文獻相關的專利信息，而且能夠在較短的時間內將類似概念的專利聚類，按照概念間的關系形成樹狀結構，來分析技術間的相關關系。然而我國在運用聚類分析這一功能方面還具有較大的提升空間，對于專利軟件開發商來說，應該多重視聚類分析功能，將其相關的特點完美的融入到我國的專利分析軟件之中。

關于數據深度挖掘功能，我國的專利分析軟件在這一方面也有巨大的潛力。數據挖掘領域在專利評估中具有至關重要的作用，其主要是通過分析超鏈接引用關系和算法研究進行處理數據。其中Google提出的Page-Rank算法和美國的Kleinberg提出的HITS算法在確定評估重要性方面非常成功[4]。國外的VantagePoint、Derwent Analytics、TDA、和Focust幾種專利分析軟件都可以對樣本數據進行可視化的深度挖掘。數據深度挖掘能夠深層次地挖掘專利信息，這種軟件不僅僅停留在文本挖掘方面，還采用了多種技術對數據進行挖掘。目前，我國的專利分析軟件還不能做到深度挖掘數據，并且將結果運用在多種統計分析的圖表之中。因此，在數據深度挖掘方面，我們可以借鑒國外在此領域應用較好的幾種軟件，來對我國的的專利分析軟件功能進行提高。

此外，我國管理分析軟件尚處于空白階段的功能是區域產業專利分析。專利資源區域分析和產業分析是專利服務的一個重要方面，能夠有效的幫助地方政府全面了解本地區專利資源狀況，為政府進一步優化專利區域和產業布局提供基礎性導向參考[5]。隨著科學技術的發展，專利分析軟件被廣泛地應用在許多領域和技術的分析上，比如在手機、汽車以及轉基因等技術領域方面。然而目前我國的專利分析軟件在對區域產業等方面的分析是不多見的，因此，我國的專利軟件開發商，可以在進一步優化原有專利軟件系統功能的同時，開發具有針對區域產業專利分析的工具，滿足專業化的需求，將專利分析運用在區域產業經濟等的發展上，幫助研究人員了解全國各地區域每一塊產業發展的現狀與展望，為我國社會經濟的發展和繁榮提供一定的技術支持。

3 研究總結

通過對國內專利分析軟件功能現狀分析發現，目前我國專利分析軟件普遍具備的功能有基本統計分析和引證分析。雖然這些技術已經成熟，但不是十分完美，我們應該一方面征集用戶的體驗感受，另一方面關注數據的更新，從而不斷進步。有一定的成果但還不成熟的功能有聚類分析和數據深度挖掘。聚類分析對于對技術競爭的分析、專利的布局等方面會起到重要的作用，所以聚類的發展無論是對軟件分析還是對客戶使用都是有益的。數據深度挖掘對分析軟件有著重要的作用，數據挖掘涉及到軟件分析的其他功能的更進一步的發展，我國軟件應該不斷提升在這方面的探索研究。尚處于空白階段的功能的是區域產業專利分析，歸根到底就是將分析運用在一個整體全面的范圍，同時又是分離對比的關系，對我國以后的技術經濟發展起到重要作用。

【參考文獻】

[1]王磊，沈金波.專利情報分析方法研究[J].圖書館學研究，2006（11）：2-11.

[2]張靜，劉細文，柯賢能，黎江.國內外專利分析工具功能比較研究[J].情報理論與實踐，第31卷，2008（1）：141-145.

[3]陳燕，鄧鵬，李芳.AUREKA信息平臺介紹[J].中國發明與專利，2007（5）：63-64.

[4]張龍暉.大數據時代的專利分析[J].信息系統工程，2014（2）：148-149.

[5]袁任遠，孫付東，楊林，張藝，劉亞竹，李博，于巖，馮超.專利質量評價模型研究——區域和產業專利分析中[J].現代商貿工業，2015（8）（上）：34-35.

[責任編輯：王楠]