技术挖掘与专利分析 [Tech Mining Exploiting New Technologies for Competitive Advantage] 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

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编辑推荐

本书的著者和译者均为业内著名学者。Alan L.Porter教授在国际竞争情报届具有崇高地位，并深为我国学界认可，受中国科学院、北京大学、中国竞争情报学会、北京理工大学等大学科研机构和著名跨国信息公司汤姆森集团(The Thomson Corporation)邀请多次来华讲课交流。本书翻译工作由国家知识产权局知识产权发展研究中心陈燕主持，她从事知识产权工作二十余年，在竞争情报和专利检索分析评估领域多次主持国家重大项目具有丰富经验，是国内此方面quanwei。

内容简介

《技术挖掘与专利分析》讲述如何从技术和市场信息特别是专利信息中挖掘获得潜在的竞争情报，从介绍技术挖掘的基础概念、原理开始，讲解数据采集、基本分析、高级分析、趋势分析、专利分析的方法和技巧，给出技术挖掘指标组合，并结合具体案例指出技术挖掘过程中的注意事项，帮助读者了解技术挖掘流程和掌握技术挖掘方法。《技术挖掘与专利分析》还列出了可供选择使用的科技数据库、技术挖掘软件的资源清单，为有意实际进行技术挖掘的读者提供了指引。
《技术挖掘与专利分析》可作为技术研究人员，使用技术成果的分析人员和直接从事管理的人员的指导书，也可以作为技术分析机构和研究生课程的参考书。

作者简介

Alan L. Porter，美国佐治亚理工学院公共政策学院工业和系统工程专业荣誉退休教授，现任技术政策和评估中心副主任，美国佐治亚州诺克罗斯市Search Technology公司的研发部主管，曾发表文章220余篇，出版本书和《Forecasting and Management of Technology》（第2版，Wiley出版社，2011），近年来侧重于研究新兴技术分析，科技创新信息资源的文本挖掘研究，致力于数据的形象表达，研究如何编制科技覆盖图描绘技术覆盖以帮助管理创新，目前已完成对纳米技术的样例研究，另外，他还进行了对新兴技术和重要文献数据定量和定性分析结果的整合研究，发现潜在的创新路径。目前，他和同事正共同开展了文献计量、文本挖掘，科技覆盖图评估技术演进和科研成果推广工作。

Scott W. Cunningham，荷兰代尔夫特理工大学政策研究及系统工程专业副教授，《Technological Forecasting and Social Change》杂志副总编，英国苏塞克斯大学科技创新政策博士，曾在代尔夫特理工大学与哈尔滨工业大学的合作办学项目任教，出版本书和《Forecasting and Management of Technology》（第2版，Wiley出版社，2011），曾就职于美国电话电报公司及多家小型公司，从事以数据分析支撑决策指定的工作，并担任电子产品制造业顾问，致力于通过决策方法研究、内容分析法、博弈论进行技术分析和战略管理。

陈燕，研究员，毕业于南京大学、中国政法大学和美国耶什华（Yeshiva）大学CARDOZO法学院，从事知识产权工作二十余年，在竞争情报和专利检索分析评估领域多次主持国家重大项目具有丰富经验，是国内此方面quanwei。近年来，发表论著多部，学术论文几十篇。其中，所编著的《专利信息采集与分析》一书对普及专利信息分析知识、提高广大社会公众专利信息采集与分析技能、促进专利信息的传播与利用，产生了积极的影响，2008年3月该书被评为国家“十一五”重点图书。

内页插图

目录

第一部分 理解技术挖掘
第1章 技术创新及对技术挖掘的需求
1.1 为什么创新很重要
1.2 创新过程
1.3 创新机构及其关注点
1.4 创新者及其关注点
1.5 信息时代的技术创新
1.6 新兴技术的信息
本章小结
本章资源
第2章 如何进行技术挖掘
2.1 什么是技术挖掘
2.2 为什么要做技术挖掘
2.3 技术挖掘的鼻祖是什么
2.4 技术挖掘的操作流程
2.5 技术挖掘的使用者和操作者
2.6 哪里最需要技术挖掘
本章小结
本章资源
第3章 技术挖掘的作用
3.1 技术挖掘简介
3.2 技术挖掘分析
3.3 更好地应用技术挖掘的信息
3.4 管理和衡量技术挖掘
本章小结
第4章 案例：燃料电池技术挖掘
4.1 燃料电池概述
4.2 技术挖掘分析
4.3 技术挖掘问题
4.4 技术挖掘的信息产生过程
4.5 技术挖掘的信息结果
本章小结
本章资源
第5章 技术挖掘关注的对象
5.1 良好的基础
5.2 对数据的检索整理及其他观察分析
5.3 更多的信息产品
5.4 知识发现
5.5 知识管理
5.6 新技术挖掘市场
5.7 风险性
本章小结
本章资源

第二部分 技术挖掘的展开
第6章 合适资源的选择
6.1 研发活动
6.2 研发输出数据库
6.3 最佳数据源的决定
6.4 安排进入数据库
本章小结
本章资源
第7章 正确检索的构建
7.1 反复尝试的过程
7.2 基于关键词的检索
7.3 名称检索
7.4 构建检索方式的策略
7.5 改变检索方式
本章小结
第8章 数据的获取
8.1 访问数据库
8.2 搜索并检索数据库
8.3 需要做什么，不需要做什么
本章小结
16.11 收获
本章小结
本章资源
附录A 可供选择的出版物和专利数据库
附录B 文本挖掘软件
附录C 没有技术挖掘软件怎么办
附录D 文本实体的数据与分布分析
附录E 专用术语
附录F 期刊名中英文对照
附录G 图的清单

精彩书摘

因此，技术分析数据有助于分析两个变量之间的关系。譬如，在一定的检索设置下，可以组合域（1，2）中的关键词（项目）：
·有哪些（1）目前仍在从事该领域研究的人员（2）在佐治亚理工学院（含出版或专利）？
·在（1）年份中，你能找到（多少）（2）有关某一特定副标题的信息（关键词）？
·你能在（2）期刊中找到多少论文（1）？
在检索设置中，可能会碰到上述这3种关系（也许更多）。这些检索涉及了相同或不同的域中的术语，这些术语可以跨越文献（1，2，3）分布。人们也许会问：
·在（1）限定的时间内，这（2，3）两位作者合作的情况？
·每一个居于领先地位的研究机构（2）在特定的研究领域（3），其研究的进展如何？
（1-有多少记录？）
对中国研究（2是一个国家）的引文随时间（3）是增加了还是减少了？
项目间的关系，虽然不是很直接，但也很有价值。例如，哪些作者的研究兴趣相同？和团队合作研究（社会学上的测度是合著）相比，不论作者实际上是否合作，都能看出他们关注的领域（譬如，他们所使用的关键词和短语非常接近、相关）。由此可以看出知识分享的潜在价值。
数据技术的特殊价值在于它能确定不同研究人员之间共同潜在的研究兴趣点，而这些研究人员之间目前尚未对此开展合作——也就是跨学科。这有点类似于军事情报研究机构爱迪生公司的工作。该公司的任务就是寻找欧洲的研究人员，就像“媒人”一样，把它们联系在一起。这些研究人员的研究兴趣相同，其研究课题涉及美国的陆军、空军或是海军。技术分析的应用有助于爱迪生公司锁定目标，确定特定领域的主要研究人员和主要的研究实验室。
本书提供了多个不那么具有直接关系的例证。对某一特定文献有“核心资源”的相关信息，也知道在该领域发表了很多作品的作者信息。现在要问在引用最多的期刊上，哪个作家的论文发表的最多。还需要在SCI中做一个新的搜索来确定哪个作者的论文被引用最多。可以结合多种措施，来帮助确定谁是研究该领域的专家。
……

前言/序言

在信息经济时代，人们日益认识到信息挖掘与利用的重要性。一方面，人们对所面临的海量信息感到恐惧，另一方面通过一些工具和方法能够使人们从已有信息中获得巨大的价值。挖掘分析得到的信息产品可以优化决策流程。鉴于商业决策是在极大竞争压力下做出的，因此商业决策者们倾向于探索更有价值的信息。

本书讲述了如何对公开的科技数据库进行挖掘，实现技术管理的优化。这些科技数据库包含世界范围内的开放性技术研发文献、专利、商业服务和公众观点等信息。当这些信息与其他数据源(网络)以及专家观点融合后，有助于对发展、许可制度及采用何种新技术进行决策。

　“技术挖掘”提出了处理信息资源的崭新方式。以前人们通过摘要检索寻找有阅读价值的文献。然而，当面对成千上万篇相关文献或专利时，就需要瞄准“全局”。本书旨在帮助人们理解“剖析研究领域”的价值，即通过绘制主题关系图、辨别总体趋势画出“研究领域轮廓”的意义和价值。这也改变了信息技术使用的性质。

　　“技术挖掘”适用于新兴技术的相关人员，主要包括两类人。第一类包括研究人员和使用研究成果的人员。本书希望帮助专家和管理人员更好地理解技术挖掘的成果。本书还告诉工程师、研究人员、产品开发人员、商业分析人员、营销专家和各色技术管理人员利用这些信息的有效方法。第二类是技术变化的分析人员或直接从事管理的人员，包括信息专家、专利分析人员、竞争情报专家、研发管理人员和战略制定者。

作为基础性参考书，本书设置了4个基本目标并说明了技术挖掘可能用到的工具。第1章~第5章提出了技术挖掘实践活动的概念基础。相比于信息科学，这些概念更多建立在科技如何引导技术商业化(技术创新流程)这一问题上。第6章~第16章为开展技术挖掘提供了实用的建议。认为不仅是基础分析、高级分析，流程管理对有效实施技术挖掘也至关重要。技术挖掘成果的分析和如何使成果更好地服务于技术管理贯穿于本书始终。第13章列出了一系列的技术管理问题，并通过选择不同的“创新指标”给予回答。

本书关注技术挖掘的一个独特方面，揭示了相关目标，列出了实现这些目标的基本步骤，并为希望进一步了解细节的读者提供了指引。本书从提出实例入手，逐步深入到解决问题和使用结果上来。一些章节还通过“章节挑战”设置一些小的案例，来帮助更好地理解概念的应用过程。

第4章和第16章通过具体实例阐述了技术挖掘的步骤。采用VantagePoint (VP）软件对在3个数据库(德温特世界专利索引，INSPEC，科学网（Web of Science) )中搜索“燃料电池(Fuel Cells)" 这一关键词得到的检索结果进行了分析。第4章着重于技术挖掘的结果以使读者了解从技术挖掘中获得有价值信息的方法。第16章阐述了技术挖掘的流程并指出了容易出现的问题。Wiley出版社的网页提供了采用VP 软件进行技术挖掘分析的样本数据。

本书并不要求读者具有统计和人工智能方面的知识基础。因此它并不仅仅局限于技术领域(如信息技术)的相关人员使用。除了技术研发人员和管理人员外，本书也可作为技术分析机构和相关专业研究生课程的参考书目。致　谢

我们特别感谢美国电气和电子工程师协会(IEEE)，以及Thomson Scientific(汤姆逊科学)为本书案例提供的样本数据ftp://ftp.wiley. com/public/sci_tech_med/technology_management. 。感谢Wiley出版社承担风险出版本书。感谢安迪·赛奇在将内容组合并转化为有意义的出版物过程中所付出的努力。

感谢花费时间和精力对本书某一或多个章节进行评阅的亲密同事。他们有的意见十分中肯且评价很高，使我们很受鼓舞，有的则提出了批评并指出了很多问题，虽然对有些批评并不认同，但还是由衷感谢！在此衷心感谢对本书提供帮助的以下人员：

埃瑞克·艾尔斯罗恩·考斯托福

凯文·波衣也洛埃特·莱德斯多夫

托尼·布理茨曼亨利·林斯顿

美林·勃伦纳琳达·卡顿

布莱恩·明斯克乔·寇思

尼尔斯·纽曼帕特里克·杜因

道格·波特保罗·弗雷

斯考特·雷迪克阿诺·加斯纳

戴维·娄斯纳卢克·乔治侯

弗雷德·罗西尼拉斯·海克斯

菲尔·夏皮罗利昂·赫尔曼

罗伯特· 迪积森戴安娜·希克斯

托尼·特里普凯瑟琳·詹克斯基

罗伯特·瓦茨森文·卡兹

朱莉·杨爱丽莎·康顿

译 者 序

技术挖掘是指从科技数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息决策支持过程，是一种处理信息资源的崭新方式，能帮助决策者调整策略、减少风险、制定正确的决策。专利分析是利用专利信息、提取专利情报、制定专利战略、增强竞争优势的基础和前提，对保护发明创造、鼓励技术创新、避免重复投入、提高研究起点、防范专利风险具有显著的促进作用。

将技术挖掘有机地应用于专利分析，不仅符合当前专利资源信息化的总体趋势，同时也为实施国家知识产权战略，充分发挥专利制度在国家科技、经济、贸易中的作用提供了更科学的辅助决策依据。可以说，将技术挖掘与专利分析相结合是促进我国技术创新、加快创新成果商业化、提高研究起点水平以及防范创新与商业化过程中存在的知识产权风险、促进经济和科技协调发展、确保创新型国家顺利实现的重要保证。

本书具有以下特点：第一，强调深入浅出，具有良好的学术性和新颖性。本书图文并茂地对技术挖掘及其管理流程做了系统而深入的论述，尤其是对分析视角和情节设计的阐述更是全面和详尽。第二，注重理论和实践的结合，具有良好的实用性。本书还特别针对技术挖掘和专利分析的特点，在章节中设置章节挑战和选择贯穿始终的具体实例分析作为补充说明，真正做到原理和案例相结合。第三，注重基础知识的介绍，具有广泛的适用性。本书并不要求具有统计和人工智能方面的知识基础，因此读者群十分广泛。除技术研发人员和管理人员外，也可作为技术研究机构和相关专业研究生课程的参考。

参与本书翻译的有国家知识产权局知识产权发展研究中心副主任陈燕研究员(第4章、第16章)，知识产权发展研究中心李芳副研究员(第9章、第15章、第16章)，知识产权发展研究中心王雷副研究员(第6章、第13章、第14章)、邓鹏(第11章、第12章)、刘庆琳(第7章、第10章)、武伟(第8章)，专利局审查业务管理部侯海薏处长(第1章)、王红(第2章)、宋蓓蓓(第3章)，专利局生物医药审查部姜辉处长(第5章)。知识产权发展研究中心孙玮、王雷负责全书整理工作，陈燕和孙玮负责全书统稿。

本书的翻译工作得到了国家知识产权局知识产权发展研究中心主任毛金生研究员的大力支持，他对本书翻译工作提出了许多有益的意见和建议，在此表示诚挚的感谢。

我们衷心地希望本书能够对政府、企事业单位开展技术创新研究和使用研究成果起到积极的作用。由于时间和水平的限制，在本书的翻译过程中难免出现错误，希望广大读者批评指正。

译 者2012年2月

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非常适用与准备考取专利代理人证书的人员学习。

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　　空间数据库(数据仓库)中的空间数据除了其显式信息外，还具有丰富的隐含信息，如数字高程模型〔DEM或TIN〕，除了载荷高程信息外，还隐含了地质岩性与构造方面的信息;植物的种类是显式信息，但其中还隐含了气候的水平地带性和垂直地带性的信息，等等。这些隐含的信息只有通过数据挖掘才能显示出来。

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