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基于协同过滤的专利TRIZ分类方法  
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【英文篇名】 Study on Classification of Patents Collaborative Filtering Oriented to TRIZ
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【作者】 胡学钢; 杨恒宇; 林耀进; 鲍艳伟;
【英文作者】 Hu Xuegang; Yang Hengyu; Lin Yaojin; Bao Yanwei; School of Computer and Information; Hefei University of Technology; Anhui Institute of Scientific and Technical Information; School of Computer Science; Minnan Normal University;
【作者单位】 合肥工业大学计算机与信息学院; 安徽省科学技术情报研究所; 闽南师范大学计算机学院;
【文献出处】 情报学报 , Journal of the China Society for Scientific and Technical Information, 编辑部邮箱 2018年 05期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 专利分类; 协同过滤; TRIZ;
【英文关键词】 patent classification; collaborative filtering; TRIZ;
【摘要】 随着专利得到越来越多的应用,专利分类的研究受到广泛关注。协同过滤技术作为推荐系统的重要技术,被广泛应用于互联网领域,具有简单高效的特点。为此,根据专利发明者用相似方法解决同类问题的思路,提出了一种基于协同过滤的专利TRIZ分类方法。首先,对专利文本向量化。其次,构建专利评分矩阵。最后,计算对未分类专利的预测评分并进行分类。实验结果表明,该方法能够提高系统分类精度与效率,有效地应用于专利TRIZ分类。
【英文摘要】 With increasing applications and attention to patents, the study of patent classification has attracted wide attention. As an important technology of recommendation systems, collaborative filtering technology is widely used in the field of Internet data mining, and has the characteristics of simplicity and efficiency. In this paper, a patent TRIZ classification method based on collaborative filtering(TRIZ-CF) is proposed based on the idea that patent inventors use similar methods to solve similar problems. ...
【基金】 国家自然科学基金面上项目(61673152); 安徽省科技计划项目(2014YS005)
【更新日期】 2018-08-01
【分类号】 G255.53
【正文快照】 专利分类的目的是为了方便专利的组织管理、技术挖掘以及检索使用等应用。目前专利自动分类研究主要分为以下几个体系:基于国际分类号(IPC)自动分类、基于德温特自动分类、基于个性化分类体系自动分类、面向TRIZ自动分类。作为国际通用的专利文献分类方法,IPC主要从专利的功能?

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