我国专利分析软件的功能现状分析

【摘 要】本文从国内常用的专利分析软件出发，总结出目前我国专利分析软件普遍具备的功能，并通过对比、借鉴国外专利分析软件的先进技术和前沿专利分析方法，提出对我国专利分析软件具有发展前景的功能展望，为我国专利分析软件的进一步发展提供对策。

【关键词】专利分析软件；功能比较；发展现状

0 引言

专利分析又称为专利情报分析，是信息分析的一部分，它是竞争情报分析的重要形式之一，是指跟踪、研究、分析某一技术领域及竞争对手的专利发明，以获得超越竞争对手优势为目的的企业竞争情报活动[1]。专利分析软件为专利分析提供了极大的便利条件，也是提供专利情报等重要数据源的平台，专利分析结果的准确性和全面性由专利分析软件技术、功能的好坏直接决定。随着我国科技水平的迅速发展，国内的专利分析软件也被人们所熟知并被广泛使用，相对于其他发达国家的专利分析软件而言，由于我国的专利制度实施较晚，所以软件在功能和服务方面和国外相比还有一定的差距。本文主要从专利技术分析方面总结当前国内四种常用专利分析软件普遍具有的功能，并通过与国外前沿专利分析软件的比较，找到国内专利分析软件的发展空间。

1 我国专利分析软件及其功能介绍

我国常用的专利分析软件有PIAS专利信息分析系统、东方灵盾中外专利检索及战略分析平台、大为PatentEX专利信息创新平台和恒和顿HIT―恒库。

通过比较这四种软件，发现目前我国专利分析软件普遍都拥有且比较成熟的技术有两种。一是，基本统计分析。依照专利文献的特征，分别从不同的统计维度出发对文献的数据、发展趋势和技术创新等进行统计解释，分析结果常常以各种统计图表和报告的形式呈现。二是，引证分析技术。引证分析是指对目标专利的引用专利情况和目标专利被引用的情况进行分析，以揭示相关专利之间的关系，反映特定技术领域的生命周期，以及竞争对手之间技术相互依赖的关系[2]。引证分析技术已经成为我国大多数专利分析软件的一项基本完善、普遍使用的技术。引证分析主要依据的是数据之间的关系，从而深入到信息方面的分析，最后以不同引证分析形式对结果进行统计与呈现，通常见的有引证地图、引证表与引证树等。当然，随着数据的快速增长和更新，引证分析的方法也需要不断地拓展与创新，从而对专利文献的数据进行更深层次的分析，与时俱进。

2 我国专利分析软件发展空间分析

基于研究，目前我国专利分析软件有一定的成果但还不成熟的功能有聚类分析与数据深度挖掘技术。聚类分析以主题地图的形式可视化展示，比如Aureka信息平台中的专利地图（Aureka ThemeScape）提供了一种文本分析工具，该工具以分析的专利样本为基础，对其中的相关词汇的词频应用聚类分析生成主题（词汇）地形图以此来描述专利技术主题分布情况[3]。专利地图通常用等高线做图，以此作为全图绘制的基准。用点来表示需要分析的样本数据中的专利文献，通过这一种方法，内容类似的专利文献都聚集在一起，就会形成类似于山峰的形状。利用文本聚类分析，研究人员在阅读文献的过程中，只需要点击相关山峰内的一点，就可以快速浏览文献相关的专利信息，而且能够在较短的时间内将类似概念的专利聚类，按照概念间的关系形成树状结构，来分析技术间的相关关系。然而我国在运用聚类分析这一功能方面还具有较大的提升空间，对于专利软件开发商来说，应该多重视聚类分析功能，将其相关的特点完美的融入到我国的专利分析软件之中。

关于数据深度挖掘功能，我国的专利分析软件在这一方面也有巨大的潜力。数据挖掘领域在专利评估中具有至关重要的作用，其主要是通过分析超链接引用关系和算法研究进行处理数据。其中Google提出的Page-Rank算法和美国的Kleinberg提出的HITS算法在确定评估重要性方面非常成功[4]。国外的VantagePoint、Derwent Analytics、TDA、和Focust几种专利分析软件都可以对样本数据进行可视化的深度挖掘。数据深度挖掘能够深层次地挖掘专利信息，这种软件不仅仅停留在文本挖掘方面，还采用了多种技术对数据进行挖掘。目前，我国的专利分析软件还不能做到深度挖掘数据，并且将结果运用在多种统计分析的图表之中。因此，在数据深度挖掘方面，我们可以借鉴国外在此领域应用较好的几种软件，来对我国的的专利分析软件功能进行提高。

此外，我国管理分析软件尚处于空白阶段的功能是区域产业专利分析。专利资源区域分析和产业分析是专利服务的一个重要方面，能够有效的帮助地方政府全面了解本地区专利资源状况，为政府进一步优化专利区域和产业布局提供基础性导向参考[5]。随着科学技术的发展，专利分析软件被广泛地应用在许多领域和技术的分析上，比如在手机、汽车以及转基因等技术领域方面。然而目前我国的专利分析软件在对区域产业等方面的分析是不多见的，因此，我国的专利软件开发商，可以在进一步优化原有专利软件系统功能的同时，开发具有针对区域产业专利分析的工具，满足专业化的需求，将专利分析运用在区域产业经济等的发展上，帮助研究人员了解全国各地区域每一块产业发展的现状与展望，为我国社会经济的发展和繁荣提供一定的技术支持。

3 研究总结

通过对国内专利分析软件功能现状分析发现，目前我国专利分析软件普遍具备的功能有基本统计分析和引证分析。虽然这些技术已经成熟，但不是十分完美，我们应该一方面征集用户的体验感受，另一方面关注数据的更新，从而不断进步。有一定的成果但还不成熟的功能有聚类分析和数据深度挖掘。聚类分析对于对技术竞争的分析、专利的布局等方面会起到重要的作用，所以聚类的发展无论是对软件分析还是对客户使用都是有益的。数据深度挖掘对分析软件有着重要的作用，数据挖掘涉及到软件分析的其他功能的更进一步的发展，我国软件应该不断提升在这方面的探索研究。尚处于空白阶段的功能的是区域产业专利分析，归根到底就是将分析运用在一个整体全面的范围，同时又是分离对比的关系，对我国以后的技术经济发展起到重要作用。

【参考文献】

[1]王磊，沈金波.专利情报分析方法研究[J].图书馆学研究，2006（11）：2-11.

[2]张静，刘细文，柯贤能，黎江.国内外专利分析工具功能比较研究[J].情报理论与实践，第31卷，2008（1）：141-145.

[3]陈燕，邓鹏，李芳.AUREKA信息平台介绍[J].中国发明与专利，2007（5）：63-64.

[4]张龙晖.大数据时代的专利分析[J].信息系统工程，2014（2）：148-149.

[5]袁任远，孙付东，杨林，张艺，刘亚竹，李博，于岩，冯超.专利质量评价模型研究――区域和产业专利分析中[J].现代商贸工业，2015（8）（上）：34-35.