Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Một thành phần xử lý chuỗi thời gian bằng sáng chế để nâng cao khả năng nhận thức công nghệ thông qua chức năng nhận diện xu hướng
Tóm tắt
Thông tin công nghệ chỉ ra rằng khái niệm và các ứng dụng chuyển đổi dữ liệu ẩn trong các bằng sáng chế hoặc tài liệu khoa học thành các hiểu biết kỹ thuật nhằm hỗ trợ cho việc xây dựng chiến lược công nghệ. Các khung công tác và ứng dụng hiện có của công nghệ thông minh chủ yếu tập trung vào việc thu thập kiến thức dựa trên văn bản với các thành phần khai thác văn bản. Tuy nhiên, xu hướng công nghệ tương ứng của kiến thức theo thời gian hiếm khi được xem xét. Để nắm bắt được các điểm ngoặt xu hướng ẩn và cải thiện khung công tác của công nghệ thông minh hiện có, bài báo này đề xuất một thành phần xử lý chuỗi thời gian bằng sáng chế với chức năng nhận diện xu hướng. Chúng tôi sử dụng phương pháp đại diện tuyến tính từng đoạn để tạo ra và định lượng xu hướng hoạt động xuất bản bằng sáng chế, sau đó sử dụng kết quả để xác định các điểm ngoặt xu hướng và cung cấp các thẻ xu hướng cho thành phần khai thác văn bản hiện có, do đó làm cho việc kết hợp giữa kiến thức dựa trên văn bản và kiến thức theo thời gian trở nên khả thi hơn nhằm hỗ trợ việc xây dựng chiến lược công nghệ hiệu quả hơn. Một nghiên cứu trường hợp sử dụng các bằng sáng chế của Australia (giai đoạn năm 1983–2012) trong ngành Công nghệ Thông tin và Truyền thông được trình bày để chứng minh tính khả thi của thành phần này khi xử lý các tác vụ trong thực tế. Kết quả cho thấy thành phần mới xác định xu hướng một cách hợp lý và đồng thời học hỏi được những điểm ngoặt xu hướng quý giá trong chuỗi thời gian bằng sáng chế lịch sử.
Từ khóa
#công nghệ thông minh #nhận diện xu hướng #bằng sáng chế #chuỗi thời gian #khai thác văn bảnTài liệu tham khảo
WIPO (2004) Technological and legal developments in intellectual property. In: WIPO Intellectual Property Handbook: Policy, Law and Use, 2nd edn. 489:17–40
Campbell RS (1983) Patent trends as a technological forecasting tool. World Patent Inf 5(3):137–143
Technology Futures Analysis Methods Working Group (2004) Technology futures analysis: toward integration of the field and new methods. Technol Forecast Soc Chang 71(3):287–303
Yoon B (2008) On the development of a technology intelligence tool for identifying technology opportunity. Expert Syst Appl 35(1):124–135
Kerr CIV, Mortara L, Phaal R, Probert DR (2006) A conceptual model for technology intelligence. Int J Technol Intell Planning 2(1):73–93
Niu L, Lu J, Zhang G (2008) Cognitive orientation in business intelligence systems. Intelligent decision and policy making support systems. Springer, Berlin, pp 55–72
Yoon J, Kim K (2012) TrendPerceptor: a property–function based technology intelligence system for identifying technology trends from patents. Expert Syst Appl 39(3):2927–2938
Zhu D, Porter AL (2002) Automated extraction and visualization of information for technological intelligence and forecasting. Technol Forecast Soc Chang 69(5):495–506
Trippe AJ (2003) Patinformatics: tasks to tools. World Patent Inf 25(3):211–221
Lee C, Cho Y, Seol H, Park Y (2012) A stochastic patent citation analysis approach to assessing future technological impacts. Technol Forecast Soc Chang 79(1):16–29
Chen H, Zhang G, Lu J (2013) A time-series-based technology intelligence framework by trend prediction functionality. In: 2013 IEEE International Conference on System, Man and Cybernetics, 2013IEEE SMC. Manchester, UK
Daim TU, Rueda G, Martin H, Gerdsri P (2006) Forecasting emerging technologies: use of bibliometrics and patent analysis. Technol Forecast Soc Chang 73(8):981–1012
Peg Y (1993) Technological growth curves: a competition of forecasting models. Technol Forecast Soc Chang 44:375–389
Shapiro RD (1985) Toward effective supplier management: international comparisons: division of research, Harvard Business School
Daim TU, Kocaoglu DF, Anderson TR (2011) Using technological intelligence for strategic decision making in high technology environments. Technol Forecast Soc Chang 78(2):197–198
Morris S, DeYong C, Wu Z, Salman S, Yemenu D (2002) DIVA: a visualization system for exploring document databases for technology forecasting. Comput Ind Eng 43(4):841–862
Griliches Z (1990) Patent statistics as economic indicators: a survey. J Econ Lit 28(4):1661–1707
Ernst H (1997) The use of patent data for technological forecasting: the diffusion of CNC-technology in the machine tool industry. Small Bus Econ 9(4):361–381
Faust K, Schedl H (1983) International patent data: their utilization for the analysis of technological developments. World Patent Inf 5(3):144–157
USPTO. Available from: http://www.uspto.gov/patents/index.jsp
Keogh E, Chu S, Hart D, Pazzani M (2004) Segmenting time series: a survey and novel approach. Data Min Time Ser Databases 57:1–22
Chang PC, Fan CY, Liu CH (2009) Integrating a piecewise linear representation method and a neural network model for stock trading points prediction. IEEE Trans Syst Man Cybern Part C Appl Rev 39(1):80–92
Luo L, Chen X (2013) Integrating piecewise linear representation and weighted support vector machine for stock trading signal prediction. Appl Soft Comput 13(2):806–816
Kimura A, Kashino K, Kurozumi T, Murase H (2008) A quick search method for audio signals based on a piecewise linear representation of feature trajectories. IEEE Trans Audio Speech Lang Process 16(2):396–407
Keogh E, Chu S, Hart D, Pazzani M (2001) An online algorithm for segmenting time series. In: Proceedings IEEE ICDM 2001, IEEE International Conference on Data Mining 289–296
Watts RJ, Porter AL (2003) R&D cluster quality measures and technology maturity. Technol Forecast Soc Chang 70(8):735–758
IP Australia, Australian Government IP Australia website. http://www.ipaustralia.gov.au/
OECD (2005) OECD handbook on economic globalisation indicators. OECD, France
Lee S, Kim MS, Park Y (2009) ICT Co-evolution and Korean ICT strategy-An analysis based on patent data. Telecommun Policy 33(5):253–271
OECD (2010) Measuring Innovation: A New Perspective. OECD Publication
OECD (2008) Compendium of Patent Statistics. www.oecd.org/sti/inno/37569377.pdf