文献

J-GLOBAL ID：201702277136943312   整理番号：17A0854258

時系列に基づく特許データの陰的パターンの抽出に関する研究【Powered by NICT】

Study on extracting implicit patterns of patent data based on timeline

著者 (4件)： Onuean Athita (Korea Institute of Science and Technology, Information, KISTI, University of Science and Technology, UST Daejeon, South Korea) ,  Gim Jangwon (KISTI, Korea Institute of Science and Technology Information, KISTI, Daejeon, South Korea) ,  Jang Yunji (Korea Institute of Science and Technology, Information, KISTI, University of Science and Technology, UST Daejeon, South Korea) ,  Jung Hanmin (KISTI, Korea Institute of Science and Technology Information, KISTI, Daejeon, South Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： KST  ページ： 347-353  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 特許文書は将来の技術に関する知識の重要な供給源を提供した。新しい技術動向を分析するために特許から重要な知識をマイニングするために行われてきた多くの試み。本論文では,KIPRISからビッグデータドメインの特許データセットから誘導された暗黙の知識を解析する。特許の標記発生するキーワードは三カテゴリー:アプローチ,目標物体,と目標述語に分類される,標記パターンの関係のモデルを作成することとした。時系列間隔に見られるのと同じキーワードを分析した異なる時間間隔で発生した特許の目標とアプローチの関係を描写することができる特許パターンである。結果として,技術の特異的キーワードの各時間ギャップの反映に関連した陰的傾向と知識を得ることができた。目標物体,目標述語とアプローチ」パターンクエリーを用いた探索結果も効率的であると時系列におけるユーザ調査関連技術に適合した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデル ,  *キーワード ,  利用調査
準シソーラス用語： 時間間隔 ,  述語 ,  技術動向 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 工業所有権  (HA03000C) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 時系列 ,  特許 ,  研究