专利视角下云计算领域的知识图谱研究(2)

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SDPaaS云部署、华为公司等已经在云操作系统、类AppStore云应用程序平台等产品和解决方案上纷纷布局专利技术研发。

技术进步推动产业发展，核心技术演化和提升是以知识扩散为基础的，专利作为研究知识扩散的重要视角之一，能够展示技术创新的演进脉络和专利主体的协作路径。因此研究云计算领域的专利发展情况，分析云计算核心技术、专利发明人及科研机构的知识共享演进过程和现状布局，能够为政府和企业决策者提供可信的竞争情报，有助于集中资源突破关键技术、实现技术赶超和产业跨越，布局我国云计算产业良性可持续性发展的战略蓝图。

分析了数字通信技术、太阳能光伏电池技术、纳米具，

技术等领域的专利引文网络。黄鲁成则从产业技术发展路径角度，通过绘制专利引文网络，找寻某产业核心专利的演进路径析和发明人分析

［6］

。在云计算专利方面，官思发已经。但云计算领域的知识图谱研究尚

开始尝试技术热点的可视化研究，进行了专利主题分

［7］

我们拟通过设计有效的共被引聚类算法，研究未涉及，

云计算专利中基础技术和前沿技术的扩散和演进，并用共被引网络图谱的方式展现出来。

2基于专利的云计算知识图谱分析

2．1

数据选择及研究框架

为反映云计算产业技

1专利视角下的知识扩散研究现状

知识扩散，是知识管理领域的重要分支，反映组织

术扩散水平，本文拟从专利共被引角度，绘制云计算共被引知识图谱。其中样本数据，来源于德文特数据库（DerwentInnovationsIndexSM，简称DII）。Derwent是全球权威的专利情报和科技情报机构，其专利数据库也是专利情报领域公认最专业数据库。在数据库上以“cloudcomputing”为主题词，时间节点截至2012年7月13日，经过筛选和整理，共检索到1082项专利。

数据整理工作完成之后，我们首先给出云计算产业技术扩散的研究方法框架。通过梳理云计算专利权人信息，勾勒出其特征分布，为进一步深入分析专利权人共被引的关系做铺垫；针对合作网络引入聚类分析研究云计算领域专利可视化知识图谱，包括云计算专云计算发明人共被引知识图谱、云利共被引知识图谱、

计算研发机构共被引知识图谱（见图1）。本文研究过程中采用了美国德雷克塞大学的CiteSpaceⅡ软件，CiteSpace能够导入引文知识库数据，在此基础上我们试图通过引文分析和聚类分析寻找研究热点及趋势，把科学文献之间的关系转换为几何问题和统计学问题研究其内在联系，并以可视化的方式展示，以便评测某种学科或领域的研究前沿和研究模式

［8，9］

内或组织间知识流动的状态和方式。一项发明专利在前向引用和后向引证的过程中，不仅产生了知识流动，也显示了出技术扩散的轨迹。因而专利引证经常被视为技术扩散的途径之一，来衡量科学技术发展中技术扩散的过程和效果

［2］

。

国内外专利视角下知识扩散的研究领域主要集中在以下六个方面：国家间的知识外溢与扩散、专利流动对生产率及研发产出的影响、同一产业或不同产业间的知识流动和技术扩散、专利引证和网络分析方法结专利视角的技术扩散曲线和基于合的技术扩散研究、扩散模型的技术扩散预测

［3］

。相应地，专利视角下知

识扩散研究思路也从单纯的专利引用分析向更为复杂即从注重研究专利技术影响力的单的网络分析演进，

纯专利引用，转而通过社会网络分析、路径网络、多维尺度聚类分析等复杂网络分析方法，可以更清楚地揭示出专利及其发明人之间合作引用关系和知识扩散的演化路径。

近年来，随着科学技术的发展和专利情报使用者专利知识扩散网络的可视化表达越来越需求的提升，

被人所重视。因此，知识图谱作为能够将复杂专利引文知识共享与扩散网络以图谱形式形象呈现出来的重要工具，已经成为当今学术界研究的热点。具体来说，它是一种把现代科学技术知识的复杂领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制等手段以可视化的图像形式形象地展现出来的科学研究方法

［4，5］

。

。

图1

云计算领域专利知识图谱研究框架

知识图谱最初是应用于研究学科演进规律的，学者们利用可视化图谱的结论来指导学科领域的学术研究，现在也被用来分析专利技术的演进路径。目前活跃在专利知识图谱科研领域的专家主要有大连理工的WISE实验室和黄鲁成等。大连理工学者将文献计量学可视化研究成果引入专利计量，通过多种可视化工

2．2

云计算专利热点领域演化之计量分析

通过

分析采集到的德温特数据库云计算专利，统计了专利数量前十名专利权人的基本信息如表1所示。由常规10个高产专利权人的专利申请专利分析可以看出，