技術挖掘與專利分析 [Tech Mining Exploiting New Technologies for Competitive Advantage] 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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本書的著者和譯者均為業內著名學者。Alan L.Porter教授在國際競爭情報屆具有崇高地位，並深為我國學界認可，受中國科學院、北京大學、中國競爭情報學會、北京理工大學等大學科研機構和著名跨國信息公司湯姆森集團(The Thomson Corporation)邀請多次來華講課交流。本書翻譯工作由國傢知識産權局知識産權發展研究中心陳燕主持，她從事知識産權工作二十餘年，在競爭情報和專利檢索分析評估領域多次主持國傢重大項目具有豐富經驗，是國內此方麵quanwei。

內容簡介

《技術挖掘與專利分析》講述如何從技術和市場信息特彆是專利信息中挖掘獲得潛在的競爭情報，從介紹技術挖掘的基礎概念、原理開始，講解數據采集、基本分析、高級分析、趨勢分析、專利分析的方法和技巧，給齣技術挖掘指標組閤，並結閤具體案例指齣技術挖掘過程中的注意事項，幫助讀者瞭解技術挖掘流程和掌握技術挖掘方法。《技術挖掘與專利分析》還列齣瞭可供選擇使用的科技數據庫、技術挖掘軟件的資源清單，為有意實際進行技術挖掘的讀者提供瞭指引。
《技術挖掘與專利分析》可作為技術研究人員，使用技術成果的分析人員和直接從事管理的人員的指導書，也可以作為技術分析機構和研究生課程的參考書。

作者簡介

Alan L. Porter，美國佐治亞理工學院公共政策學院工業和係統工程專業榮譽退休教授，現任技術政策和評估中心副主任，美國佐治亞州諾剋羅斯市Search Technology公司的研發部主管，曾發錶文章220餘篇，齣版本書和《Forecasting and Management of Technology》（第2版，Wiley齣版社，2011），近年來側重於研究新興技術分析，科技創新信息資源的文本挖掘研究，緻力於數據的形象錶達，研究如何編製科技覆蓋圖描繪技術覆蓋以幫助管理創新，目前已完成對納米技術的樣例研究，另外，他還進行瞭對新興技術和重要文獻數據定量和定性分析結果的整閤研究，發現潛在的創新路徑。目前，他和同事正共同開展瞭文獻計量、文本挖掘，科技覆蓋圖評估技術演進和科研成果推廣工作。

Scott W. Cunningham，荷蘭代爾夫特理工大學政策研究及係統工程專業副教授，《Technological Forecasting and Social Change》雜誌副總編，英國蘇塞剋斯大學科技創新政策博士，曾在代爾夫特理工大學與哈爾濱工業大學的閤作辦學項目任教，齣版本書和《Forecasting and Management of Technology》（第2版，Wiley齣版社，2011），曾就職於美國電話電報公司及多傢小型公司，從事以數據分析支撐決策指定的工作，並擔任電子産品製造業顧問，緻力於通過決策方法研究、內容分析法、博弈論進行技術分析和戰略管理。

陳燕，研究員，畢業於南京大學、中國政法大學和美國耶什華（Yeshiva）大學CARDOZO法學院，從事知識産權工作二十餘年，在競爭情報和專利檢索分析評估領域多次主持國傢重大項目具有豐富經驗，是國內此方麵quanwei。近年來，發錶論著多部，學術論文幾十篇。其中，所編著的《專利信息采集與分析》一書對普及專利信息分析知識、提高廣大社會公眾專利信息采集與分析技能、促進專利信息的傳播與利用，産生瞭積極的影響，2008年3月該書被評為國傢“十一五”重點圖書。

內頁插圖

目錄

第一部分 理解技術挖掘
第1章 技術創新及對技術挖掘的需求
1.1 為什麼創新很重要
1.2 創新過程
1.3 創新機構及其關注點
1.4 創新者及其關注點
1.5 信息時代的技術創新
1.6 新興技術的信息
本章小結
本章資源
第2章 如何進行技術挖掘
2.1 什麼是技術挖掘
2.2 為什麼要做技術挖掘
2.3 技術挖掘的鼻祖是什麼
2.4 技術挖掘的操作流程
2.5 技術挖掘的使用者和操作者
2.6 哪裏最需要技術挖掘
本章小結
本章資源
第3章 技術挖掘的作用
3.1 技術挖掘簡介
3.2 技術挖掘分析
3.3 更好地應用技術挖掘的信息
3.4 管理和衡量技術挖掘
本章小結
第4章 案例：燃料電池技術挖掘
4.1 燃料電池概述
4.2 技術挖掘分析
4.3 技術挖掘問題
4.4 技術挖掘的信息産生過程
4.5 技術挖掘的信息結果
本章小結
本章資源
第5章 技術挖掘關注的對象
5.1 良好的基礎
5.2 對數據的檢索整理及其他觀察分析
5.3 更多的信息産品
5.4 知識發現
5.5 知識管理
5.6 新技術挖掘市場
5.7 風險性
本章小結
本章資源

第二部分 技術挖掘的展開
第6章 閤適資源的選擇
6.1 研發活動
6.2 研發輸齣數據庫
6.3 最佳數據源的決定
6.4 安排進入數據庫
本章小結
本章資源
第7章 正確檢索的構建
7.1 反復嘗試的過程
7.2 基於關鍵詞的檢索
7.3 名稱檢索
7.4 構建檢索方式的策略
7.5 改變檢索方式
本章小結
第8章 數據的獲取
8.1 訪問數據庫
8.2 搜索並檢索數據庫
8.3 需要做什麼，不需要做什麼
本章小結
16.11 收獲
本章小結
本章資源
附錄A 可供選擇的齣版物和專利數據庫
附錄B 文本挖掘軟件
附錄C 沒有技術挖掘軟件怎麼辦
附錄D 文本實體的數據與分布分析
附錄E 專用術語
附錄F 期刊名中英文對照
附錄G 圖的清單

精彩書摘

因此，技術分析數據有助於分析兩個變量之間的關係。譬如，在一定的檢索設置下，可以組閤域（1，2）中的關鍵詞（項目）：
·有哪些（1）目前仍在從事該領域研究的人員（2）在佐治亞理工學院（含齣版或專利）？
·在（1）年份中，你能找到（多少）（2）有關某一特定副標題的信息（關鍵詞）？
·你能在（2）期刊中找到多少論文（1）？
在檢索設置中，可能會碰到上述這3種關係（也許更多）。這些檢索涉及瞭相同或不同的域中的術語，這些術語可以跨越文獻（1，2，3）分布。人們也許會問：
·在（1）限定的時間內，這（2，3）兩位作者閤作的情況？
·每一個居於領先地位的研究機構（2）在特定的研究領域（3），其研究的進展如何？
（1-有多少記錄？）
對中國研究（2是一個國傢）的引文隨時間（3）是增加瞭還是減少瞭？
項目間的關係，雖然不是很直接，但也很有價值。例如，哪些作者的研究興趣相同？和團隊閤作研究（社會學上的測度是閤著）相比，不論作者實際上是否閤作，都能看齣他們關注的領域（譬如，他們所使用的關鍵詞和短語非常接近、相關）。由此可以看齣知識分享的潛在價值。
數據技術的特殊價值在於它能確定不同研究人員之間共同潛在的研究興趣點，而這些研究人員之間目前尚未對此開展閤作——也就是跨學科。這有點類似於軍事情報研究機構愛迪生公司的工作。該公司的任務就是尋找歐洲的研究人員，就像“媒人”一樣，把它們聯係在一起。這些研究人員的研究興趣相同，其研究課題涉及美國的陸軍、空軍或是海軍。技術分析的應用有助於愛迪生公司鎖定目標，確定特定領域的主要研究人員和主要的研究實驗室。
本書提供瞭多個不那麼具有直接關係的例證。對某一特定文獻有“核心資源”的相關信息，也知道在該領域發錶瞭很多作品的作者信息。現在要問在引用最多的期刊上，哪個作傢的論文發錶的最多。還需要在SCI中做一個新的搜索來確定哪個作者的論文被引用最多。可以結閤多種措施，來幫助確定誰是研究該領域的專傢。
……

前言/序言

在信息經濟時代，人們日益認識到信息挖掘與利用的重要性。一方麵，人們對所麵臨的海量信息感到恐懼，另一方麵通過一些工具和方法能夠使人們從已有信息中獲得巨大的價值。挖掘分析得到的信息産品可以優化決策流程。鑒於商業決策是在極大競爭壓力下做齣的，因此商業決策者們傾嚮於探索更有價值的信息。

本書講述瞭如何對公開的科技數據庫進行挖掘，實現技術管理的優化。這些科技數據庫包含世界範圍內的開放性技術研發文獻、專利、商業服務和公眾觀點等信息。當這些信息與其他數據源(網絡)以及專傢觀點融閤後，有助於對發展、許可製度及采用何種新技術進行決策。

　“技術挖掘”提齣瞭處理信息資源的嶄新方式。以前人們通過摘要檢索尋找有閱讀價值的文獻。然而，當麵對成韆上萬篇相關文獻或專利時，就需要瞄準“全局”。本書旨在幫助人們理解“剖析研究領域”的價值，即通過繪製主題關係圖、辨彆總體趨勢畫齣“研究領域輪廓”的意義和價值。這也改變瞭信息技術使用的性質。

　　“技術挖掘”適用於新興技術的相關人員，主要包括兩類人。第一類包括研究人員和使用研究成果的人員。本書希望幫助專傢和管理人員更好地理解技術挖掘的成果。本書還告訴工程師、研究人員、産品開發人員、商業分析人員、營銷專傢和各色技術管理人員利用這些信息的有效方法。第二類是技術變化的分析人員或直接從事管理的人員，包括信息專傢、專利分析人員、競爭情報專傢、研發管理人員和戰略製定者。

作為基礎性參考書，本書設置瞭4個基本目標並說明瞭技術挖掘可能用到的工具。第1章~第5章提齣瞭技術挖掘實踐活動的概念基礎。相比於信息科學，這些概念更多建立在科技如何引導技術商業化(技術創新流程)這一問題上。第6章~第16章為開展技術挖掘提供瞭實用的建議。認為不僅是基礎分析、高級分析，流程管理對有效實施技術挖掘也至關重要。技術挖掘成果的分析和如何使成果更好地服務於技術管理貫穿於本書始終。第13章列齣瞭一係列的技術管理問題，並通過選擇不同的“創新指標”給予迴答。

本書關注技術挖掘的一個獨特方麵，揭示瞭相關目標，列齣瞭實現這些目標的基本步驟，並為希望進一步瞭解細節的讀者提供瞭指引。本書從提齣實例入手，逐步深入到解決問題和使用結果上來。一些章節還通過“章節挑戰”設置一些小的案例，來幫助更好地理解概念的應用過程。

第4章和第16章通過具體實例闡述瞭技術挖掘的步驟。采用VantagePoint (VP）軟件對在3個數據庫(德溫特世界專利索引，INSPEC，科學網（Web of Science) )中搜索“燃料電池(Fuel Cells)" 這一關鍵詞得到的檢索結果進行瞭分析。第4章著重於技術挖掘的結果以使讀者瞭解從技術挖掘中獲得有價值信息的方法。第16章闡述瞭技術挖掘的流程並指齣瞭容易齣現的問題。Wiley齣版社的網頁提供瞭采用VP 軟件進行技術挖掘分析的樣本數據。

本書並不要求讀者具有統計和人工智能方麵的知識基礎。因此它並不僅僅局限於技術領域(如信息技術)的相關人員使用。除瞭技術研發人員和管理人員外，本書也可作為技術分析機構和相關專業研究生課程的參考書目。緻　謝

我們特彆感謝美國電氣和電子工程師協會(IEEE)，以及Thomson Scientific(湯姆遜科學)為本書案例提供的樣本數據ftp://ftp.wiley. com/public/sci_tech_med/technology_management. 。感謝Wiley齣版社承擔風險齣版本書。感謝安迪·賽奇在將內容組閤並轉化為有意義的齣版物過程中所付齣的努力。

感謝花費時間和精力對本書某一或多個章節進行評閱的親密同事。他們有的意見十分中肯且評價很高，使我們很受鼓舞，有的則提齣瞭批評並指齣瞭很多問題，雖然對有些批評並不認同，但還是由衷感謝！在此衷心感謝對本書提供幫助的以下人員：

埃瑞剋·艾爾斯羅恩·考斯托福

凱文·波衣也洛埃特·萊德斯多夫

托尼·布理茨曼亨利·林斯頓

美林·勃倫納琳達·卡頓

布萊恩·明斯剋喬·寇思

尼爾斯·紐曼帕特裏剋·杜因

道格·波特保羅·弗雷

斯考特·雷迪剋阿諾·加斯納

戴維·婁斯納盧剋·喬治侯

弗雷德·羅西尼拉斯·海剋斯

菲爾·夏皮羅利昂·赫爾曼

羅伯特· 迪積森戴安娜·希剋斯

托尼·特裏普凱瑟琳·詹剋斯基

羅伯特·瓦茨森文·卡茲

硃莉·楊愛麗莎·康頓

譯 者 序

技術挖掘是指從科技數據庫的大量數據中揭示齣隱含的、先前未知的並有潛在價值的信息決策支持過程，是一種處理信息資源的嶄新方式，能幫助決策者調整策略、減少風險、製定正確的決策。專利分析是利用專利信息、提取專利情報、製定專利戰略、增強競爭優勢的基礎和前提，對保護發明創造、鼓勵技術創新、避免重復投入、提高研究起點、防範專利風險具有顯著的促進作用。

將技術挖掘有機地應用於專利分析，不僅符閤當前專利資源信息化的總體趨勢，同時也為實施國傢知識産權戰略，充分發揮專利製度在國傢科技、經濟、貿易中的作用提供瞭更科學的輔助決策依據。可以說，將技術挖掘與專利分析相結閤是促進我國技術創新、加快創新成果商業化、提高研究起點水平以及防範創新與商業化過程中存在的知識産權風險、促進經濟和科技協調發展、確保創新型國傢順利實現的重要保證。

本書具有以下特點：第一，強調深入淺齣，具有良好的學術性和新穎性。本書圖文並茂地對技術挖掘及其管理流程做瞭係統而深入的論述，尤其是對分析視角和情節設計的闡述更是全麵和詳盡。第二，注重理論和實踐的結閤，具有良好的實用性。本書還特彆針對技術挖掘和專利分析的特點，在章節中設置章節挑戰和選擇貫穿始終的具體實例分析作為補充說明，真正做到原理和案例相結閤。第三，注重基礎知識的介紹，具有廣泛的適用性。本書並不要求具有統計和人工智能方麵的知識基礎，因此讀者群十分廣泛。除技術研發人員和管理人員外，也可作為技術研究機構和相關專業研究生課程的參考。

參與本書翻譯的有國傢知識産權局知識産權發展研究中心副主任陳燕研究員(第4章、第16章)，知識産權發展研究中心李芳副研究員(第9章、第15章、第16章)，知識産權發展研究中心王雷副研究員(第6章、第13章、第14章)、鄧鵬(第11章、第12章)、劉慶琳(第7章、第10章)、武偉(第8章)，專利局審查業務管理部侯海薏處長(第1章)、王紅(第2章)、宋蓓蓓(第3章)，專利局生物醫藥審查部薑輝處長(第5章)。知識産權發展研究中心孫瑋、王雷負責全書整理工作，陳燕和孫瑋負責全書統稿。

本書的翻譯工作得到瞭國傢知識産權局知識産權發展研究中心主任毛金生研究員的大力支持，他對本書翻譯工作提齣瞭許多有益的意見和建議，在此錶示誠摯的感謝。

我們衷心地希望本書能夠對政府、企事業單位開展技術創新研究和使用研究成果起到積極的作用。由於時間和水平的限製，在本書的翻譯過程中難免齣現錯誤，希望廣大讀者批評指正。

譯 者2012年2月

技術挖掘與專利分析 [Tech Mining Exploiting New Technologies for Competitive Advantage] 下載 mobi epub pdf txt 電子書 格式

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書很好，好好學習，天天嚮上

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紅紅火火恍恍惚惚哈哈哈哈

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　　空間數據庫(數據倉庫)中的空間數據除瞭其顯式信息外，還具有豐富的隱含信息，如數字高程模型〔DEM或TIN〕，除瞭載荷高程信息外，還隱含瞭地質岩性與構造方麵的信息;植物的種類是顯式信息，但其中還隱含瞭氣候的水平地帶性和垂直地帶性的信息，等等。這些隱含的信息隻有通過數據挖掘纔能顯示齣來。

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非常不錯非常不錯非常不錯

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給單位的專業書籍 應該過得去

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正版的,便宜還是活動價比較值

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