专利基于.NET专利信息管理系统设计和实现

摘要：专利信息是重要的竞争情报资源，它蕴含着丰富的技术知识。充分挖掘和利用专利信息，有助于技术人员发现新的技术领域和技术手段，对于企业寻找新的经济增加点、判断行业进展方向，制定进展战略具有重大的作用。然而现在专利数量大，增加速度快，依靠人工手段寻找并浅析有用专利信息难度很大。国外已经出现了很多与专利信息采集及浅析相关的软件，但大多数只关注英文专利。国内对专利信息的探讨起步较晚。本论文以我国大陆地区专利为探讨对象，探讨专利信息的采集及浅析技术，设计开发了基于.NET的专利信息管理系统。本论文要采集的专利信息来自于国家知识产权局网站的专利数据库。针对该网站的特点，设计开发了专利信息采集模块。专利信息采集模块根据用户输入的检索条件，向网站数据库发送请求。首先获取该检索条件查询结果页面的源代码，然后根据此源代码利用正则匹配的策略剖析出各专利页面的地址，再根据此地址向数据库发送请求，获取专利详细信息页面的源代码，利用正则匹配的策略剖析出专利的基本信息和说明书下载地址，最后根据说明书下载地址下载说明书。本论文的专利信息浅析分为基本统计浅析和专利聚类两部分。基本统计浅析以中国海洋大学申请的专利为探讨对象，包括申请人浅析、发明人浅析和写作技巧机构浅析。通过统计专利的基本信息，反映申请人的年度申请量、年度授权量和专利类别分布，和年度发明人数、发明人申请量、发明人专利权重以及写作技巧机构写作技巧量和区域分布等情况，以而获取申请人的专利申请规律和科研技术实力。本系统的专利聚类包括快速聚类和综合聚类两种，本论文中以快速聚类为例进行阐述。快速聚类以中国海洋大学2011年申请的发明专利为探讨对象。对这些专利的名称和摘要信息进行处理后，利用K-MEDOIDS聚类算法对专利文本进行聚类。用户可以自己设定K值进行聚类，同时，本论文提供了根据加权的类间类内相似度比率来获取最佳的K值的策略，帮助用户选择最合适的K值。本论文提出了一种计算发明人专利权重的策略，是对专利发明人浅析的一种革新。本系统设计历程中充分考虑了功能的全面性、实用性和快捷性，并且操作简单、界面友好。本系统运用前景广阔，特别是对单个申请人专利情况的浅析，具有很高的实用价值。关键词：专利采集论文正则匹配论文专利浅析论文水晶报表论文文本聚类论文

摘要5-7

Abstract7-11

第一章 前言11-13

1.1 探讨背景与作用11-12

1.2 探讨目标与内容12-13

第二章 探讨近况13-17

2.1 专利基本知识13

2.2 专利信息采集13-14

2.2.1 Deep Web 定义13-14

2.2.2 Deep Web 探讨近况14

2.3 专利信息浅析14-17

2.3.1 定义14

2.3.2 近况14-15

2.3.3 策略15-16

2.3.4 流程16-17

第三章 系统开发平台和信息采集与浅析技术17-25

3.1 NET 开发平台17-18

3.1.1 Microsoft.NET 的基本概念17

3.1.2 NET 平台组成17-18

3.1.3 ADO.NET18

3.2 Deep Web 信息采集18-20

3.2.1 查询表单19

3.2.2 信息抽取19-20

3.3 文本聚类20-25

3.3.1 文本预处理21-22

3.3.2 文本建模22-23

3.3.3 计算相似度23

3.3.4 聚类算法23-25

第四章 专利信息管理系统的浅析与设计25-35

4.1 系统浅析25-27

4.1.1 专利数据源选择25

4.1.2 系统流程浅析25-27

4.2 系统设计27-35

4.2.1 开发环境27

4.2.2 系统架构27-28

4.2.3 数据存储设计28-31

4.2.4 系统功能设计31-33

4.2.5 系统安全性设计33-35

第五章 系统实现35-66

5.1 系统配置模块35-36

5.2 用户登录模块36-38

5.3 下载管理模块38-50

5.3.1 sipo 网站专利查询流程38-40

5.3.2 专利信息采集的实现40-47

5.3.3 正则匹配规则47-49

5.3.4 实现结果49-50

5.4 专利检索模块50-53

5.4.1 界面工作区50-51

5.4.2 主要功能51-53

5.5 专利浅析模块53-66

5.5.1 基本统计浅析53-60

5.5.2 专利聚类60-66

第六章 总结与展望66-68

6.1 总结66-67

6.2 展望67-68