3D建模领域专利引用网络度中心性数据

在专利导航等专利分析中，运用专利引用网络进行技术路径分析是一个重要工作，但是专利和专利之间的引用关系是错综复杂的网络关系，如何将网络结构简化并提炼出核心专利是一个关键问题。计算出3D建模领域中各个专利的度中心性后，可以用来反映该专利在引用网络中的重要性或中心性，对于选出该领域的核心专利和绘制专利技术路线图有重要意义。1、数据采集:运用专业专利数据检索工具，用关键词检索式锁定主题，采集3D建模领域的专利数据，包括公开号、标题、申请日期、引用专利、引用专利数量、被引用专利和被引用专利数量。2、数据处理:将简单同族专利合并，错误、重复数据去除等，形成初始化专利网络数据集;3、数据加工:要在专利网络中识别出具有重要影响力的网络节点，采用度中心性算法，将引用专利数量和被引用专利数量求和作为度中心性。C(v)=d_in (v)+d_out (v)，其中：C(v)是度中心性，d_in (v)是入度即专利被引用次数，d_out (v)是出度即专利引用次数。度中心性越高，说明该专利在专利网络中的影响力越大，代表该专利的创新性或重要性较高。例如，如果一个专利被大量其他专利引用，那么它可能是一个关键的创新或者是个重要的技术基础。