基于專利權(quán)人—分類號(hào)多重共現(xiàn)分析的全球?qū)＠季盅芯?/h1>
2017-05-18 20:00溫芳芳
現(xiàn)代情報(bào) 2017年4期 關(guān)鍵詞：社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析
〔摘要〕以太陽能汽車技術(shù)領(lǐng)域?yàn)槔瑥牡聹靥財(cái)?shù)據(jù)庫中下載專利文獻(xiàn)的專利權(quán)人與分類號(hào)信息作為樣本，構(gòu)建2-模異質(zhì)多重共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，將兩類特征項(xiàng)及其3種共現(xiàn)關(guān)系在同一圖譜中進(jìn)行集中展示，從中尋找該技術(shù)領(lǐng)域的主要研發(fā)力量和熱門技術(shù)主題，并對(duì)二者之間的交叉關(guān)聯(lián)進(jìn)行量化分析。證實(shí)了多重共現(xiàn)分析能夠克服一重共現(xiàn)分析揭示維度單一的不足，尤其適合于潛在關(guān)系的發(fā)掘。研究發(fā)現(xiàn)，在太陽能汽車領(lǐng)域日本的技術(shù)優(yōu)勢(shì)非常明顯，日本企業(yè)繼續(xù)保持全球領(lǐng)先水平。中國的整體技術(shù)實(shí)力居于世界前列，但中國企業(yè)個(gè)體的技術(shù)力量卻相對(duì)單薄，在市場(chǎng)競爭中將處于劣勢(shì)地位。
〔關(guān)鍵詞〕多重共現(xiàn)分析；共現(xiàn)分析；專利計(jì)量；社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析；太陽能汽車
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.04.026
〔中圖分類號(hào)〕G255.53〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A〔文章編號(hào)〕1008-0821（2017）04-0165-05
Study on the Global Patent Layout Based on the Multiple Co-occurrence
Analysis with Patent Assignees and Classification Codes
——In the Case of Solar Vehicles TechnologyWen Fangfang
（College of Management，Henan University of Science and Technology，Luoyang 471023，China）
〔Abstract〕Taking the Derwent patent literatures in the technical field of solar vehicles as the sample，a 2-mode heterogeneous multiple co-occurrence network has been constructed based on the co-occurrence relations of patent assignees and classification codes，with two terms and three kinds of co-occurrence relations centralized displaying in the same visualization map.Powerful research firms and hot technical themes have been identified through the quantitative analysis，as well as the practical and potential collaboration relations have been detected and compared.It confirmed that the method of multiple co-occurrence analysis offering more findings with multiple dimensions that can overcome the shortcomings of single dimension co-occurrence analysis.It is especially suitable for exploring potential relations.The results revealed that Japan possessing obvious advantage in the field of solar vehicles，with Japanese companies maintaining world leading level.Chinas overall technical strength living in the forefront of the world，but the individual strength of Chinese enterprise is relatively weak，resulted in the disadvantage of market competition.
〔Key words〕multiple co-occurrence；co-occurrence analysis；patent bibliometrics；social network analysis；solar vehicles
共現(xiàn)分析是常用的文獻(xiàn)計(jì)量方法，共現(xiàn)現(xiàn)象可以轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)矩陣進(jìn)行形式化表示和定量測(cè)度。在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析及可視化方法的輔助下，共現(xiàn)分析以其方法的簡明性和分析結(jié)果的可靠性，成為支撐信息內(nèi)容分析的重要手段和工具，文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)領(lǐng)域涌現(xiàn)出一大批針對(duì)論文或?qū)＠墨I(xiàn)開展共現(xiàn)分析的研究成果。共詞分析、合作分析、引文分析、共類分析等方法，被廣泛地應(yīng)用于探測(cè)學(xué)科研究熱點(diǎn)與發(fā)展前沿[1]、追蹤學(xué)科知識(shí)的演變歷程與擴(kuò)散規(guī)律[2]、揭示作者（機(jī)構(gòu)或國家）之間的合作與競爭關(guān)系[3]、測(cè)度不同學(xué)科之間的知識(shí)與技術(shù)關(guān)聯(lián)[4]、改進(jìn)語義檢索效果以及深度挖掘情報(bào)價(jià)值[5]。共詞分析、合作研究、共類分析、引文分析等，本質(zhì)上都是共現(xiàn)分析。
但是，以往的共現(xiàn)分析多為一重共現(xiàn)分析，所構(gòu)建的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)為同質(zhì)網(wǎng)絡(luò)，如合著網(wǎng)絡(luò)、共詞網(wǎng)絡(luò)、共類網(wǎng)絡(luò)等，僅從單一維度出發(fā)，能夠揭示的知識(shí)廣度與深度畢竟有限。事實(shí)上，作者、關(guān)鍵詞、分類號(hào)等不同特征項(xiàng)之間存在著千絲萬縷的關(guān)聯(lián)，所形成的交叉共現(xiàn)關(guān)系無法通過一重共現(xiàn)分析來揭示，而需要進(jìn)行多重共現(xiàn)分析。為了反映不同特征項(xiàng)之間的交叉關(guān)聯(lián)，文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)家提出了多重共現(xiàn)的概念和方法。Morris等從論文和專利文獻(xiàn)中提取有效信息，基于兩個(gè)共現(xiàn)矩陣相同特征項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)，開發(fā)出交叉圖和時(shí)間線技術(shù)，同時(shí)將兩種特征項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)性在一張二維圖中予以展示，有助于領(lǐng)域?qū)＜腋玫剡M(jìn)行技術(shù)預(yù)測(cè)[6]。Leydesdorff把異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)思想引入網(wǎng)絡(luò)可視化分析，構(gòu)建了作者-關(guān)鍵詞-期刊三重共現(xiàn)異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)，將3類特征項(xiàng)之間的交叉共現(xiàn)關(guān)系在同一網(wǎng)絡(luò)圖譜中進(jìn)行集中展示[7]。
國內(nèi)學(xué)者龐弘遷等人對(duì)Morris的交叉圖技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)，開發(fā)了多重共現(xiàn)的可視化分析工具，并將其應(yīng)用于實(shí)證研究，對(duì)機(jī)構(gòu)-期刊-關(guān)鍵詞[8]、高校圖書館-核心期刊-關(guān)鍵詞[9]、年份-關(guān)鍵詞-機(jī)構(gòu)以及年份-關(guān)鍵詞-發(fā)表期刊[10]等多類特征項(xiàng)之間的多重共現(xiàn)關(guān)系進(jìn)行計(jì)量分析和可視化展示。冷伏海等人提出基于位向量的三元共詞分析算法和基于坐標(biāo)圖的三元共詞結(jié)果分析方法，并以期刊論文關(guān)鍵詞為對(duì)象進(jìn)行實(shí)證研究[11]。魏緒秋等人構(gòu)建作者-年份-關(guān)鍵詞多元合作網(wǎng)絡(luò)，以探尋作者科研合作主題行為特征[12]，構(gòu)建作者-關(guān)鍵詞-期刊三模網(wǎng)絡(luò)，以展示作者分布、期刊分布、主要研究內(nèi)容以及三者之間的關(guān)聯(lián)[13]。李長玲等人構(gòu)建作者-作者-關(guān)鍵詞2模異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)，測(cè)度作者開展?jié)撛诤献鞯目赡苄约白R(shí)別作者潛在合作空間[14]。
迄今為止，多重共現(xiàn)分析仍然是一個(gè)新興的研究主題，國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了一定的探索，并初步證實(shí)了多重共現(xiàn)分析的可行性，與以往計(jì)量學(xué)慣用的單一維度的共現(xiàn)分析相比，多重共現(xiàn)分析揭示的信息更為全面、系統(tǒng)和深入，尤其適合用來發(fā)掘多元、交叉、潛在的關(guān)系。但是，目前國內(nèi)外相關(guān)研究成果相對(duì)較少，且大多以論文作為樣本數(shù)據(jù)，圍繞專利開展的多重共現(xiàn)分析亟待加強(qiáng)。若將技術(shù)創(chuàng)新視為新產(chǎn)品或新工藝從設(shè)想產(chǎn)生到市場(chǎng)應(yīng)用的完整過程，專利文獻(xiàn)則是技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的完整記錄。專利文獻(xiàn)是集技術(shù)、法律、經(jīng)濟(jì)信息于一體的復(fù)合型信息源[15]。全球80%可得技術(shù)信息都會(huì)出現(xiàn)在專利文獻(xiàn)中并且通常不會(huì)在其他地方再現(xiàn)。此外，專利文獻(xiàn)具有內(nèi)容規(guī)范、樣本規(guī)模大、代表性強(qiáng)、便于獲取、易于計(jì)量等優(yōu)良屬性[16]。因此，專利文獻(xiàn)為技術(shù)創(chuàng)新問題研究提供了重要的數(shù)據(jù)支持。
鑒于以上情況，本文對(duì)面向?qū)＠墨I(xiàn)的多重共現(xiàn)分析方法進(jìn)行積極的探索和檢驗(yàn)。以太陽能汽車技術(shù)為例，從德溫特專利數(shù)據(jù)庫（Derwent Innovations Index，DII）中獲取專利文獻(xiàn)，提取專利權(quán)人和分類號(hào)信息，基于兩類特征項(xiàng)之間的交叉關(guān)聯(lián)構(gòu)建多重共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，將專利權(quán)人和專利分類號(hào)兩類特征項(xiàng)，專利權(quán)人-專利權(quán)人共現(xiàn)（合作）、分類號(hào)-分類號(hào)共現(xiàn)（共類）、專利權(quán)人-分類號(hào)共現(xiàn)（隸屬）3種共現(xiàn)關(guān)系，在同一網(wǎng)絡(luò)中集中呈現(xiàn)和綜合分析，揭示該技術(shù)領(lǐng)域的主要研發(fā)力量、研究主題、競爭態(tài)勢(shì)等方面的信息。不僅有助于理清太陽能汽車領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新現(xiàn)狀以及主要?jiǎng)?chuàng)新主體的活動(dòng)軌跡，也是對(duì)文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)中共現(xiàn)分析方法體系的進(jìn)一步豐富與拓展。
1樣本數(shù)據(jù)
從DII中檢索太陽能汽車技術(shù)領(lǐng)域近五年的專利文獻(xiàn)，選擇高級(jí)檢索功能進(jìn)行主題檢索，檢索算式為：TS=solar AND TS=（vehicle OR auto OR car），索引=（CDerwent，EDerwent，MDerwent），時(shí)間跨度=2012-2016。由于DII收錄時(shí)滯，導(dǎo)致2016年收錄的數(shù)據(jù)并不完全。檢索時(shí)間為2016年12月14日，檢索結(jié)果為12 287條專利記錄。下載每個(gè)專利（族）的專利權(quán)人和德溫特分類號(hào)信息，導(dǎo)入Excel中進(jìn)行分類匯總。
德溫特分類號(hào)（Derwent Class Code，DC）：德溫特自創(chuàng)的分類體系，每件專利被分配一個(gè)或多個(gè)DC，直接表征該件專利的研究內(nèi)容和技術(shù)主題。樣本中64.71%的專利同時(shí)包含兩個(gè)及以上DC，形成較為普遍的分類號(hào)共現(xiàn)現(xiàn)象。
專利權(quán)人名稱及代碼（Assignee Name+Code，AE）：DII對(duì)專利權(quán)人名稱進(jìn)行了規(guī)范化處理，以“-C”結(jié)尾的標(biāo)準(zhǔn)代碼分配給擁有千件以上專利的標(biāo)準(zhǔn)公司；以“-Non-standard”結(jié)尾的非標(biāo)準(zhǔn)化代碼分配給標(biāo)準(zhǔn)公司以外專利申請(qǐng)量不大的非標(biāo)準(zhǔn)公司；個(gè)人專利權(quán)人代碼以“-Individual”結(jié)尾[17]。
個(gè)人代碼重名現(xiàn)象較多，無法對(duì)專利權(quán)人身份進(jìn)行準(zhǔn)確區(qū)分，而且僅憑自然人姓名無法透露更多的有效信息。另外，相對(duì)于自然人而言，對(duì)于企業(yè)專利的研究更具商業(yè)情報(bào)價(jià)值。因此，本文僅對(duì)專利權(quán)人為企業(yè)（含企業(yè)、高校、科研機(jī)構(gòu)及其他社會(huì)組織，本文將其統(tǒng)稱為企業(yè)）的情況進(jìn)行計(jì)量分析，選擇專利權(quán)人代碼為-C和-Non-standard的數(shù)據(jù)作為初始樣本。經(jīng)初步統(tǒng)計(jì)，樣本中共有企業(yè)3 042個(gè)，其中，標(biāo)準(zhǔn)公司1 024個(gè)，非標(biāo)準(zhǔn)公司2 018個(gè)。
2研究過程及結(jié)果
2.1構(gòu)建多重共現(xiàn)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)
本文構(gòu)建專利權(quán)人-德溫特分類號(hào)共現(xiàn)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)矩陣，如圖1所示，該網(wǎng)絡(luò)矩陣同時(shí)包含兩類特征項(xiàng)和3種共現(xiàn)關(guān)系，為2-模、無向、異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)。兩類特征項(xiàng)：專利權(quán)人代碼（AC）、德溫特分類號(hào)（DC）。3種共現(xiàn)關(guān)系：①專利權(quán)人共現(xiàn)（合作）關(guān)系，為同質(zhì)無向網(wǎng)絡(luò)，反映不同專利權(quán)人之間以專利文獻(xiàn)聯(lián)合署名為標(biāo)識(shí)的合作現(xiàn)象；②專利權(quán)人-分類號(hào)共現(xiàn)關(guān)系，為異質(zhì)無向網(wǎng)絡(luò)，反映各個(gè)專利權(quán)人所從事的技術(shù)主題；③分類號(hào)共現(xiàn)（共類）關(guān)系，為同質(zhì)無向網(wǎng)絡(luò)，反映各個(gè)分類號(hào)所代表的不同技術(shù)主題之間的交叉關(guān)聯(lián)性。
多重共現(xiàn)矩陣實(shí)際上由3類矩陣組成，初始矩陣中每個(gè)值Cij代表著共現(xiàn)頻次，由于3類矩陣的節(jié)點(diǎn)類型及共現(xiàn)關(guān)系類型各不相同，為消除量綱影響，本文采用極值化方法分別對(duì)3類初始矩陣進(jìn)行處理，將其轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化矩陣。
C′ij=Cij-CminCmax-Cmin（0≤C′ij≤1）（1）
其中，Cij為初始值，Cmax和Cmin為初始矩陣的最大值和最小值，C′ij為標(biāo)準(zhǔn)值。最后將3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣整合為一個(gè)鄰接矩陣，即專利權(quán)人-分類號(hào)多重共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)。樣本中3 042個(gè)企業(yè)和257個(gè)德溫特分類號(hào)，組成了一個(gè)3299*3299的多重共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)。
2.2多重共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)可視化
將多重共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣導(dǎo)入U(xiǎn)cinet和NetDraw，繪制多重共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜。由于頁面限制，為實(shí)現(xiàn)更為清晰的可視化效果，本文選擇樣本數(shù)據(jù)中高頻節(jié)點(diǎn)（頻次≧20）予以展示，并且將閾值設(shè)定為C′ij0.1，以剔除低強(qiáng)度的共現(xiàn)關(guān)系。如圖2所示，紅色圓形節(jié)點(diǎn)為專利權(quán)人，藍(lán)色方形節(jié)點(diǎn)為德溫特分類號(hào)，節(jié)點(diǎn)大小代表著專利權(quán)人或分類號(hào)在樣本中出現(xiàn)的頻次，節(jié)點(diǎn)之間的連線表征共現(xiàn)關(guān)系，連線粗細(xì)代表著共現(xiàn)強(qiáng)度大小。此外，以不同的顏色區(qū)分3種共現(xiàn)關(guān)系，黃色連線為專利權(quán)人-分類號(hào)共現(xiàn)關(guān)系，綠色為共類關(guān)系，紅色為合作關(guān)系。
2.2.1專利權(quán)人與分類號(hào)頻次分析
紅色節(jié)點(diǎn)大小顯示出每個(gè)專利權(quán)人（企業(yè)）擁有的專利數(shù)量多少，代表其研發(fā)力量強(qiáng)弱，節(jié)點(diǎn)越大則該企業(yè)技術(shù)力量越強(qiáng)。藍(lán)色節(jié)點(diǎn)大小顯示出每個(gè)德溫特分類號(hào)在樣本數(shù)據(jù)中的出現(xiàn)頻次，反映出各個(gè)分類號(hào)所代表的技術(shù)主題的冷熱程度，節(jié)點(diǎn)越大則該技術(shù)主題越熱門。68個(gè)企業(yè)的技術(shù)力量和125個(gè)技術(shù)主題的熱門程度在圖2中進(jìn)行集中展示和直接比較，全球主要技術(shù)力量和研究主題分布情況便可一目了然。
排名前十的企業(yè)分別為：日本豐田汽車公司（TOYT-C）、德國博世集團(tuán)（BOSC-C）、韓國三星集團(tuán)（SMSU-C）、德國賀利氏控股集團(tuán)（HERA-C）、日本電裝公司（NPDE-C）、美國杜邦公司（DUPO-C）、日本旭硝子公司（ASAG-C）、日本住友電氣工業(yè)公司（SUMM-C）、中國國家電網(wǎng)公司（SGCC-C）、日本三菱化學(xué)公司（MITU-C）。
排名前十的技術(shù)主題分別為：X15-Non-Fossil Fuel Power Generating Systems（非化石燃料發(fā)電系統(tǒng)）、X22-Automotive Electrics（汽車電子）、X21-Electric Vehicles（電動(dòng)汽車）、X16-Electrochemical Storage（電化學(xué)存儲(chǔ)）、T01-Digital Computers（數(shù)字計(jì)算機(jī)）、U12-Discrete Devices，e.g.LEDs，photovoltaic cells（分立器件，例如發(fā)光二極管、光伏電池）、L03-Electro-（in）organic，chemical features of electrical devices（電氣設(shè)備的電化學(xué)特性）、U11-Semiconductor Materials and Processes（半導(dǎo)體材料和工藝）、X26-Lighting-Discharge，incandescent and electric arc lamps（照明-放電，白熾燈和電弧燈）、A85-Electrical applications（電氣設(shè)備）。
2.2.2專利分類號(hào)共現(xiàn)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析
作為技術(shù)主題的符號(hào)化表征形式，德溫特分類號(hào)反映出太陽能汽車技術(shù)領(lǐng)域的研究內(nèi)容和知識(shí)結(jié)構(gòu)。共類網(wǎng)絡(luò)則展示了各個(gè)分類號(hào)所代表的技術(shù)主題的分布情況及其相互之間的技術(shù)關(guān)聯(lián)性，以及各個(gè)技術(shù)主題的熱門程度及其在整個(gè)技術(shù)領(lǐng)域知識(shí)結(jié)構(gòu)中的地位和影響力。結(jié)合樣本統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可知，太陽能汽車涉及的技術(shù)領(lǐng)域非常廣泛，包含了257個(gè)德溫特分類號(hào)，涵蓋了20個(gè)類別。少數(shù)節(jié)點(diǎn)（分類號(hào)）居于網(wǎng)絡(luò)核心位置，而更多的節(jié)點(diǎn)（分類號(hào)）則處于網(wǎng)絡(luò)邊緣，該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征顯示出太陽能汽車研究領(lǐng)域的知識(shí)結(jié)構(gòu)特征，雖然涉獵的技術(shù)領(lǐng)域非常廣泛，但研究重心始終圍繞部分關(guān)鍵技術(shù)主題展開。X15、X22、X21、X16、T01、U12、U11、L03等高頻分類號(hào)位于共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的核心位置且相互之間存在較強(qiáng)的共類關(guān)系，說明這些技術(shù)主題既是研究熱點(diǎn)與技術(shù)前沿，又代表著整個(gè)研究領(lǐng)域的主流知識(shí)與關(guān)鍵技術(shù)。
2.2.3專利權(quán)人-分類號(hào)隸屬關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析
專利權(quán)人-分類號(hào)共現(xiàn)分析用于測(cè)度專利權(quán)人與技術(shù)主題之間的量化關(guān)系，其共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)能夠顯示出每個(gè)專利權(quán)人（企業(yè)）所從事的主要技術(shù)主題，及其在各個(gè)技術(shù)主題的研發(fā)力量分布情況（由紅色和藍(lán)色節(jié)點(diǎn)之間連線的粗細(xì)表征）。例如，樣本中德國博世集團(tuán)（BOSC-C）擁有的專利數(shù)量居于世界前列，該企業(yè)的研究范圍十分廣泛，主要涉及45個(gè)技術(shù)主題，涵蓋了圖2中125個(gè)技術(shù)主題的1/3以上。其中，博世集團(tuán)在太陽能汽車領(lǐng)域的主要研發(fā)力量集中在以下幾個(gè)技術(shù)主題：X21（電動(dòng)汽車）、X16（電化學(xué)存儲(chǔ)）、X15（非化石燃料發(fā)電系統(tǒng)）、X12（配電/元件/轉(zhuǎn)換器）、U24（放大器及電源供應(yīng)器）。
另外，圖2還顯示出每個(gè)技術(shù)主題主要由哪些企業(yè)參與，各個(gè)企業(yè)在各個(gè)技術(shù)主題的研發(fā)實(shí)力也可進(jìn)行橫向的比較（由紅色和藍(lán)色節(jié)點(diǎn)之間連線的粗細(xì)表征）。例如，X15（非化石燃料發(fā)電系統(tǒng)）為太陽能汽車領(lǐng)域最熱門的技術(shù)主題，圖2中68個(gè)專利權(quán)人，其中64個(gè)都擁有該技術(shù)主題的專利，其中，日本豐田汽車公司（TOYT-C）、日本三菱化學(xué)公司（MITU-C）、日本夏普公司（SHAF-C）、日本東麗工業(yè)公司（TORA-C）、美國杜邦公司（DUPO-C）、日本松下電器公司（MATU-C）等在該技術(shù)主題具有明顯優(yōu)勢(shì)。
2.2.4專利權(quán)人潛在合作關(guān)系的發(fā)掘
專利權(quán)人之間的合作關(guān)系分為現(xiàn)實(shí)合作與潛在合作兩種形式，前者以專利權(quán)人共現(xiàn)（聯(lián)合署名、共同持有）為標(biāo)識(shí)，后者是指專利權(quán)人因其研究內(nèi)容的相似性有可能產(chǎn)生但并未真正建立的隱藏關(guān)系。潛在的合作關(guān)系可以借助于專利權(quán)人-分類號(hào)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行探測(cè)。現(xiàn)實(shí)中較高強(qiáng)度的現(xiàn)實(shí)合作關(guān)系實(shí)際上很少，圖2中僅有3組合作伙伴：德國賀利氏控股集團(tuán)（HERA-C）和美國福祿公司（FECO-C）、日本豐田汽車公司（TOYT-C）和日本電裝公司（NPED-C）、日本住友電器工業(yè)公司（SUME-C）和日本東海橡膠工業(yè)公司（TOKG-C）。但是，由于研究主題相似或相關(guān)，不同專利權(quán)人之間存在潛在的合作機(jī)會(huì)，圖2中節(jié)點(diǎn)之間的共現(xiàn)強(qiáng)度及其聚類現(xiàn)象，顯示出不同專利權(quán)人所從事的研發(fā)領(lǐng)域的關(guān)聯(lián)性與相似性，據(jù)此可以發(fā)掘潛在合作關(guān)系、尋找潛在合作伙伴。
3研究結(jié)論與討論
3.1中國太陽能汽車企業(yè)的技術(shù)實(shí)力有待提升
參與太陽能汽車研發(fā)的企業(yè)數(shù)量眾多，但研究實(shí)力參差不齊。樣本中逾3 000個(gè)企業(yè)擁有相關(guān)專利，但專利數(shù)量在10件及以上的企業(yè)不足5%。排名前10的企業(yè)擁有專利數(shù)量均在百件以上，作為全球知名的大型集團(tuán)公司，歷史久、規(guī)模大、實(shí)力強(qiáng)，在汽車制造、電氣工程、工程技術(shù)等領(lǐng)域處于全球領(lǐng)先地位。這些企業(yè)積極投入太陽能汽車研發(fā)，并且在該技術(shù)領(lǐng)域居于主導(dǎo)性地位。從其國別信息來看，日本的技術(shù)優(yōu)勢(shì)十分顯著，排名前10的企業(yè)有5個(gè)來自日本，另外，排名前20名的企業(yè)也有一半來自日本，包括松下、索尼、三洋、夏普、富士等。
太陽能汽車技術(shù)領(lǐng)域，中國擁有的專利總量能夠比肩日、美、韓等國而居于世界前列，但單個(gè)中國企業(yè)的技術(shù)實(shí)力卻無法與之相較。樣本中大多數(shù)中國企業(yè)擁有的專利數(shù)量都在10件以下，參與者數(shù)量眾多，但各自擁有的專利數(shù)量很少，個(gè)體力量較弱。中國國家電網(wǎng)公司排名躋身全球前十，擁有相關(guān)專利百余件，但這些專利分別由國家電網(wǎng)在全國各地的分支機(jī)構(gòu)持有，因其共用同一專利權(quán)人代碼，統(tǒng)計(jì)時(shí)將其統(tǒng)一計(jì)入國家電網(wǎng)名下，實(shí)際上各個(gè)分支機(jī)構(gòu)擁有的相關(guān)專利數(shù)量多為個(gè)位數(shù)。此外，就該技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠麢?quán)人類型來看，中國的企業(yè)作為最主要的創(chuàng)新主體卻并未發(fā)揮應(yīng)有的主導(dǎo)性作用，其表現(xiàn)反而不及中國高校和自然人。尤其是中國的汽車企業(yè)在此次專利數(shù)量統(tǒng)計(jì)結(jié)果中可見度非常低，僅有吉利、比亞迪、奇瑞、上汽等少數(shù)中國汽車企業(yè)進(jìn)入前100名。
新能源汽車?yán)顺毕砣?，以太陽能汽車為代表的新能源汽車大?zhàn)一觸即發(fā)，各個(gè)國家和企業(yè)都在積極應(yīng)對(duì)。中國企業(yè)的情況并不樂觀，國家總體的優(yōu)勢(shì)與企業(yè)個(gè)體的劣勢(shì)并存。雖然中國的專利總量躋身世界前列，證明了中國整體的研究實(shí)力和技術(shù)水平并不落后，但是這種依靠眾多小規(guī)模專利權(quán)人累計(jì)形成的數(shù)量優(yōu)勢(shì)，在商業(yè)競爭當(dāng)中難以轉(zhuǎn)化為市場(chǎng)競爭力。在全球太陽能汽車市場(chǎng)上，中國企業(yè)一時(shí)難以與豐田等巨頭抗衡，盡管吉利、比亞迪、奇瑞等汽車企業(yè)已經(jīng)覺醒并積極謀劃，也擁有了一定數(shù)量的相關(guān)專利，但其研發(fā)實(shí)力與豐田、三菱、現(xiàn)代、本田等國外汽車企業(yè)相比尚存在明顯差距。
3.2多重共現(xiàn)分析有助于發(fā)掘潛在合作關(guān)系
專利權(quán)人之間的現(xiàn)實(shí)合作并不普遍，尤其是高強(qiáng)度的合作關(guān)系更為少見。在大科學(xué)時(shí)代，即便合作已經(jīng)成為科學(xué)研究的主流，但專利的特殊性，使其表現(xiàn)出與一般科研成果不同的特征，既是富有創(chuàng)造性的智力成果，也是一種無形財(cái)產(chǎn)權(quán)[18]?，F(xiàn)實(shí)的合作關(guān)系以“聯(lián)合署名、共同持有”作為基本判定標(biāo)準(zhǔn)，即現(xiàn)實(shí)的合作意味著權(quán)利共享。專利與生俱來的壟斷性特質(zhì)，壟斷意味著專利是獨(dú)占和獨(dú)享的，所以專利權(quán)天然具有排他性，排斥合作、拒絕分享，尤其是對(duì)于那些彼此之間存在直接競爭的企業(yè)來說，除非能夠?qū)崿F(xiàn)共贏或者利益最大化，否則輕易不會(huì)開展合作研究并共同持有專利。因此，專利權(quán)人之間難以建立起廣泛而緊密的現(xiàn)實(shí)合作關(guān)系。
寥寥無幾的現(xiàn)實(shí)合作關(guān)系，使得單純的專利權(quán)人共現(xiàn)（合作）網(wǎng)絡(luò)無法透露出太多的有效信息。但是，基于專利權(quán)人-分類號(hào)共現(xiàn)而存在的潛在合作關(guān)系卻構(gòu)成了一個(gè)密集的網(wǎng)絡(luò)。專利是各個(gè)國家和企業(yè)參與市場(chǎng)競爭的的利器，技術(shù)主題的相似性也代表著專利權(quán)人之間可能存在的競爭。共性研究內(nèi)容越多的機(jī)構(gòu)，相似度越大，距離越近，除去那些有著較多實(shí)質(zhì)合作關(guān)系的機(jī)構(gòu)，其余機(jī)構(gòu)顯然有著良好的合作前景，但成為競爭對(duì)手的幾率也越大[19]。因此，專利權(quán)人-分類號(hào)共現(xiàn)同時(shí)蘊(yùn)含著合作與競爭兩種潛在的關(guān)系，借助于專利權(quán)人-分類號(hào)多重共現(xiàn)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，既可以尋找潛在的合作伙伴，又能夠識(shí)別可能的競爭對(duì)手。這種合作與競爭并存的復(fù)雜而微妙的關(guān)系，存在于專利文獻(xiàn)這種特殊的科研成果當(dāng)中，且通過以往的一重共現(xiàn)分析無法獲知，這也在一定程度上證明了多重共現(xiàn)分析的必要性和優(yōu)越性。
3.3多重共現(xiàn)分析的優(yōu)勢(shì)與不足
與以往常見的一重共現(xiàn)分析相比，多重共現(xiàn)包含的內(nèi)容更為豐富，分析角度也更為多元化。本文基于專利權(quán)人-分類號(hào)共現(xiàn)所構(gòu)建的多重共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)包含了兩類特征項(xiàng)和3種共現(xiàn)關(guān)系，能夠發(fā)現(xiàn)單純的合作分析或共類分析無法透露的有效信息。例如，專利權(quán)人之間潛在的合作與競爭關(guān)系、不同專利權(quán)人之間現(xiàn)實(shí)合作關(guān)系與潛在合作關(guān)系的直接對(duì)比、各個(gè)專利權(quán)人所從事的技術(shù)主題及其在各個(gè)技術(shù)主題的力量分布、各個(gè)技術(shù)主題的參與者及其研究實(shí)力的比較等，這些研究發(fā)現(xiàn)難以通過一重共現(xiàn)分析獲得，從而證實(shí)了多重共現(xiàn)分析確實(shí)能夠彌補(bǔ)一重共現(xiàn)分析揭示維度有限的不足。
盡管如此，多重共現(xiàn)分析在實(shí)現(xiàn)過程當(dāng)中也存在明顯的不足。當(dāng)前文獻(xiàn)計(jì)量領(lǐng)域主流的可視化技術(shù)大多以二維平面形式呈現(xiàn)，由于頁面限制，當(dāng)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)數(shù)量較大、關(guān)系較為密集的情況下，無法清晰展示各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間復(fù)雜而多樣的共現(xiàn)關(guān)系，可視化效果大打折扣。例如，本文僅選擇了少部分高頻節(jié)點(diǎn)進(jìn)行可視化展示，并且過濾了低強(qiáng)度的共現(xiàn)關(guān)系，但是可視化效果仍然不太理想，尤其是網(wǎng)絡(luò)圖譜中節(jié)點(diǎn)較為集中的核心位置，許多共現(xiàn)關(guān)系被密集的節(jié)點(diǎn)和線條層層覆蓋。在后續(xù)研究中應(yīng)該重點(diǎn)對(duì)可視化工具的呈現(xiàn)形式進(jìn)行改進(jìn)，將三維可視化技術(shù)引入其中，以提升多重共現(xiàn)分析的可視化效果。
參考文獻(xiàn)
[1]高繼平，丁，潘云濤，等.多詞共現(xiàn)分析方法的實(shí)現(xiàn)及其在研究熱點(diǎn)識(shí)別中的應(yīng)用[J].圖書情報(bào)工作，2014，（24）：80-85，98.
[2]王林，冷伏海.學(xué)術(shù)論文的關(guān)鍵詞與引文共現(xiàn)關(guān)系分析及實(shí)證研究[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2012，（2）：82-86.
[3]溫芳芳.基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的中外圖書館學(xué)合作模式比較研究[J].國家圖書館學(xué)刊，2014，（1）：76-83.
[4]喬楊.專利計(jì)量方法在技術(shù)預(yù)見中的應(yīng)用——以國內(nèi)冶金領(lǐng)域?yàn)槔齕J].情報(bào)雜志，2013，（4）：34-37，27.
[5]王曰芬，宋爽，苗露.共現(xiàn)分析在知識(shí)服務(wù)中的應(yīng)用研究[J].現(xiàn)代圖書情報(bào)技術(shù)，2006，（4）：29-34.
[6]Yemenu D，Yong CD，Salman S，Morris S.DIVA：a visualizing system for exploring document database for technology forecasting[J].Computers & Industrial Engineering，2002，（4）：841-862.
[7]Leydesdorf L.What Can Heterogeneity Add to the Scientometric Map？Steps towards algorithmic historiography[EB/OL].http：∥leydesdorff.net/mcallon/mcallon.pdf，2016-01-22.
[8]龐弘，方曙.基于多重共現(xiàn)的可視化分析工具設(shè)計(jì)及其知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法研究[J].圖書情報(bào)知識(shí)，2012，（2）：100-107.
[9]龐弘遷.基于多重共現(xiàn)揭示高校圖書館與核心期刊間的發(fā)文關(guān)聯(lián)關(guān)系研究[J].圖書館，2012，（2）：75-78.
[10]龐弘遷，方曙，楊志剛，等.研究領(lǐng)域的主題發(fā)展趨勢(shì)分析方法研究——基于多重共現(xiàn)的視角[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2012，（8）：44-47，73.
[11]冷伏海，王林，李勇.基于文獻(xiàn)關(guān)鍵詞的三元共詞分析方法——以知識(shí)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域?yàn)槔齕J].情報(bào)學(xué)報(bào)，2011，（10）：1072-1077.
[12]魏緒秋，李長玲.基于作者-年份-關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)的科研合作行為研究——以圖書情報(bào)學(xué)為例[J].情報(bào)雜志，2014，（11）：117-123.
[13]魏緒秋，李長玲，劉非凡.3-模數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及其可視化探討——以圖書情報(bào)領(lǐng)域的知識(shí)管理研究文獻(xiàn)為例[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2014，（8）：74-78，89.
[14]李長玲，魏緒秋，馮志剛，等.基于2-模異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)的作者潛在合作空間測(cè)度與識(shí)別——以圖書情報(bào)學(xué)為例[J].圖書情報(bào)工作，2015，（12）：93-99.
[15]袁曉東，陳靜.專利信息分析在技術(shù)創(chuàng)新合作伙伴選擇中的應(yīng)用[J].情報(bào)雜志，2011，（8）：22-27.
[16]溫芳芳.我國專利技術(shù)轉(zhuǎn)移的時(shí)間與空間分布規(guī)律研究[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2014，（4）：32-36.
[17]劉秋宏.德溫特專利權(quán)人代碼編制研究及檢索應(yīng)用[J].科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào)，2013，（4）：5-11.
[18]溫芳芳.專利計(jì)量與專利合作[M].北京：中國社會(huì)科學(xué)出版社，2015：81.
[19]錢俐娟，張新民，鄭彥寧.國外圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域主要科研機(jī)構(gòu)“共現(xiàn)”現(xiàn)象研究[J].圖書情報(bào)工作，2008，（11）：49-52.
猜你喜歡
〔摘要〕以太陽能汽車技術(shù)領(lǐng)域?yàn)槔瑥牡聹靥財(cái)?shù)據(jù)庫中下載專利文獻(xiàn)的專利權(quán)人與分類號(hào)信息作為樣本，構(gòu)建2-模異質(zhì)多重共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，將兩類特征項(xiàng)及其3種共現(xiàn)關(guān)系在同一圖譜中進(jìn)行集中展示，從中尋找該技術(shù)領(lǐng)域的主要研發(fā)力量和熱門技術(shù)主題，并對(duì)二者之間的交叉關(guān)聯(lián)進(jìn)行量化分析。證實(shí)了多重共現(xiàn)分析能夠克服一重共現(xiàn)分析揭示維度單一的不足，尤其適合于潛在關(guān)系的發(fā)掘。研究發(fā)現(xiàn)，在太陽能汽車領(lǐng)域日本的技術(shù)優(yōu)勢(shì)非常明顯，日本企業(yè)繼續(xù)保持全球領(lǐng)先水平。中國的整體技術(shù)實(shí)力居于世界前列，但中國企業(yè)個(gè)體的技術(shù)力量卻相對(duì)單薄，在市場(chǎng)競爭中將處于劣勢(shì)地位。
〔關(guān)鍵詞〕多重共現(xiàn)分析；共現(xiàn)分析；專利計(jì)量；社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析；太陽能汽車
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.04.026
〔中圖分類號(hào)〕G255.53〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A〔文章編號(hào)〕1008-0821（2017）04-0165-05
Study on the Global Patent Layout Based on the Multiple Co-occurrence
Analysis with Patent Assignees and Classification Codes
——In the Case of Solar Vehicles TechnologyWen Fangfang
（College of Management，Henan University of Science and Technology，Luoyang 471023，China）
〔Abstract〕Taking the Derwent patent literatures in the technical field of solar vehicles as the sample，a 2-mode heterogeneous multiple co-occurrence network has been constructed based on the co-occurrence relations of patent assignees and classification codes，with two terms and three kinds of co-occurrence relations centralized displaying in the same visualization map.Powerful research firms and hot technical themes have been identified through the quantitative analysis，as well as the practical and potential collaboration relations have been detected and compared.It confirmed that the method of multiple co-occurrence analysis offering more findings with multiple dimensions that can overcome the shortcomings of single dimension co-occurrence analysis.It is especially suitable for exploring potential relations.The results revealed that Japan possessing obvious advantage in the field of solar vehicles，with Japanese companies maintaining world leading level.Chinas overall technical strength living in the forefront of the world，but the individual strength of Chinese enterprise is relatively weak，resulted in the disadvantage of market competition.
〔Key words〕multiple co-occurrence；co-occurrence analysis；patent bibliometrics；social network analysis；solar vehicles
共現(xiàn)分析是常用的文獻(xiàn)計(jì)量方法，共現(xiàn)現(xiàn)象可以轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)矩陣進(jìn)行形式化表示和定量測(cè)度。在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析及可視化方法的輔助下，共現(xiàn)分析以其方法的簡明性和分析結(jié)果的可靠性，成為支撐信息內(nèi)容分析的重要手段和工具，文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)領(lǐng)域涌現(xiàn)出一大批針對(duì)論文或?qū)＠墨I(xiàn)開展共現(xiàn)分析的研究成果。共詞分析、合作分析、引文分析、共類分析等方法，被廣泛地應(yīng)用于探測(cè)學(xué)科研究熱點(diǎn)與發(fā)展前沿[1]、追蹤學(xué)科知識(shí)的演變歷程與擴(kuò)散規(guī)律[2]、揭示作者（機(jī)構(gòu)或國家）之間的合作與競爭關(guān)系[3]、測(cè)度不同學(xué)科之間的知識(shí)與技術(shù)關(guān)聯(lián)[4]、改進(jìn)語義檢索效果以及深度挖掘情報(bào)價(jià)值[5]。共詞分析、合作研究、共類分析、引文分析等，本質(zhì)上都是共現(xiàn)分析。
但是，以往的共現(xiàn)分析多為一重共現(xiàn)分析，所構(gòu)建的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)為同質(zhì)網(wǎng)絡(luò)，如合著網(wǎng)絡(luò)、共詞網(wǎng)絡(luò)、共類網(wǎng)絡(luò)等，僅從單一維度出發(fā)，能夠揭示的知識(shí)廣度與深度畢竟有限。事實(shí)上，作者、關(guān)鍵詞、分類號(hào)等不同特征項(xiàng)之間存在著千絲萬縷的關(guān)聯(lián)，所形成的交叉共現(xiàn)關(guān)系無法通過一重共現(xiàn)分析來揭示，而需要進(jìn)行多重共現(xiàn)分析。為了反映不同特征項(xiàng)之間的交叉關(guān)聯(lián)，文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)家提出了多重共現(xiàn)的概念和方法。Morris等從論文和專利文獻(xiàn)中提取有效信息，基于兩個(gè)共現(xiàn)矩陣相同特征項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)，開發(fā)出交叉圖和時(shí)間線技術(shù)，同時(shí)將兩種特征項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)性在一張二維圖中予以展示，有助于領(lǐng)域?qū)＜腋玫剡M(jìn)行技術(shù)預(yù)測(cè)[6]。Leydesdorff把異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)思想引入網(wǎng)絡(luò)可視化分析，構(gòu)建了作者-關(guān)鍵詞-期刊三重共現(xiàn)異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)，將3類特征項(xiàng)之間的交叉共現(xiàn)關(guān)系在同一網(wǎng)絡(luò)圖譜中進(jìn)行集中展示[7]。
國內(nèi)學(xué)者龐弘遷等人對(duì)Morris的交叉圖技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)，開發(fā)了多重共現(xiàn)的可視化分析工具，并將其應(yīng)用于實(shí)證研究，對(duì)機(jī)構(gòu)-期刊-關(guān)鍵詞[8]、高校圖書館-核心期刊-關(guān)鍵詞[9]、年份-關(guān)鍵詞-機(jī)構(gòu)以及年份-關(guān)鍵詞-發(fā)表期刊[10]等多類特征項(xiàng)之間的多重共現(xiàn)關(guān)系進(jìn)行計(jì)量分析和可視化展示。冷伏海等人提出基于位向量的三元共詞分析算法和基于坐標(biāo)圖的三元共詞結(jié)果分析方法，并以期刊論文關(guān)鍵詞為對(duì)象進(jìn)行實(shí)證研究[11]。魏緒秋等人構(gòu)建作者-年份-關(guān)鍵詞多元合作網(wǎng)絡(luò)，以探尋作者科研合作主題行為特征[12]，構(gòu)建作者-關(guān)鍵詞-期刊三模網(wǎng)絡(luò)，以展示作者分布、期刊分布、主要研究內(nèi)容以及三者之間的關(guān)聯(lián)[13]。李長玲等人構(gòu)建作者-作者-關(guān)鍵詞2模異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)，測(cè)度作者開展?jié)撛诤献鞯目赡苄约白R(shí)別作者潛在合作空間[14]。
迄今為止，多重共現(xiàn)分析仍然是一個(gè)新興的研究主題，國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了一定的探索，并初步證實(shí)了多重共現(xiàn)分析的可行性，與以往計(jì)量學(xué)慣用的單一維度的共現(xiàn)分析相比，多重共現(xiàn)分析揭示的信息更為全面、系統(tǒng)和深入，尤其適合用來發(fā)掘多元、交叉、潛在的關(guān)系。但是，目前國內(nèi)外相關(guān)研究成果相對(duì)較少，且大多以論文作為樣本數(shù)據(jù)，圍繞專利開展的多重共現(xiàn)分析亟待加強(qiáng)。若將技術(shù)創(chuàng)新視為新產(chǎn)品或新工藝從設(shè)想產(chǎn)生到市場(chǎng)應(yīng)用的完整過程，專利文獻(xiàn)則是技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的完整記錄。專利文獻(xiàn)是集技術(shù)、法律、經(jīng)濟(jì)信息于一體的復(fù)合型信息源[15]。全球80%可得技術(shù)信息都會(huì)出現(xiàn)在專利文獻(xiàn)中并且通常不會(huì)在其他地方再現(xiàn)。此外，專利文獻(xiàn)具有內(nèi)容規(guī)范、樣本規(guī)模大、代表性強(qiáng)、便于獲取、易于計(jì)量等優(yōu)良屬性[16]。因此，專利文獻(xiàn)為技術(shù)創(chuàng)新問題研究提供了重要的數(shù)據(jù)支持。
鑒于以上情況，本文對(duì)面向?qū)＠墨I(xiàn)的多重共現(xiàn)分析方法進(jìn)行積極的探索和檢驗(yàn)。以太陽能汽車技術(shù)為例，從德溫特專利數(shù)據(jù)庫（Derwent Innovations Index，DII）中獲取專利文獻(xiàn)，提取專利權(quán)人和分類號(hào)信息，基于兩類特征項(xiàng)之間的交叉關(guān)聯(lián)構(gòu)建多重共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，將專利權(quán)人和專利分類號(hào)兩類特征項(xiàng)，專利權(quán)人-專利權(quán)人共現(xiàn)（合作）、分類號(hào)-分類號(hào)共現(xiàn)（共類）、專利權(quán)人-分類號(hào)共現(xiàn)（隸屬）3種共現(xiàn)關(guān)系，在同一網(wǎng)絡(luò)中集中呈現(xiàn)和綜合分析，揭示該技術(shù)領(lǐng)域的主要研發(fā)力量、研究主題、競爭態(tài)勢(shì)等方面的信息。不僅有助于理清太陽能汽車領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新現(xiàn)狀以及主要?jiǎng)?chuàng)新主體的活動(dòng)軌跡，也是對(duì)文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)中共現(xiàn)分析方法體系的進(jìn)一步豐富與拓展。
1樣本數(shù)據(jù)
從DII中檢索太陽能汽車技術(shù)領(lǐng)域近五年的專利文獻(xiàn)，選擇高級(jí)檢索功能進(jìn)行主題檢索，檢索算式為：TS=solar AND TS=（vehicle OR auto OR car），索引=（CDerwent，EDerwent，MDerwent），時(shí)間跨度=2012-2016。由于DII收錄時(shí)滯，導(dǎo)致2016年收錄的數(shù)據(jù)并不完全。檢索時(shí)間為2016年12月14日，檢索結(jié)果為12 287條專利記錄。下載每個(gè)專利（族）的專利權(quán)人和德溫特分類號(hào)信息，導(dǎo)入Excel中進(jìn)行分類匯總。
德溫特分類號(hào)（Derwent Class Code，DC）：德溫特自創(chuàng)的分類體系，每件專利被分配一個(gè)或多個(gè)DC，直接表征該件專利的研究內(nèi)容和技術(shù)主題。樣本中64.71%的專利同時(shí)包含兩個(gè)及以上DC，形成較為普遍的分類號(hào)共現(xiàn)現(xiàn)象。
專利權(quán)人名稱及代碼（Assignee Name+Code，AE）：DII對(duì)專利權(quán)人名稱進(jìn)行了規(guī)范化處理，以“-C”結(jié)尾的標(biāo)準(zhǔn)代碼分配給擁有千件以上專利的標(biāo)準(zhǔn)公司；以“-Non-standard”結(jié)尾的非標(biāo)準(zhǔn)化代碼分配給標(biāo)準(zhǔn)公司以外專利申請(qǐng)量不大的非標(biāo)準(zhǔn)公司；個(gè)人專利權(quán)人代碼以“-Individual”結(jié)尾[17]。
個(gè)人代碼重名現(xiàn)象較多，無法對(duì)專利權(quán)人身份進(jìn)行準(zhǔn)確區(qū)分，而且僅憑自然人姓名無法透露更多的有效信息。另外，相對(duì)于自然人而言，對(duì)于企業(yè)專利的研究更具商業(yè)情報(bào)價(jià)值。因此，本文僅對(duì)專利權(quán)人為企業(yè)（含企業(yè)、高校、科研機(jī)構(gòu)及其他社會(huì)組織，本文將其統(tǒng)稱為企業(yè)）的情況進(jìn)行計(jì)量分析，選擇專利權(quán)人代碼為-C和-Non-standard的數(shù)據(jù)作為初始樣本。經(jīng)初步統(tǒng)計(jì)，樣本中共有企業(yè)3 042個(gè)，其中，標(biāo)準(zhǔn)公司1 024個(gè)，非標(biāo)準(zhǔn)公司2 018個(gè)。
2研究過程及結(jié)果
2.1構(gòu)建多重共現(xiàn)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)
本文構(gòu)建專利權(quán)人-德溫特分類號(hào)共現(xiàn)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)矩陣，如圖1所示，該網(wǎng)絡(luò)矩陣同時(shí)包含兩類特征項(xiàng)和3種共現(xiàn)關(guān)系，為2-模、無向、異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)。兩類特征項(xiàng)：專利權(quán)人代碼（AC）、德溫特分類號(hào)（DC）。3種共現(xiàn)關(guān)系：①專利權(quán)人共現(xiàn)（合作）關(guān)系，為同質(zhì)無向網(wǎng)絡(luò)，反映不同專利權(quán)人之間以專利文獻(xiàn)聯(lián)合署名為標(biāo)識(shí)的合作現(xiàn)象；②專利權(quán)人-分類號(hào)共現(xiàn)關(guān)系，為異質(zhì)無向網(wǎng)絡(luò)，反映各個(gè)專利權(quán)人所從事的技術(shù)主題；③分類號(hào)共現(xiàn)（共類）關(guān)系，為同質(zhì)無向網(wǎng)絡(luò)，反映各個(gè)分類號(hào)所代表的不同技術(shù)主題之間的交叉關(guān)聯(lián)性。
多重共現(xiàn)矩陣實(shí)際上由3類矩陣組成，初始矩陣中每個(gè)值Cij代表著共現(xiàn)頻次，由于3類矩陣的節(jié)點(diǎn)類型及共現(xiàn)關(guān)系類型各不相同，為消除量綱影響，本文采用極值化方法分別對(duì)3類初始矩陣進(jìn)行處理，將其轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化矩陣。
C′ij=Cij-CminCmax-Cmin（0≤C′ij≤1）（1）
其中，Cij為初始值，Cmax和Cmin為初始矩陣的最大值和最小值，C′ij為標(biāo)準(zhǔn)值。最后將3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣整合為一個(gè)鄰接矩陣，即專利權(quán)人-分類號(hào)多重共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)。樣本中3 042個(gè)企業(yè)和257個(gè)德溫特分類號(hào)，組成了一個(gè)3299*3299的多重共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)。
2.2多重共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)可視化
將多重共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣導(dǎo)入U(xiǎn)cinet和NetDraw，繪制多重共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜。由于頁面限制，為實(shí)現(xiàn)更為清晰的可視化效果，本文選擇樣本數(shù)據(jù)中高頻節(jié)點(diǎn)（頻次≧20）予以展示，并且將閾值設(shè)定為C′ij0.1，以剔除低強(qiáng)度的共現(xiàn)關(guān)系。如圖2所示，紅色圓形節(jié)點(diǎn)為專利權(quán)人，藍(lán)色方形節(jié)點(diǎn)為德溫特分類號(hào)，節(jié)點(diǎn)大小代表著專利權(quán)人或分類號(hào)在樣本中出現(xiàn)的頻次，節(jié)點(diǎn)之間的連線表征共現(xiàn)關(guān)系，連線粗細(xì)代表著共現(xiàn)強(qiáng)度大小。此外，以不同的顏色區(qū)分3種共現(xiàn)關(guān)系，黃色連線為專利權(quán)人-分類號(hào)共現(xiàn)關(guān)系，綠色為共類關(guān)系，紅色為合作關(guān)系。
2.2.1專利權(quán)人與分類號(hào)頻次分析
紅色節(jié)點(diǎn)大小顯示出每個(gè)專利權(quán)人（企業(yè)）擁有的專利數(shù)量多少，代表其研發(fā)力量強(qiáng)弱，節(jié)點(diǎn)越大則該企業(yè)技術(shù)力量越強(qiáng)。藍(lán)色節(jié)點(diǎn)大小顯示出每個(gè)德溫特分類號(hào)在樣本數(shù)據(jù)中的出現(xiàn)頻次，反映出各個(gè)分類號(hào)所代表的技術(shù)主題的冷熱程度，節(jié)點(diǎn)越大則該技術(shù)主題越熱門。68個(gè)企業(yè)的技術(shù)力量和125個(gè)技術(shù)主題的熱門程度在圖2中進(jìn)行集中展示和直接比較，全球主要技術(shù)力量和研究主題分布情況便可一目了然。
排名前十的企業(yè)分別為：日本豐田汽車公司（TOYT-C）、德國博世集團(tuán)（BOSC-C）、韓國三星集團(tuán)（SMSU-C）、德國賀利氏控股集團(tuán)（HERA-C）、日本電裝公司（NPDE-C）、美國杜邦公司（DUPO-C）、日本旭硝子公司（ASAG-C）、日本住友電氣工業(yè)公司（SUMM-C）、中國國家電網(wǎng)公司（SGCC-C）、日本三菱化學(xué)公司（MITU-C）。
排名前十的技術(shù)主題分別為：X15-Non-Fossil Fuel Power Generating Systems（非化石燃料發(fā)電系統(tǒng)）、X22-Automotive Electrics（汽車電子）、X21-Electric Vehicles（電動(dòng)汽車）、X16-Electrochemical Storage（電化學(xué)存儲(chǔ)）、T01-Digital Computers（數(shù)字計(jì)算機(jī)）、U12-Discrete Devices，e.g.LEDs，photovoltaic cells（分立器件，例如發(fā)光二極管、光伏電池）、L03-Electro-（in）organic，chemical features of electrical devices（電氣設(shè)備的電化學(xué)特性）、U11-Semiconductor Materials and Processes（半導(dǎo)體材料和工藝）、X26-Lighting-Discharge，incandescent and electric arc lamps（照明-放電，白熾燈和電弧燈）、A85-Electrical applications（電氣設(shè)備）。
2.2.2專利分類號(hào)共現(xiàn)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析
作為技術(shù)主題的符號(hào)化表征形式，德溫特分類號(hào)反映出太陽能汽車技術(shù)領(lǐng)域的研究內(nèi)容和知識(shí)結(jié)構(gòu)。共類網(wǎng)絡(luò)則展示了各個(gè)分類號(hào)所代表的技術(shù)主題的分布情況及其相互之間的技術(shù)關(guān)聯(lián)性，以及各個(gè)技術(shù)主題的熱門程度及其在整個(gè)技術(shù)領(lǐng)域知識(shí)結(jié)構(gòu)中的地位和影響力。結(jié)合樣本統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可知，太陽能汽車涉及的技術(shù)領(lǐng)域非常廣泛，包含了257個(gè)德溫特分類號(hào)，涵蓋了20個(gè)類別。少數(shù)節(jié)點(diǎn)（分類號(hào)）居于網(wǎng)絡(luò)核心位置，而更多的節(jié)點(diǎn)（分類號(hào)）則處于網(wǎng)絡(luò)邊緣，該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征顯示出太陽能汽車研究領(lǐng)域的知識(shí)結(jié)構(gòu)特征，雖然涉獵的技術(shù)領(lǐng)域非常廣泛，但研究重心始終圍繞部分關(guān)鍵技術(shù)主題展開。X15、X22、X21、X16、T01、U12、U11、L03等高頻分類號(hào)位于共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的核心位置且相互之間存在較強(qiáng)的共類關(guān)系，說明這些技術(shù)主題既是研究熱點(diǎn)與技術(shù)前沿，又代表著整個(gè)研究領(lǐng)域的主流知識(shí)與關(guān)鍵技術(shù)。
2.2.3專利權(quán)人-分類號(hào)隸屬關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析
專利權(quán)人-分類號(hào)共現(xiàn)分析用于測(cè)度專利權(quán)人與技術(shù)主題之間的量化關(guān)系，其共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)能夠顯示出每個(gè)專利權(quán)人（企業(yè)）所從事的主要技術(shù)主題，及其在各個(gè)技術(shù)主題的研發(fā)力量分布情況（由紅色和藍(lán)色節(jié)點(diǎn)之間連線的粗細(xì)表征）。例如，樣本中德國博世集團(tuán)（BOSC-C）擁有的專利數(shù)量居于世界前列，該企業(yè)的研究范圍十分廣泛，主要涉及45個(gè)技術(shù)主題，涵蓋了圖2中125個(gè)技術(shù)主題的1/3以上。其中，博世集團(tuán)在太陽能汽車領(lǐng)域的主要研發(fā)力量集中在以下幾個(gè)技術(shù)主題：X21（電動(dòng)汽車）、X16（電化學(xué)存儲(chǔ)）、X15（非化石燃料發(fā)電系統(tǒng)）、X12（配電/元件/轉(zhuǎn)換器）、U24（放大器及電源供應(yīng)器）。
另外，圖2還顯示出每個(gè)技術(shù)主題主要由哪些企業(yè)參與，各個(gè)企業(yè)在各個(gè)技術(shù)主題的研發(fā)實(shí)力也可進(jìn)行橫向的比較（由紅色和藍(lán)色節(jié)點(diǎn)之間連線的粗細(xì)表征）。例如，X15（非化石燃料發(fā)電系統(tǒng)）為太陽能汽車領(lǐng)域最熱門的技術(shù)主題，圖2中68個(gè)專利權(quán)人，其中64個(gè)都擁有該技術(shù)主題的專利，其中，日本豐田汽車公司（TOYT-C）、日本三菱化學(xué)公司（MITU-C）、日本夏普公司（SHAF-C）、日本東麗工業(yè)公司（TORA-C）、美國杜邦公司（DUPO-C）、日本松下電器公司（MATU-C）等在該技術(shù)主題具有明顯優(yōu)勢(shì)。
2.2.4專利權(quán)人潛在合作關(guān)系的發(fā)掘
專利權(quán)人之間的合作關(guān)系分為現(xiàn)實(shí)合作與潛在合作兩種形式，前者以專利權(quán)人共現(xiàn)（聯(lián)合署名、共同持有）為標(biāo)識(shí)，后者是指專利權(quán)人因其研究內(nèi)容的相似性有可能產(chǎn)生但并未真正建立的隱藏關(guān)系。潛在的合作關(guān)系可以借助于專利權(quán)人-分類號(hào)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行探測(cè)。現(xiàn)實(shí)中較高強(qiáng)度的現(xiàn)實(shí)合作關(guān)系實(shí)際上很少，圖2中僅有3組合作伙伴：德國賀利氏控股集團(tuán)（HERA-C）和美國福祿公司（FECO-C）、日本豐田汽車公司（TOYT-C）和日本電裝公司（NPED-C）、日本住友電器工業(yè)公司（SUME-C）和日本東海橡膠工業(yè)公司（TOKG-C）。但是，由于研究主題相似或相關(guān)，不同專利權(quán)人之間存在潛在的合作機(jī)會(huì)，圖2中節(jié)點(diǎn)之間的共現(xiàn)強(qiáng)度及其聚類現(xiàn)象，顯示出不同專利權(quán)人所從事的研發(fā)領(lǐng)域的關(guān)聯(lián)性與相似性，據(jù)此可以發(fā)掘潛在合作關(guān)系、尋找潛在合作伙伴。
3研究結(jié)論與討論
3.1中國太陽能汽車企業(yè)的技術(shù)實(shí)力有待提升
參與太陽能汽車研發(fā)的企業(yè)數(shù)量眾多，但研究實(shí)力參差不齊。樣本中逾3 000個(gè)企業(yè)擁有相關(guān)專利，但專利數(shù)量在10件及以上的企業(yè)不足5%。排名前10的企業(yè)擁有專利數(shù)量均在百件以上，作為全球知名的大型集團(tuán)公司，歷史久、規(guī)模大、實(shí)力強(qiáng)，在汽車制造、電氣工程、工程技術(shù)等領(lǐng)域處于全球領(lǐng)先地位。這些企業(yè)積極投入太陽能汽車研發(fā)，并且在該技術(shù)領(lǐng)域居于主導(dǎo)性地位。從其國別信息來看，日本的技術(shù)優(yōu)勢(shì)十分顯著，排名前10的企業(yè)有5個(gè)來自日本，另外，排名前20名的企業(yè)也有一半來自日本，包括松下、索尼、三洋、夏普、富士等。
太陽能汽車技術(shù)領(lǐng)域，中國擁有的專利總量能夠比肩日、美、韓等國而居于世界前列，但單個(gè)中國企業(yè)的技術(shù)實(shí)力卻無法與之相較。樣本中大多數(shù)中國企業(yè)擁有的專利數(shù)量都在10件以下，參與者數(shù)量眾多，但各自擁有的專利數(shù)量很少，個(gè)體力量較弱。中國國家電網(wǎng)公司排名躋身全球前十，擁有相關(guān)專利百余件，但這些專利分別由國家電網(wǎng)在全國各地的分支機(jī)構(gòu)持有，因其共用同一專利權(quán)人代碼，統(tǒng)計(jì)時(shí)將其統(tǒng)一計(jì)入國家電網(wǎng)名下，實(shí)際上各個(gè)分支機(jī)構(gòu)擁有的相關(guān)專利數(shù)量多為個(gè)位數(shù)。此外，就該技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠麢?quán)人類型來看，中國的企業(yè)作為最主要的創(chuàng)新主體卻并未發(fā)揮應(yīng)有的主導(dǎo)性作用，其表現(xiàn)反而不及中國高校和自然人。尤其是中國的汽車企業(yè)在此次專利數(shù)量統(tǒng)計(jì)結(jié)果中可見度非常低，僅有吉利、比亞迪、奇瑞、上汽等少數(shù)中國汽車企業(yè)進(jìn)入前100名。
新能源汽車?yán)顺毕砣?，以太陽能汽車為代表的新能源汽車大?zhàn)一觸即發(fā)，各個(gè)國家和企業(yè)都在積極應(yīng)對(duì)。中國企業(yè)的情況并不樂觀，國家總體的優(yōu)勢(shì)與企業(yè)個(gè)體的劣勢(shì)并存。雖然中國的專利總量躋身世界前列，證明了中國整體的研究實(shí)力和技術(shù)水平并不落后，但是這種依靠眾多小規(guī)模專利權(quán)人累計(jì)形成的數(shù)量優(yōu)勢(shì)，在商業(yè)競爭當(dāng)中難以轉(zhuǎn)化為市場(chǎng)競爭力。在全球太陽能汽車市場(chǎng)上，中國企業(yè)一時(shí)難以與豐田等巨頭抗衡，盡管吉利、比亞迪、奇瑞等汽車企業(yè)已經(jīng)覺醒并積極謀劃，也擁有了一定數(shù)量的相關(guān)專利，但其研發(fā)實(shí)力與豐田、三菱、現(xiàn)代、本田等國外汽車企業(yè)相比尚存在明顯差距。
3.2多重共現(xiàn)分析有助于發(fā)掘潛在合作關(guān)系
專利權(quán)人之間的現(xiàn)實(shí)合作并不普遍，尤其是高強(qiáng)度的合作關(guān)系更為少見。在大科學(xué)時(shí)代，即便合作已經(jīng)成為科學(xué)研究的主流，但專利的特殊性，使其表現(xiàn)出與一般科研成果不同的特征，既是富有創(chuàng)造性的智力成果，也是一種無形財(cái)產(chǎn)權(quán)[18]?，F(xiàn)實(shí)的合作關(guān)系以“聯(lián)合署名、共同持有”作為基本判定標(biāo)準(zhǔn)，即現(xiàn)實(shí)的合作意味著權(quán)利共享。專利與生俱來的壟斷性特質(zhì)，壟斷意味著專利是獨(dú)占和獨(dú)享的，所以專利權(quán)天然具有排他性，排斥合作、拒絕分享，尤其是對(duì)于那些彼此之間存在直接競爭的企業(yè)來說，除非能夠?qū)崿F(xiàn)共贏或者利益最大化，否則輕易不會(huì)開展合作研究并共同持有專利。因此，專利權(quán)人之間難以建立起廣泛而緊密的現(xiàn)實(shí)合作關(guān)系。
寥寥無幾的現(xiàn)實(shí)合作關(guān)系，使得單純的專利權(quán)人共現(xiàn)（合作）網(wǎng)絡(luò)無法透露出太多的有效信息。但是，基于專利權(quán)人-分類號(hào)共現(xiàn)而存在的潛在合作關(guān)系卻構(gòu)成了一個(gè)密集的網(wǎng)絡(luò)。專利是各個(gè)國家和企業(yè)參與市場(chǎng)競爭的的利器，技術(shù)主題的相似性也代表著專利權(quán)人之間可能存在的競爭。共性研究內(nèi)容越多的機(jī)構(gòu)，相似度越大，距離越近，除去那些有著較多實(shí)質(zhì)合作關(guān)系的機(jī)構(gòu)，其余機(jī)構(gòu)顯然有著良好的合作前景，但成為競爭對(duì)手的幾率也越大[19]。因此，專利權(quán)人-分類號(hào)共現(xiàn)同時(shí)蘊(yùn)含著合作與競爭兩種潛在的關(guān)系，借助于專利權(quán)人-分類號(hào)多重共現(xiàn)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，既可以尋找潛在的合作伙伴，又能夠識(shí)別可能的競爭對(duì)手。這種合作與競爭并存的復(fù)雜而微妙的關(guān)系，存在于專利文獻(xiàn)這種特殊的科研成果當(dāng)中，且通過以往的一重共現(xiàn)分析無法獲知，這也在一定程度上證明了多重共現(xiàn)分析的必要性和優(yōu)越性。
3.3多重共現(xiàn)分析的優(yōu)勢(shì)與不足
與以往常見的一重共現(xiàn)分析相比，多重共現(xiàn)包含的內(nèi)容更為豐富，分析角度也更為多元化。本文基于專利權(quán)人-分類號(hào)共現(xiàn)所構(gòu)建的多重共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)包含了兩類特征項(xiàng)和3種共現(xiàn)關(guān)系，能夠發(fā)現(xiàn)單純的合作分析或共類分析無法透露的有效信息。例如，專利權(quán)人之間潛在的合作與競爭關(guān)系、不同專利權(quán)人之間現(xiàn)實(shí)合作關(guān)系與潛在合作關(guān)系的直接對(duì)比、各個(gè)專利權(quán)人所從事的技術(shù)主題及其在各個(gè)技術(shù)主題的力量分布、各個(gè)技術(shù)主題的參與者及其研究實(shí)力的比較等，這些研究發(fā)現(xiàn)難以通過一重共現(xiàn)分析獲得，從而證實(shí)了多重共現(xiàn)分析確實(shí)能夠彌補(bǔ)一重共現(xiàn)分析揭示維度有限的不足。
盡管如此，多重共現(xiàn)分析在實(shí)現(xiàn)過程當(dāng)中也存在明顯的不足。當(dāng)前文獻(xiàn)計(jì)量領(lǐng)域主流的可視化技術(shù)大多以二維平面形式呈現(xiàn)，由于頁面限制，當(dāng)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)數(shù)量較大、關(guān)系較為密集的情況下，無法清晰展示各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間復(fù)雜而多樣的共現(xiàn)關(guān)系，可視化效果大打折扣。例如，本文僅選擇了少部分高頻節(jié)點(diǎn)進(jìn)行可視化展示，并且過濾了低強(qiáng)度的共現(xiàn)關(guān)系，但是可視化效果仍然不太理想，尤其是網(wǎng)絡(luò)圖譜中節(jié)點(diǎn)較為集中的核心位置，許多共現(xiàn)關(guān)系被密集的節(jié)點(diǎn)和線條層層覆蓋。在后續(xù)研究中應(yīng)該重點(diǎn)對(duì)可視化工具的呈現(xiàn)形式進(jìn)行改進(jìn)，將三維可視化技術(shù)引入其中，以提升多重共現(xiàn)分析的可視化效果。
參考文獻(xiàn)
[1]高繼平，丁，潘云濤，等.多詞共現(xiàn)分析方法的實(shí)現(xiàn)及其在研究熱點(diǎn)識(shí)別中的應(yīng)用[J].圖書情報(bào)工作，2014，（24）：80-85，98.
[2]王林，冷伏海.學(xué)術(shù)論文的關(guān)鍵詞與引文共現(xiàn)關(guān)系分析及實(shí)證研究[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2012，（2）：82-86.
[3]溫芳芳.基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的中外圖書館學(xué)合作模式比較研究[J].國家圖書館學(xué)刊，2014，（1）：76-83.
[4]喬楊.專利計(jì)量方法在技術(shù)預(yù)見中的應(yīng)用——以國內(nèi)冶金領(lǐng)域?yàn)槔齕J].情報(bào)雜志，2013，（4）：34-37，27.
[5]王曰芬，宋爽，苗露.共現(xiàn)分析在知識(shí)服務(wù)中的應(yīng)用研究[J].現(xiàn)代圖書情報(bào)技術(shù)，2006，（4）：29-34.
[6]Yemenu D，Yong CD，Salman S，Morris S.DIVA：a visualizing system for exploring document database for technology forecasting[J].Computers & Industrial Engineering，2002，（4）：841-862.
[7]Leydesdorf L.What Can Heterogeneity Add to the Scientometric Map？Steps towards algorithmic historiography[EB/OL].http：∥leydesdorff.net/mcallon/mcallon.pdf，2016-01-22.
[8]龐弘，方曙.基于多重共現(xiàn)的可視化分析工具設(shè)計(jì)及其知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法研究[J].圖書情報(bào)知識(shí)，2012，（2）：100-107.
[9]龐弘遷.基于多重共現(xiàn)揭示高校圖書館與核心期刊間的發(fā)文關(guān)聯(lián)關(guān)系研究[J].圖書館，2012，（2）：75-78.
[10]龐弘遷，方曙，楊志剛，等.研究領(lǐng)域的主題發(fā)展趨勢(shì)分析方法研究——基于多重共現(xiàn)的視角[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2012，（8）：44-47，73.
[11]冷伏海，王林，李勇.基于文獻(xiàn)關(guān)鍵詞的三元共詞分析方法——以知識(shí)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域?yàn)槔齕J].情報(bào)學(xué)報(bào)，2011，（10）：1072-1077.
[12]魏緒秋，李長玲.基于作者-年份-關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)的科研合作行為研究——以圖書情報(bào)學(xué)為例[J].情報(bào)雜志，2014，（11）：117-123.
[13]魏緒秋，李長玲，劉非凡.3-模數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及其可視化探討——以圖書情報(bào)領(lǐng)域的知識(shí)管理研究文獻(xiàn)為例[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2014，（8）：74-78，89.
[14]李長玲，魏緒秋，馮志剛，等.基于2-模異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)的作者潛在合作空間測(cè)度與識(shí)別——以圖書情報(bào)學(xué)為例[J].圖書情報(bào)工作，2015，（12）：93-99.
[15]袁曉東，陳靜.專利信息分析在技術(shù)創(chuàng)新合作伙伴選擇中的應(yīng)用[J].情報(bào)雜志，2011，（8）：22-27.
[16]溫芳芳.我國專利技術(shù)轉(zhuǎn)移的時(shí)間與空間分布規(guī)律研究[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2014，（4）：32-36.
[17]劉秋宏.德溫特專利權(quán)人代碼編制研究及檢索應(yīng)用[J].科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào)，2013，（4）：5-11.
[18]溫芳芳.專利計(jì)量與專利合作[M].北京：中國社會(huì)科學(xué)出版社，2015：81.
[19]錢俐娟，張新民，鄭彥寧.國外圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域主要科研機(jī)構(gòu)“共現(xiàn)”現(xiàn)象研究[J].圖書情報(bào)工作，2008，（11）：49-52.
猜你喜歡
