专利信息检索系统的推送与数据挖掘应用研究的开题报告

专利信息检索系统的推送与数据挖掘应用研究的开题报告一、研究背景伴随着科技发展的日新月异和知识产权保护的日益重视，专利信息检索系统成为各国政府和企业必不可少的工具。专利信息检索系统通过巨大的专利数据库，为用户提供专利信息的检索、浏览、分析和推送等功能，有助于用户深入理解市场动态、保持核心竞争力、规避侵权风险等。然而，由于专利非结构化信息较多、细节需求较高等特点，现有的专利信息检索系统仍然存在一些局限性，例如搜索结果准确度不高、用户使用体验不佳等问题。此外，数据挖掘技术作为一种基于数据分析的自动化方法，可以从庞大的数据中挖掘出有价值的信息，有助于提高专利信息检索系统在搜索、推荐、分析等方面的能力。因此，研究专利信息检索系统的数据挖掘应用，可以有效地改善系统的性能、提高用户使用效率和用户体验，使其更好地服务于用户。二、研究内容和目标本课题旨在研究专利信息检索系统的推送与数据挖掘应用，以提供更准确、个性化的专利信息检索服务。具体研究内容包括：1.分析现有专利信息检索系统，探讨其存在的问题和不足之处。2.研究专利信息检索系统的推送算法，并对其进行优化，以提高用户的搜索效率和准确度。3.利用数据挖掘技术，从大量专利数据中提取出高价值的信息，以增强系统的搜索和分析能力。4.将优化后的推送算法和数据挖掘结果应用于实际的专利信息检索系统中，进行实验验证和结果分析。本研究的目标在于提高专利信息检索系统的搜索准确度和效率，同时提供个性化的推荐服务，并拓展数据挖掘技术在专利信息领域的应用，为企业和政府提供更好的知识产权保护服务。三、研究方法本研究首先将分析现有专利信息检索系统，通过对其进行评测以获得有效的优化方向。然后，设计和实现智能推送算法，优化专利信息检索系统的搜索效率和准确度。最后，采用数据挖掘技术对专利数据进行分析和挖掘，以找出具有高价值的专利信息，并将其应用于系统的搜索和推荐功能中，以提高用户的满意度和使用体验。四、预期成果本研究预期取得以下成果：1.评估现有专利信息检索系统的性能，并提出相应的优化建议；2.设计和实现智能推送算法，提高搜索效率和准确度；3.利用数据挖掘技术，挖掘出具有高价值的专利信息，并应用于专利信息检索系统中；4.通过实验验证和结果分析，验证研究成果的有效性和可行性，并提供优化专利信息检索系统的可行解决方案。五、进度计划本研究分为以下几个阶段：1.确定研究问题及目标，准备开题报告（1周）2.调研现有专利信息检索系统及数据挖掘技术，分析并提出优化方案（2周）3.设计和实现智能推送算法（3周）4.利用数据挖掘技术分析和挖掘专利数据，并应用于系统中（4周）5.实验验证和结果分析，撰写论文及答辩（4周）总计14周，研究进度见下图：|时间|任务||:--|:--||第1周|准备开题报告||第2-3周|分析现有专利信息检索系统及数据挖掘技术||第4-6周|设计和实现智能推送算法||第7-10周|利用数据挖掘技术分析和挖掘专利数据，并应用于系统中||第11-14周|实验验证和结果分析，撰写论文及答辩|六、参考文献1.鲁德华，王江宏，张晓燕，等.专利信息检索与数据挖掘[M].北京:机械工业出版社,2013.2.李文涛.基于数据挖掘的专利信息分析系统的设计与实现[D].天津:天津大学,2015.3.贝尔斯曼,戴维.随机抽样的代价与好处[J].数据挖掘与知识发现,2019,3(1):1-11.4.张世文,刘超越.基于专利数据挖掘的创新链研究[J].科学技术与工程,2018,1