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基于专利供需知识图谱的交易推荐研究的开题报告
一、选题背景
随着技术的不断创新和发展，专利技术正在成为国家、企业、个人争取核心竞争力的重要手段。专利交易已成为专利持有人实现技术价值、市场价值和知识财产价值的主要渠道。然而，在专利交易市场中，缺乏透明度和可靠性的交易信息，导致了交易双方难以找到合适的交易对象，这影响了专利市场的繁荣发展。
为了解决这一问题，学术界和工业界开始利用机器学习、图谱建模等技术来提高交易推荐的精度和效率。基于知识图谱的专利供需匹配系统已经被广泛应用于专利交易市场，但由于该领域的研究还处于起步阶段，目前的专利知识图谱存在着不足之处，如信息不完整、质量不高和涵盖范围较窄等。因此，本研究旨在提出一种基于专利供需知识图谱的交易推荐系统，以实现优质专利交易市场的建立和促进技术创新的发展。
二、研究目的
本研究的主要目的为：构建一个基于专利供需知识图谱的交易推荐系统，提高专利持有人和买家之间的匹配度，促进专利交易市场的繁荣发展。具体来说，研究的目标为：
1.收集和整理专利交易信息，建立专利知识图谱；
2.利用自然语言处理技术，挖掘专利文本信息，抽取专利特征；
3.基于知识图谱和专利特征，构建专利供需匹配模型；
4.提出一种交易推荐算法，实现专利供需的自动匹配。
三、研究内容和关键技术
为了实现基于专利供需知识图谱的交易推荐，本研究将主要进行以下内容的深入研究：
3.1专利知识图谱的构建
本研究将收集专利搜索引擎和专利交易平台上的专利数据，并利用自然语言处理、信息提取和图谱建模等技术，构建专利知识图谱。展现专利之间的相关关系和知识结构，为后续的推荐模型提供数据支持和参考。
3.2专利特征抽取
本研究将采用主题模型、基于规则的分类和深度学习等技术，实现对专利文本的语义抽取和特征提取。通过分析专利文本中的关键词、主题、句法结构等信息，确定专利的特征向量，用于后续的专利供需匹配模型构建。
3.3专利供需匹配模型的构建
本研究将利用知识图谱中的专利相关关系，结合专利文本特征，提出一种基于图嵌入和机器学习的专利供需匹配模型。该模型将从专利品质、市场需求和交易历史等方面考虑，为专利持有人和买家推荐合适的交易对象。
3.4交易推荐算法的提出
本研究将根据构建的专利供需匹配模型和知识图谱，提出一种交易推荐算法。该算法将综合考虑专利持有人和买家的需求，结合专利相关因素和市场因素，实现专利供需的自动匹配和推荐。
四、研究意义
本研究将有以下意义：
1.建立优质专利交易市场，促进专利持有人和市场需求之间的有效匹配。
2.利用知识图谱和机器学习等技术，提高专利供需匹配的精度和效率。
3.发现和挖掘隐藏的专利价值，促进技术创新的发展。
4.推动知识图谱和机器学习等技术在专利领域的应用和推广，为知识管理和知识分享提供良好的技术支持。
五、研究计划和进度
本研究计划分为以下几个阶段：
1.数据采集和处理（1-2个月）：收集和整理专利交易数据、专利文本数据和专利知识图谱数据，并进行相关的数据清洗和预处理工作。
2.专利特征抽取（2-4个月）：利用自然语言处理技术和机器学习算法，实现对专利文本的语义抽取和特征提取。
3.专利供需匹配模型的构建（1-2个月）：基于知识图谱和专利特征向量，提出一种专利供需匹配模型，并进行模型优化和实验结果评估。
4.交易推荐算法的提出（1-2个月）：利用构建的专利供需匹配模型和知识图谱，提出一种交易推荐算法，并进行实验验证和结果分析。
5.系统集成和测试（1-2个月）：将专利供需匹配模型和交易推荐算法集成到交易平台中，并进行系统测试和优化。
预计本研究将在12个月内完成。