专利文本的可视化及应用

被引：2

作者：

陈赣 ^{[1
]}

陆庭辉 ^{[2
]}

文贵华 ^{[2
]}

机构：

[1] 广东联合电子收费股份有限公司

[2] 华南理工大学计算机科学与工程学院

来源：

计算机工程与设计 | 2009年 / 30卷 / 03期

关键词：

专利文本; 高维数据; 可视化; 流形;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2009.03.020

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

专利文本集的可视化有利于发现专利之间隐含的关系或聚类结构,进而实现技术趋势预测、技术跟踪、竞争分析等。专利文本向量化后形成的文本向量是典型的高维数据,采用经典的降维算法难以得到所期望的可视化效果。认为专利文本向量化后形成的高维数据实际是低维流形,需要采用有效的流形学习来实现降维,通过对比两种最新的流形学习方法,结果表明局部线性嵌入方法最适合于专利文本的可视化,将其应用到基于专利的创造支持系统取得了较好的可视化效果。

引用

页码：759 / 762

页数：4

共 5 条

[1] 邻域参数动态变化的局部线性嵌入 [J].