7个突破性的专利数据分析技术：从技术洞察到商业决策

【免费下载链接】patents-public-dataPatent analysis using the Google Patents Public Datasets on BigQuery项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/patents-public-data

GitHub 加速计划 / pa / patents-public-data是一个基于BigQuery的专利分析平台，整合了来自政府机构、研究组织和私营公司的海量专利数据，为技术研究人员和企业决策者提供深度的专利洞察和趋势发现能力。

如何通过价值定位理解专利数据分析平台的核心优势

在当今技术驱动的商业环境中，专利数据已成为企业战略决策的关键资产。传统专利分析方法往往面临数据分散、处理复杂和分析浅层化等挑战，而GitHub 加速计划 / pa / patents-public-data项目通过整合BigQuery的强大计算能力与机器学习技术，构建了一个端到端的专利分析解决方案。

该平台的核心价值在于：

• 提供完整的专利分析工具链，支持从数据获取到深度挖掘的全流程
• 结合机器学习算法实现专利的自动分类、价值评估和趋势预测
• 开放的模块化设计允许用户根据特定需求定制分析流程
• 预置多种分析模板，降低专利分析的技术门槛

如何通过场景化应用发现专利数据的商业价值

专利数据分析平台的应用场景广泛，涵盖了从技术研发到商业战略的多个维度。以下是三个不同领域的实际应用案例：

科技企业研发战略制定

某人工智能初创公司在开发自然语言处理技术时，通过该平台分析了相关专利的分布情况。他们发现特定技术领域的专利集中度较高，但在某一子方向存在明显的技术空白。基于这一发现，公司调整了研发方向，成功在该领域取得了技术领先地位。

投资机构技术估值

一家风险投资公司利用该平台对目标投资企业的专利组合进行了全面评估。通过分析专利的权利要求广度、引用关系和技术分类，平台生成了专利价值评分，帮助投资机构更准确地评估目标企业的技术资产价值，降低了投资风险。

知识产权战略规划

某跨国企业通过平台监测竞争对手的专利申请动态，及时发现了潜在的专利侵权风险。平台的专利相似度分析功能帮助企业提前调整产品设计，避免了可能的法律纠纷，节省了大量的法律成本。

上图展示了专利景观分析的双分支并行处理架构。左侧分支负责特征提取与嵌入向量生成，为所有主题提供可复用的通用特征；右侧分支则专注于主题专属的专利扩展过程，包括种子集过滤、专利扩展和反种子集生成。这种架构设计既保证了分析的效率，又确保了结果的准确性。

如何通过渐进式操作掌握专利数据分析平台

环境搭建与配置

1. 克隆项目代码库到本地环境

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/patents-public-data cd patents-public-data

2. 安装必要的依赖包

import subprocess import sys def install_dependencies(): requirements_path = "models/landscaping/requirements.txt" subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install", "-r", requirements_path]) install_dependencies()

3. 配置Google Cloud认证

from google.cloud import bigquery from google.oauth2 import service_account def configure_bigquery_credentials(key_path): credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file(key_path) client = bigquery.Client(credentials=credentials, project=credentials.project_id) return client # 请将以下路径替换为您的服务账号密钥文件路径 client = configure_bigquery_credentials("/path/to/your/service-account-key.json")

基础数据分析操作

1. 专利数据查询与过滤

def query_patents(client, query): query_job = client.query(query) results = query_job.result() return [dict(row) for row in results] # 示例：查询特定技术领域的专利 sample_query = """ SELECT publication_number, filing_date, title FROM `patents-public-data.patents.publications` WHERE title LIKE '%artificial intelligence%' LIMIT 10 """ patents = query_patents(client, sample_query)

2. 专利特征提取与分析 专利特征提取模块：从专利文本中提取关键技术特征，为后续分析提供数据基础models/landscaping/tokenizer.py

3. 专利价值评估 专利价值评估模块：通过机器学习算法量化专利保护范围models/claim_breadth/model.py

如何通过专家经验优化专利数据分析流程

常见误区解析

传统专利分析方法与本工具的主要差异：

性能优化建议

1. 利用BigQuery的分区表功能 通过按申请日期或技术分类创建分区表，可以显著提高查询效率，特别是在处理海量专利数据时。

2. 合理设置数据处理批次大小 在进行机器学习模型训练时，根据可用内存和计算资源调整批次大小，平衡处理速度和模型性能。

3. 缓存中间结果 对于频繁使用的特征和计算结果，实施缓存机制可以减少重复计算，提高分析效率。

高级应用技巧

1. 多维度专利关联分析 结合专利的引用关系和分类信息，使用网络分析方法构建专利间的关联图谱，发现隐藏的技术联系。

2. 专利趋势预测 利用时间序列分析和机器学习模型，预测特定技术领域的发展趋势，为研发投入决策提供依据。

3. 专利组合优化 通过分析专利的覆盖范围、强度和风险，优化企业的专利组合，提高知识产权资产的整体价值。

通过掌握这些高级应用技巧，技术探索者可以充分发挥专利数据分析平台的潜力，从专利数据中挖掘出有价值的技术洞察和商业机会，为创新决策提供有力支持。

【免费下载链接】patents-public-dataPatent analysis using the Google Patents Public Datasets on BigQuery项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/patents-public-data