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题名基于ERG模型的专利引用关系形成影响因素研究
被引量:5
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作者
杨冠灿
刘彤
陈亮
张静
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机构
中国科学技术信息研究所
北京市计算中心
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出处
《科研管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2018年第11期122-131,共10页
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基金
国家自然科学基金项目:"基于多重关系整合的专利网络结构研究"(71303023
2013.1月-2016.12)
+1 种基金
国家自然科学基金项目:"基于指数随机图模型的专利引用关系形成影响因素及机理研究"(71403256
2014.1-2017.12)
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文摘
随着网络分析方法的深入,围绕着专利引文网络结构特征的研究出现了大量的研究成果,这些成果都从某种程度上折射出专利引文关系的形成受到了来自属性特征之外关系特征的影响,而现有的以回归方法为基础的统计推断方法难以将这些因素纳入进分析框架中来。本文借鉴指数随机图建模理论框架,将影响专利引用关系形成的若干因素归纳为网络自组织过程,属性特征影响过程与网络协同影响过程等因素,以PATSTAT风能数据为基础,根据不同类型的影响过程分别构建了若干独立的过程模型以及综合模型,通过对不同模型参数估计结果以及拟合优度的比较发现:专利的属性特征对于专利引用关系形成的影响被高估了;而引用关系的自组织过程对于专利引用关系的形成产生了更为重要的影响,其中三元传递结构的作用十分显著。该研究结论的发现,为下一步改进专利引用关系形成影响因素问题研究指明了方向。
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关键词
专利引文形成
指数随机图模型
PATSTAT
网络统计分析
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Keywords
patent citation formation
ERG (exponential random graph) model
PATSTAT
statistical network analysis
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分类号
G350.7
[文化科学—情报学]
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