关联规则推荐专利技术综述
关联规则推荐专利技术综述
摘要：本文介绍了关联规则相关的重要技术及其技术发展路线，通过对关联规则相关专利进行分析，梳理出关联规则推荐技术重要的发展及趋势，并结合业内重要申请人的技术演进，对推荐系统的发展历程和呈现形态进行分析，预测未来关联规则推荐系统技术的发展新趋势。
技术发展状况分析
关联规则是数据挖掘领域的重要算法，其广泛应用于各个领域，其优点在于关联规则反映了事物之间的相互依赖性和关联性，关联规则技术则是将数据资料中产生的高关联性项目组进行收集处理，然后构建起一定的关联规则。构建出的关联规则必须满足用户规定的最小支持度，它表示了一组项目关联在一起需要满足的最低联系程度。构建出的关联规则也必须满足用户规定的最小可信度，它反映了一个关联规则的最低可靠度。
1 技术构成分析
目前常用的基于关联规则的推荐算法有以下三种：Apriori算法，FP-Tree 算法和Eclat算法。上述算法都是基于关联规则的算法，其算法也都由频繁项发现和产生关联规则两部分组成，对算法的优化也都是基于上述两部分进行的。
2 专利申请现状
图1 国内外专利申请量历年分布图
由图1可以看出，基于关联规则的推荐的中国专利申请量基本与全球申请量
趋势保持一致，基本上保持逐步增长的态势，在2015年之后与全球申请量一样
进入急速增长阶段。基于关联规则的推荐的中国专利申请相比于全球起步较晚，
第一件专利申请出现在2003年，而外国的最早的相关申请出现在1995年。这主
要原因是由于国内申请人的基础研究能力薄弱，并且国内的个性化推荐的市场比
较小，国外申请人对中国市场不够重视。2012年之后，随着大数据技术的发展和
中国经济的增长，国内申请人的专利申请量开始快速增长，并在2013年超过了
国外申请人的申请量，在接下来的几年中，国内申请人的申请量也远远超过了国
外申请人，这与中国大力推动互联网建设密切相关。
3 重要申请人
从全球专利申请量排名前10位的申请人来看，主要来自中国、美国和俄罗斯。其中中国企业和机构占据7个席位，美国企业有2个席位，俄罗斯有1个席位。从企业类型来看，IBM、国家电网、腾讯、阿里巴巴、京东、Yandex，Tata、微软、平安都是各国知名的涉及大数据的企业，占据了9个席位，重庆邮电大学
作为知名高校占据了1个席位。由上可见，涉及大数据业务的企业是推动基于关
联规则推荐技术的中的主要力量。
技术发展脉络与重点专利分析
目前常用的基于关联规则的推荐算法有以下三种：Apriori算法，FP-Tree
算法和Eclat算法。上述算法都是基于关联规则的算法，其算法也都由频繁项发
现和产生关联规则两部分组成，对算法的优化也都是基于上述两部分进行的。
1 Apriori算法：
Apriori算法是挖掘关联规则频繁项集的典型算法，其核心思想是基于两个
阶段频繁集的递推。首先基于先验知识设定最小支持度和最小置信度，通过扫描
事件集找出所有的频繁项集，在此基础上找出频繁二项集，如此迭代找出满足最
小支持度的所有频繁集，由频繁集产生强关联规则，然后使用前面找到的频繁集
产生满足最小置信度的强规则，从而推荐出用户感兴趣的事件。
（1）理论创建和完善：在这个时期Apriori算法刚刚被提出时，相关的专
利申请量较少，对Apriori算法的研究主要在于创立和完善具体的算法。IBM在1995年5月提出了申请号为US43679495A的专利，其公开了如何发现频繁项，定
义了如何在消费者的购买记录中发现交易关联频繁项的方法。
（2）算法的优化：随着大数据和互联网技术的发展，数据量呈现爆炸式的
增长，Apriori算法的缺点日益突出，其在数据集较大的情况下效率比较慢，因
此对Apriori算法进行优化是关注的重点，IBM在2011年8月申请号为
US13206827中通过数据挖掘算法将处理所有列以及所有列组合和列查找列模式时，以优化和改进以提高频繁项的发现效率。
1.
算法与其他算法或具体领域相结合：随着市场对于个性化推荐的要求的日益
提高，各个领域的企业纷纷开始在该领域进行大量专利布局，因此，Apriori算
法与具体的技术领域相结合，进而对Apriori算法根据领域的特点进行优化成为
了研究热点。阿里巴巴在2016年3月申请号为CN201610200506中提出了一种频
繁项集的挖掘方法、装置及系统，利用频繁项集挖掘算法对被分配的子数据进行
频繁项集挖掘，得到局部频繁项集以提升数据项挖掘的耗费时间。
2 FP—tree算法
在2000年由Han Jiawei等人提出的FP-GROWTH算法为了提高挖掘效率，减
少对原数据集的读取次数及候选频繁项目集的生成，要求在内存中构造FP-TREE。FP-TREE以共享前缀的方式对原始数据集进行了极大的压缩。
1.
理论创建和完善：在FP-tree算法刚刚被提出时，主要的研究方式完善FP-tree基础算法。HAN JIAWEI在2003年02月申请号为US74601200中提出了一种
本发明提供了可用于为频繁项目挖掘数据库的方法装置和数据结构。有助于数据
挖掘的方式使用频繁模式树来表示数据库的内容。
（2）算法的优化：在这个阶段，随着数据量的增加，但研究还是集中在算
法的改进，申请人主要集中在外国大公司和科研院所。英特尔公司在2009年5
月提出了申请号为CN200680054391用于基于内容的分割与挖掘的基于系统的方法，公开了提供用于将数据库或数据仓的数据分割为几个独立部分而作为数据挖
掘过程的组成部分的方法和系统。
（3）算法与其他算法或具体领域相结合：随着个性化推荐的迅速发展，FP-tree技术也迎来了爆发式的增长，其应用于商品推荐，服务推荐等众多领域，电
子科技大学在2018年12月申请号为CN201810786269中提出了基于学生数据的
行为趋势挖掘分析方法和系统，本发明提出了一种随机森林权重自拟合算法，在
对非均衡数据的分类上能够提高少数类的准确率，同时能够适应随着时间推移数
据分布以及行为表现上的变化。
3 Eclat算法
Eclat算法是Zaki等人提出的一种基于垂直数据结构表示，运用深度优先搜
索策略进行关联规则挖掘的算法。该算法利用等价类思想将事务数据库划分为相
互不重叠的多个独立子空间，每个子空间自底向上独立进行挖掘。
（1）理论创建和完善：在Eclat算法刚刚被提出时，Eclat算法刚刚被提出，该阶段的重点在于算法理论的创建和完善。为了寻找网络中的最佳路径，ORACLE
在1998年05月在申请号为US7355898中提出了一种受外界影响的接近最优路径
装置和方法受外界影响的接近最优路径装置和方法，其中详细介绍了等价类的概念。
（2）算法的优化：在这个阶段，随着数据量的增加，但研究还是集中在算
法的改进，申请人主要集中在外国大公司和科研院所。IBM在2016年3月在申请
号为US201715613404中提出了在多个运行时产物中搜索至少一个关系模式的方
法和系统，公开了如何在SQL数据库中发现最频繁使用的SQL关系以便提高频繁
项的发现效率和准确度。
（3）算法与其他算法或具体领域相结合：随着市场对于个性化推荐的要求的日益提高，各个领域的企业纷纷开始在该领域进行大量专利布局，因此，Eclat算法与具体的技术领域相结合，进而对Eclat算法根据领域的特点进行优化成为了研究热点，腾讯在2019年6月申请号为CN201910517806中提出了一种热点挖掘方法，利用所述文档簇之间的相似性进行文档簇聚类，得到目标文档簇以过滤掉大量未包含频繁项集的文档，为后续层次聚类节省时间开销，提高了热点挖掘效率。
结语
随着大数据时代的来临，对大数据进行数据挖掘以获得有用的信息以进行个性化推荐势必成为产业研究的热点，而基于关联规则的推荐作为常用的个性化推荐方式之一也成为研究和关注的重点。Apriori算法是目前使用的最广泛的基于关联规则推荐的算法，国内和国外均对其进行了广泛的研究和应用，在国内以电子商务为代表的企业，例如，阿里巴巴，腾讯，京东等对在这方面具备较强的技术实力，因此，上述企业可以针对Ariori算法继续进行研究和相关专利申请，完善其在国内和国外的专利布局。FP-Tree算法和Eclat算法的改进和应用仍有较大的研究和申请空间，可以针对这两种算法进行针对性的布局和改进。（作者1对本文贡献等同于第一作者。）
专利分析报告
专利分析报告 第一篇：综述 随着科技的不断发展和企业竞争的不断加剧，专利已经 成为了企业获取核心技术和优势的重要手段。因此，专利分析已经成为了许多企业不可或缺的研究方法。 专利分析可以帮助企业了解市场趋势、技术发展、竞争 对手、专利情况等相关信息。在这里，我们将以专利分析报告为主要内容，介绍专利分析的方法以及如何编写专利分析报告。 在编写专利分析报告之前，我们需要明确以下三个方面 的内容。首先是研究主题，这是指需要研究的领域或问题。其次是研究目标，这是指需要达成的研究目的，如市场趋势、技术发展、竞争对手等。最后是研究范围，这是指所选取的专利或技术范围。 在确定了以上三个方面之后，我们需要使用专业的专利 分析工具进行专利检索和分析。这些工具包括专利数据库、专利分析软件等。在检索和分析专利时，我们需要确定合适的检索词，并结合筛选条件，过滤出与研究主题相关的专利。 在整理出关键专利信息之后，我们需要进行专利的分类 和统计分析，如技术领域分类、专利类型分类、专利持有人分类等。通过统计分析，我们可以更加清晰地了解专利的分布情况以及各类专利的市场占有率。 最后，在编写专利分析报告时，我们需要结合以上的分 析结果，撰写出对研究主题的综述、市场情况、技术情况、技术趋势、竞争对手等内容，并提出相关的建议和意见。
通过以上的方法和步骤，我们可以编写出一份完整的专 利分析报告，为企业提供有用的参考和决策依据。 第二篇：方法 在进行专利分析之前，我们需要先确定研究的主题、目 标和范围，然后使用专业的专利分析工具进行专利检索和分析。 1. 确定研究主题、目标和范围 研究主题指需要研究的领域或问题，如人工智能、区块 链等。研究目标是指需要达成的研究目的，如了解市场趋势、技术发展、竞争对手等。研究范围是指所选取的专利或技术范围。 2. 使用专业的专利分析工具 专业的专利分析工具包括专利数据库、专利分析软件等。我们需要选择合适的工具，根据研究主题和目标，确定合适的检索词和筛选条件，过滤出与研究主题相关的专利。 3. 整理关键专利信息 整理出与研究主题相关的专利并提取出关键信息，如专 利名称、专利号、专利申请人、专利摘要等。 4. 分类和统计分析 对整理出的关键专利信息进行分类和统计分析，如技术 领域分类、专利类型分类、专利持有人分类等。通过统计分析，我们可以更加清晰地了解专利的分布情况以及各类专利的市场占有率。 5. 撰写专利分析报告 结合以上的分析结果，撰写出对研究主题的综述、市场 情况、技术情况、技术趋势、竞争对手等内容，并提出相关的建议和意见。编写专利分析报告的内容应当透彻、详细、准确，以便为企业提供有用的参考和决策依据。
关联规则挖掘综述
关联规则挖掘综述 本文介绍了关联规则挖掘的研究情况，提出了关联规则的分类方法，对一些典型算法进行了分析和评价，指出传统关联规则衡量标准的不足，归纳出关联规则的价值衡量方法，展望了关联规则挖 蔡伟杰张晓辉朱建秋朱扬勇2 （复旦大学计算机科学系上海 200433） 摘要：本文介绍了关联规则挖掘的研究情况，提出了关联规则的分类方法，对一些典型算法进行了分析和评[1]价，指出传统关联规则衡量标准的不足，归纳出关联规则的价值衡量方法，展望了关联规则挖掘的未来研究方向。 关键词：数据挖掘，关联规则，频集，OLAP 1 引言 数据挖掘（Data Mining），又称数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database），在最近几年里已被数据库界所广泛研究，其中关联规则（Association Rules）的挖掘是一个重要的问题。 关联规则是发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系，这些规则找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。发现这样的规则可以应用于商品货架设计、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。 Agrawal等于1993年[1]首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。他们的工作包括对原有的算法进行优化，如引入随机采样、并行的思想等，以提高算法挖掘规则的效率；对关联规则的应用进行推广。 最近也有独立于Agrawal的频集方法的工作[18,19]，以避免频集方法的一些缺陷，探索挖掘关联规则的新方法。同时随着OLAP技术的成熟和应用，将OLAP 和关联规则结合[20,21]也成了一个重要的方向。也有一些工作[6]注重于对挖掘到的模式的价值进行评估，他们提出的模型建议了一些值得考虑的研究方向。 本文第二部分是对关联规则基本概念的介绍，提出了关联规则的分类方法；第三部分是对挖掘算法的介绍，从经典的apriori开始，然后描述了对该算法的优化拓展，接着讲述脱离apriori算法的方法，最后是多层、多维的关联规则挖掘；第四部分归纳出关联规则价值衡量方法，主要从两个方面进行考虑：系统客观层面和用户主观层面；最后展望了关联规则挖掘的未来研究方向。
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图1 国内外专利申请量历年分布图 由图1可以看出，基于关联规则的推荐的中国专利申请量基本与全球申请量 趋势保持一致，基本上保持逐步增长的态势，在2015年之后与全球申请量一样 进入急速增长阶段。基于关联规则的推荐的中国专利申请相比于全球起步较晚， 第一件专利申请出现在2003年，而外国的最早的相关申请出现在1995年。这主 要原因是由于国内申请人的基础研究能力薄弱，并且国内的个性化推荐的市场比 较小，国外申请人对中国市场不够重视。2012年之后，随着大数据技术的发展和 中国经济的增长，国内申请人的专利申请量开始快速增长，并在2013年超过了 国外申请人的申请量，在接下来的几年中，国内申请人的申请量也远远超过了国 外申请人，这与中国大力推动互联网建设密切相关。 3 重要申请人 从全球专利申请量排名前10位的申请人来看，主要来自中国、美国和俄罗斯。其中中国企业和机构占据7个席位，美国企业有2个席位，俄罗斯有1个席位。从企业类型来看，IBM、国家电网、腾讯、阿里巴巴、京东、Yandex，Tata、微软、平安都是各国知名的涉及大数据的企业，占据了9个席位，重庆邮电大学 作为知名高校占据了1个席位。由上可见，涉及大数据业务的企业是推动基于关 联规则推荐技术的中的主要力量。 技术发展脉络与重点专利分析 目前常用的基于关联规则的推荐算法有以下三种：Apriori算法，FP-Tree 算法和Eclat算法。上述算法都是基于关联规则的算法，其算法也都由频繁项发 现和产生关联规则两部分组成，对算法的优化也都是基于上述两部分进行的。 1 Apriori算法： Apriori算法是挖掘关联规则频繁项集的典型算法，其核心思想是基于两个 阶段频繁集的递推。首先基于先验知识设定最小支持度和最小置信度，通过扫描 事件集找出所有的频繁项集，在此基础上找出频繁二项集，如此迭代找出满足最
蓝相液晶显示器的专利发展综述
蓝相液晶显示器的专利发展综述 蓝相液晶显示器（Blue Phase Liquid Crystal Display，简称BPLCD）是一种新型的液晶显示技术，其具有响应速度快、色彩饱和度高、对比度优秀等优点，因此备受关注。 在蓝相液晶显示器的发展过程中，专利技术发挥着重要作用，不仅推动了技术的创新发展，还为企业竞争提供了有力支撑。本文将对蓝相液晶显示器的专利发展进行综述，探讨其发 展现状和未来趋势。 一、蓝相液晶显示器专利的技术原理和核心特点 蓝相液晶显示器是一种基于液晶分子自组织的新型显示技术，其核心技术包括蓝相液 晶材料的设计、制备和结构优化等方面。相比传统的液晶显示技术，蓝相液晶显示器具有 更快的响应速度和更高的色彩纯度，能够实现更加生动逼真的图像显示效果。蓝相液晶显 示器的核心技术主要包括特殊的相位结构设计、驱动电路设计以及蓝相液晶材料的研究等 方面，这些技术都离不开专利技术的支持和保护。 二、蓝相液晶显示器专利的发展现状 蓝相液晶显示器技术的专利发展经历了起步阶段、爆发阶段和成熟阶段等不同阶段。 在起步阶段，相关技术的专利申请数量有限，主要集中在一些液晶显示器开发和研究机构。随着蓝相液晶显示器技术的不断突破和进步，相关专利的申请数量逐渐增加，涉及的领域 也越来越广泛，从蓝相液晶材料的设计到显示器件的制备，再到应用领域的拓展，专利的 数量和质量都得到了极大的提升。目前，蓝相液晶显示器技术的专利发展进入了成熟阶段，相关专利的布局已经较为完善，涉及的技术领域也相对饱满，这为蓝相液晶显示器技术的 产业化和商业化奠定了坚实的基础。 未来，蓝相液晶显示器技术的专利发展将呈现出以下几个趋势： 1. 专利布局将更加全面。随着蓝相液晶显示器技术的不断深入和广泛应用，相关专 利的布局将更加全面，涵盖的技术领域将更加细分和具体，这将有利于企业在竞争中获取 更强的竞争优势。 2. 专利质量将更加重视。在专利布局和申请数量已经趋于饱和的情况下，专利质量 将成为企业竞争的重要标志。未来，企业将更加注重专利技术的前沿性和先进性，努力提 高专利技术的实际价值和市场竞争力。 3. 专利合作将更加广泛。蓝相液晶显示器技术的发展需要多方共同努力，相关专利 技术的合作和交流将更加频繁和深入，这将有助于加速蓝相液晶显示器技术的创新和发 展。
碳量子点自上而下制备方法专利技术综述
碳量子点自上而下制备方法专利技术综 述 摘要：碳量子点是近年来新兴的碳材料，本文综述了碳量子点的相关技术背景，按照“自上而下”法综述了碳点的技术演进路线。 关键词：碳点荧光制备 一、概述 碳点是一种尺寸小于10nm的分散的类球形荧光碳纳米颗粒，由于其粒径小、成本低、生物相容性好的特点，其应用已经受到了越来越多的重视，在生化传感、成像分析、环境检测、光催化技术及药物载体等领域具有很好的应用潜力。 碳点的制备方法可概括为自上而下法和自下而上法两大类，自上而下法是通 过各种途径将大的碳材料剥离成小的碳颗粒，然后对颗粒表面进一步修饰来提高 其发光效率的方法，所得碳点主要是石墨类型，荧光量子产率通常低于10％。 图1 碳点制备方法技术发展路线
从图1可以看出，南卡罗来纳大学于2004年通过弧光放电首次发现了碳点，在之后的几年内其他碳点的制备方法应运而生。 二、碳点自上而下法技术路线演进 图2“自上而下”法专利技术路线演进 自2004年xu在弧光放电实验中发现碳点后，引发了材料领域的对碳点的高 度兴趣，继而在2006年和2007年又相继出现激光消蚀法和电化学法制备碳点， 这几种方法都属于“自上而下”法制备碳点的常用方法。专利CN106904594A是 以甲苯为碳源，采用电弧放电一步法制备白光碳量子点荧光发光材料；专利 CN103449404A在碱性条件下以小分子醇类为碳源，含有醇类的电解液中制备了碳点，此法产率较高、操作简单，上述两篇都为自上而下法制备碳点的代表性专利。 2.1弧光放电法 电弧放电法是最初发现荧光碳点的方法，2004年Xu等[1]用凝胶电泳法分离 纯化电弧放电法合成的单壁碳纳米管悬浮液时，发现悬浮液在凝胶电泳作用下能 分成三部分，速度最快的那部分在350nm紫外灯下有荧光信号，进一步采用电泳 法可依次分离出发射蓝绿色，黄色和橘红色荧光的三种荧光纳米材料，从而发现 了可以发射荧光的新型碳纳米材料 CDs 虽然该方法制得的CDs荧光性能较好， 但是其产率低，仅占悬浮液的10wt%，同时纯化过程复杂，不利于产物的收集。 2.2 电化学法 电化学方法主要是利用碳源作为工作电极而制备的CDs。2007年，Zhou等[2] 人首先提出了用电化学的方法来合成碳点。他用多壁碳纳米管来作为电化学反应
超声电动牙刷专利技术综述
超声电动牙刷专利技术综述 随着口腔保健意识的增强和生活水平的提高，越来越多的人开始采用电动牙刷代替传 统手动牙刷，其中又以超声电动牙刷最受欢迎。超声电动牙刷相比普通电动牙刷更加高效 且温和，因为它利用高频率的声波震动来清洁口腔中的牙齿和牙龈。但是，超声电动牙刷 的发明和研制中涉及到多项专利技术，本文将对其中几项重要的技术进行综述。 一、声波源技术 超声电动牙刷的核心部件是声波源，通常由电子振荡器和震荡器组成。超声波的频率 一般在1.6-1.7MHz之间，根据不同的设计和研发，有些品牌的超声电动牙刷可以达到 2.4MHz的高频率。该技术的核心是实现振荡器与电子振荡器的协调工作，以高速、稳定地产生超声波。 具有自适应、自动判断头部的超声波源技术的智能牙刷尤其受到消费者的追捧。该技 术可以记录使用者的牙齿数、牙齿形状、牙齿位置和牙龈健康状况等信息，在不同部位调 整超声波的发射频率和能量强度，以达到全面、温和而有效的清洁效果。 二、声波牙刷头设计技术 声波牙刷头是共振体，震动方向与刷毛方向垂直，产生波动和清洁效果。超声电动牙 刷普遍采用双模式牙刷头，可以实现前后十字型清洁和弧形清洁模式。其中，前后十字型 清洁模式用于刷除牙齿表面的菌斑，弧形清洁模式则用于清洁贴在牙齿表面和牙龈间隙的 污垢和污染物。 声波牙刷头设计技术的关键在于能否与声波波长相匹配，以实现产生足够的声波波幅。一些先进的超声电动牙刷牙刷头采用多层结构，利用复合材料提高刚度和强度，以获得更 强的共振效应和更好的清洁效果。 三、清洁和甩干技术 相比传统的电动牙刷，超声电动牙刷具有更加高效的清洁和甩干技术。在清洁方面， 超声波可以穿透牙齿表面和封闭的牙齿间隙，有效地去除龈缝中的细菌、牙石和污渍。在 甩干方面，超声波可以振动刷毛，将水分甩干，以减少细菌的繁殖和保持刷头清洁。 此外，一些品牌的超声电动牙刷还配备了智能清洁和自动甩干功能，能够根据用户使 用频率和清洁时间等信息，在每次使用后自动清除和甩干超声波振动器，以确保下一次使 用的卫生性和牙刷头寿命。 四、充电和电池技术
专利专项研究报告
专利专项研究报告 专利专项研究报告 一、研究背景 随着科技的飞速发展和市场竞争的日益激烈，专利成为企业保护技术和创新的重要手段之一。通过申请和拥有专利，企业能够保护自己的技术成果，阻止他人对其技术的侵权，进而在市场中保持竞争优势。因此，专利的研究越来越受到企业和研究机构的关注。本报告旨在对专利进行专项研究，以帮助企业更好地应用专利保护技术和创新。 二、研究内容 1. 专利的定义和作用 本部分主要介绍专利的定义和作用。专利是国家对发明者创造、实施和使用新技术的独占权的法律措施。通过获得专利，发明者可以保护自己的技术成果，并享有一定期限的独占权。专利能够刺激创新活动，在科技发展和经济增长中发挥重要作用。 2. 专利的分类和申请 本部分主要介绍专利的分类和申请过程。根据技术领域的不同，专利可以分为发明专利、实用新型专利和外观设计专利。发明专利适用于新发明的技术解决方案，实用新型专利适用于新型的实用技术，外观设计专利适用于产品的外观设计。申请专利的过程包括撰写专利申请文件、提交申请、等待审查和获得授权等步骤。
3. 专利的侵权和防范 本部分主要介绍专利的侵权和防范措施。专利的侵权是指他人在专利保护期内未经发明者许可擅自使用专利技术。发明者可以通过侵权诉讼等手段维护自己的专利权益。为了防范专利的侵权，企业可以进行技术监测，以及与他人签订技术许可协议和保密协议等措施。 4. 专利的价值评估 本部分主要介绍专利的价值评估方法。专利的价值评估是对专利技术的市场价值进行评估和确定。通过专利价值评估，企业可以了解专利的投资回报和商业化潜力，从而更好地决策专利运营的策略。 三、研究意义 通过对专利的专项研究，可以帮助企业更好地理解专利的定义、作用、分类和申请过程，进一步提高企业对技术和创新的保护意识。同时，研究专利的侵权和防范措施，可以帮助企业保护自己的专利权益，减少经济损失。此外，研究专利的价值评估方法，可以帮助企业更好地决策专利运营的策略，实现专利的商业化价值。 四、研究方法 本研究将采用文献研究和实证研究相结合的方法，通过查阅相关文献和实证调研，对专利的内容、申请和价值进行深入研究。
专利申请中的专利检索和技术分析方法
专利申请中的专利检索和技术分析方法 在专利申请过程中，专利检索和技术分析是非常重要的环节。通过对已有技术的检索和分析，申请人可以了解相关领域的先前技术，确定自己的发明创造是否具备专利可行性，同时也有助于提高专利文件的质量和有效性。本文将介绍专利申请中常用的专利检索和技术分析方法。 一、专利检索方法 专利检索是指通过各类专利数据库进行信息检索，以了解相关领域已有的专利技术。专利检索的目的是确定自己的发明创造是否具有新颖性和创造性，从而决定是否进行专利申请。 在进行专利检索时，有以下几种常用的方法： 1. 关键词检索法：通过输入一定的关键词或词组，检索相关领域的专利技术。可以选择检索引擎提供的高级搜索功能，如布尔运算符、通配符等，以提高检索的准确性和效率。 2. 分类号检索法：专利检索系统会为每一项专利分配国际分类号或国内分类号，通过查询相关分类号，可以快速定位到特定领域的专利技术。 3. 引证文献检索法：通过查阅专利文献的引证文献，发现引证了某一专利的其他专利，以了解更多相关技术信息。
4. 专利法律状态检索法：通过查询已有专利的法律状态，了解该专利是否还处于有效期内，是否被撤销或无效等情况。 以上方法可以结合使用，以获得更全面的专利技术信息。专利检索的结果应该包括相关技术领域内已有的专利，特别是与自己发明创造最为相关的专利。 二、技术分析方法 技术分析是对已有专利技术进行评估与分析，以确定自己的发明创造与已有技术的区别和差异性，从而为申请专利提供有效的论据。常用的技术分析方法如下： 1. 分析专利权利要求：针对已有专利的权利要求进行细致的分析。权利要求表达了专利权人所要保护的技术范围和要求，分析专利权利要求有助于确定自己发明创造是否与已有专利存在明显区别。 2. 对比分析法：将已有专利与自己的发明创造进行对比分析，寻找两者之间的相似点和不同点。可以分析技术特征、功能优势、应用范围等方面，评估自己的发明创造是否具备独创性和创新性。 3. 技术趋势分析法：对相关技术领域的发展趋势进行研究，分析已有专利所属技术领域的发展潮流和未来走向。这有助于判断自己的发明创造是否具备商业前景和市场竞争力。 4. 专利文献综述法：对已有专利进行综述分析，总结各个专利之间的联系和技术进展。通过阅读专利文献综述，可以及时了解相关技术领域的最新动态，从而为自己的专利申请提供参考和借鉴。
大数据领域专利技术分析
大数据领域专利技术分析 在当今信息爆炸的时代，大数据已成为企业和个人获取、存储和分 析海量数据的重要手段。伴随着大数据应用的日益普及，相关领域的 专利技术也得到了广泛的关注。本文将对大数据领域的专利技术进行 分析，探讨其发展趋势和技术应用。 一、大数据领域专利技术的发展概况 大数据领域的专利技术近年来呈现出快速增长的趋势。根据专利数 据库的统计数据，大数据相关专利的申请数量自2010年以来就呈现持 续增长的态势，每年都有数以万计的专利申请涉及到大数据领域。这 反映了大数据技术在商业领域的重要性和广泛应用。 在大数据的专利技术中，数据存储和处理技术是最为核心和关键的 领域。随着数据量的不断增大，企业和个人对存储和处理技术的需求 也日益迫切。因此，在专利技术中涉及到的存储介质、数据管理系统、数据处理算法等方面的技术成为了热门的研究和申请对象。 二、大数据领域专利技术的分类与趋势 根据大数据领域的应用领域和技术特点，可以将其分为以下几个子 领域：数据存储与管理技术、数据处理与分析技术、数据安全与隐私 保护技术、数据可视化技术等。下面将就这几个方面的专利技术作简 要分析和阐述。 1. 数据存储与管理技术
在大数据的存储和管理技术方面，分布式存储系统和云计算技术是 当前的研究热点。分布式存储系统通过将海量的数据分散存储在多个 节点上，能够提高数据的并行读写速度和可靠性。云计算技术则通过 虚拟化技术将计算资源进行统一管理，实现按需分配和动态伸缩，为 大数据的存储和管理提供技术支持。 2. 数据处理与分析技术 大数据的处理和分析技术是实现数据挖掘和业务智能的基础。在这 一方面的专利技术中，机器学习、人工智能以及数据挖掘等技术应用 广泛。其中，机器学习技术通过训练模型和算法，能够从海量数据中 发现规律和模式，为企业决策提供支持。此外，数据挖掘技术也在大 数据处理中发挥着重要作用，能够通过对数据进行分类、聚类、关联 规则挖掘等，帮助企业发现潜在的商业价值。 3. 数据安全与隐私保护技术 随着大数据的应用范围日益扩大，对数据安全和隐私保护的要求也 越来越高。因此，在大数据领域专利技术中，数据加密、访问控制、 数据脱敏等安全技术受到了广泛的关注和应用。这些技术能够有效地 保护数据的安全，并且符合数据保护法规的要求。 4. 数据可视化技术 数据可视化技术是将抽象的数据通过图形、图表等形式呈现给用户，提升数据交互和理解的效果。在大数据领域，数据可视化技术可以帮
大数据分析中的关联规则挖掘技术综述
大数据分析中的关联规则挖掘技术综述 摘要：随着大数据时代的到来，企业和组织面临着海量数据的挑战。为了从大数据中发现有价值的信息和知识，关联规则挖掘技术应运而生。本文对大数据分析中的关联规则挖掘技术进行了综述，包括关联 规则挖掘的基本概念、算法原理以及应用领域。通过理解和掌握这些 技术，企业和组织可以更好地利用大数据分析提供的洞察力，并在决 策和业务中获得竞争优势。 1. 引言 在大数据时代，人们面临着处理和分析海量数据的挑战。大数据分 析成为了企业和组织获取有价值信息和知识的重要手段。关联规则挖 掘技术是大数据分析中的一项关键技术，它可以帮助人们发现数据中 隐藏的关联关系和模式。本文将对关联规则挖掘技术进行综述，旨在 提供关联规则挖掘技术在大数据分析中的应用价值和工作原理。 2. 关联规则挖掘的基本概念 关联规则是在大数据分析中用于描述数据项之间的关联关系的一种 方法。关联规则通常采用“A -> B”的形式，表示前项A与后项B之间 存在一定的关联性。关联规则的两个重要指标是支持度（support）和 置信度（confidence）。支持度表示规则在数据集中出现的频率，而置 信度表示规则的可靠性。 3. 关联规则挖掘的算法原理
在大数据分析中，有许多关联规则挖掘算法可供选择。其中最常用的算法包括Apriori算法、FP-growth算法和ECLAT算法。Apriori算法是一种基于候选项生成和剪枝的算法，它通过迭代生成频繁项集来找到关联规则。FP-growth算法是一种基于前缀树的频繁模式挖掘算法，它通过构建频繁模式树来发现频繁项集。ECLAT算法是一种基于垂直数据存储格式的关联规则挖掘算法，它可以有效地处理高维数据。4. 大数据分析中的关联规则挖掘应用 关联规则挖掘技术在大数据分析中有广泛的应用。其中之一是市场篮子分析，通过挖掘超市购物篮中不同商品之间的关联规则，可以帮助超市实现精准营销和商品推荐。另一个应用是网络流量分析，通过关联规则挖掘可以发现网络中的异常行为和潜在威胁。此外，关联规则挖掘还可以应用于客户关系管理、医疗数据分析等领域。 5. 关联规则挖掘技术的挑战和发展趋势 虽然关联规则挖掘技术在大数据分析中有着广泛的应用，但也面临着一些挑战。其中之一是维度诅咒，随着数据维度的增加，寻找频繁项集变得更加困难。另一个挑战是数据的稀疏性，许多数据集中可能存在大量的零值，这会对关联规则挖掘的效果产生影响。为了解决这些挑战，研究人员将关联规则挖掘技术与其他技术（如网络分析、自然语言处理等）进行结合，并提出了一些改进算法。 6. 结论
人工智能推荐算法专利
人工智能推荐算法专利 近年来，随着人工智能技术的不断发展，各类人工智能应用也越来 越普及。其中，人工智能推荐算法被广泛应用于电商、社交媒体、在 线视频等领域中。为了保护相关技术的创新和发明，越来越多的企业 开始申请人工智能推荐算法专利。本文将探讨人工智能推荐算法专利 的重要性和申请流程。 一、人工智能推荐算法专利的重要性 人工智能推荐算法是基于用户行为数据和内容信息的个性化推荐系统。通过对用户历史行为的分析，能够预测用户的行为和兴趣，并向 用户推荐相应的产品或服务。对于电商、社交媒体、在线视频等行业，人工智能推荐算法已经成为了吸引用户的重要手段之一。 申请人工智能推荐算法专利的重要性主要表现在以下两个方面： 1. 保护自己的技术创新 随着市场竞争的加剧，各类企业都在尝试研发更为智能化的推荐算法。因此，如果企业拥有自己的推荐算法，并申请了相关的专利，就 可以避免被竞争对手抄袭或者侵权。保护自己的技术不被滥用，保持 竞争优势。 2. 增加经济收益 拥有人工智能推荐算法专利可以让企业在商业利益上获得更多的保障。对于互联网公司或电商企业来讲，推荐算法是重要的商业模式之
一。申请相关专利可以保护自己的利益，防止不法之徒的侵害。同时，企业还可以将专利授权或者许可给其他企业，获取可观的经济收益。 二、人工智能推荐算法专利的申请流程 对于想要申请人工智能推荐算法专利的企业或个人，需要遵循以下 流程： 1. 创新点的发现 首先，需要在自己的推荐算法中发现创新点。这个创新点可以是在 推荐机制、数据处理、模型分析或者其他方面。需要强调的是，该创 新点需要符合专利法等有关法律法规的规定，并且具有可实施性。 2. 专利检索 一旦找到了发明或者实用新型的创新点，需要进行专利检索以了解 现有相关专利的情况。这有助于申请人明确自己的专利所在位置和优势，并且避免因为专利侵权，造成不必要的经济损失。 3. 申请材料准备 准备申请材料的过程中，需要提供专利申请书、专利权利要求书、 摘要和实施例说明书，还需要提供有关的技术资料和相关证明文件等等。 4. 专利申请和审查 提交申请材料后，需要经过公布、实质审查等多个步骤，最终才能 成功获取人工智能推荐算法专利权。在实质审查中，专家会对申请案
专利核心技术及创新点
专利核心技术及创新点 专利核心技术及创新点：基于机器学习的智能推荐算法 引言： 在信息爆炸的时代，人们面临着海量的信息选择。为了提供个性化的信息服务，智能推荐系统应运而生。智能推荐系统通过分析用户的兴趣、行为和历史数据，为用户推荐符合其个性化需求的产品、服务或内容。本文将介绍一种基于机器学习的智能推荐算法，旨在提高推荐系统的准确性和用户满意度。 一、背景 在传统的推荐系统中，常用的方法是基于协同过滤算法和内容过滤算法。然而，这些方法存在一些缺点，如数据稀疏性、冷启动问题等。为了解决这些问题，并提高推荐系统的性能，我们提出了基于机器学习的智能推荐算法。 二、核心技术 1. 数据预处理 为了提高模型的准确性，我们首先对原始数据进行预处理。这包括数据清洗、特征提取和特征归一化等步骤。数据清洗主要是对异常值和缺失值进行处理，以保证数据的完整性和一致性。特征提取是从原始数据中提取有用的特征，以便于后续的模型训练和预测。特征归一化是将不同维度的特征映射到相同的尺度，以避免某些特征
对模型的影响过大。 2. 特征工程 特征工程是智能推荐算法的关键步骤之一。通过挖掘用户的行为、兴趣和社交关系等特征，我们可以更好地理解用户的个性化需求。常用的特征工程方法包括基于内容的特征提取、基于用户行为的特征提取和基于社交网络的特征提取等。这些特征可以反映用户的喜好、购买能力和社交影响力等信息。 3. 机器学习模型 在智能推荐算法中，机器学习模型起到了至关重要的作用。常用的机器学习模型包括协同过滤、深度学习和强化学习等。其中，协同过滤是一种基于用户和项目之间的相似性进行推荐的方法，可以解决冷启动和数据稀疏性等问题。深度学习通过多层神经网络模拟人脑的学习过程，可以挖掘更复杂的用户兴趣和行为模式。强化学习则通过设置奖励机制，让推荐系统能够自主学习和优化推荐策略。 三、创新点 1. 多源数据融合 为了更准确地了解用户的兴趣和行为，我们将多个数据源进行融合。这包括用户的浏览记录、购买记录、社交网络信息等。通过综合分析这些数据，可以更好地理解用户的个性化需求，并提供更精准的推荐结果。
特高压直流输电专利技术综述
特高压直流输电专利技术综述 摘要：特高压直流输电适用于长距离、大容量的输电场合，近年来发展迅速[1-3]。本文对特高压直流输电的国内外专利申请数据进行分析，从相关专利的申请趋势、申请人分布以及特高压直流输电技术的技术演进路线概况等角度进行了深入的分 析和研究，进一步认识特高压直流输电技术的现状及其发展趋势。 关键词：特高压直流输电换流阀专利分析 1 特高压直流输电专利技术申请情况 首先，分析特高压直流输电技术的专利申请趋势，如图1所示，特高压直流 输电技术的发展大致分为三个阶段。1979年-2000年这一阶段为技术萌芽期，特 高压直流输电技术专利在国外已经出现，但是发展比较缓慢，这是由于该阶段的 早期为了获得较高的直流电压，采用的是直流发电机串联技术，运行方式复杂， 可靠性差；且感应交流电机的出现以及快速发展和应用使得交流电力占电力市场 的绝对主导地位，直流输电技术的发展缓慢；而在晶闸管换流阀和以IGBT为开关管的新型半导体换流阀出现后，虽然提高了获取高压直流电的便捷性和可靠性， 但由于晶闸管不具备关断能力、IGBT单管耐压能力有限等限制，特高压直流输电 的发展仍然较缓慢。2000年-2008年为缓慢增长期，在此期间，由于电力电子器 件技术的蓬勃发展，出现了诸如IGCT、大功率碳化硅组件等具有电压高、通流能 力大、损耗低、体积小、可靠性高的电力电子器件，促进了特高压直流输电技术 的发展。2008年-至今为快速发展期，由于全球经济发展带动电力需求的增长速 度不断加快，大容量、远距离的输电需求也不断增长，在电力电子技术的发展已 经做好良好铺垫的基础上，瑞士、德国、美国、中国、加拿大、韩国、印度等诸 多国家开始大力发展特高压直流输电技术，促进了其快速发展。 图1 特高压直流输电专利申请趋势 虽然我国对特高压直流输电技术的研究起步较晚，直至上世纪90年代才有相关技术的专利申请出现，但是在2006年后，得益于国家电力发展战略的大力支 持和引导，我国在该领域的申请量显著增长，我国在特高压直流输电技术领域的 专利申请量与国外申请量的差距逐年减小，并逐渐发展成该领域专利申请量最多 的国家，这表明特高压直流输电领域是一个发展潜力非常大的领域，对该领域的 进一步研究和发展是非常有益的。 2 技术原创国和目标国以及主要申请人分析 技术原创国/地区表征了一个国家/地区在该领域的技术储备和技术实力。从 专利数据看，在特高压直流输电技术领域，我国的申请量最多，占58%，在原创 专利申请量上以绝对优势占据第一名，其次是韩国、美国、瑞士、德国、日本， 韩国和美国旗鼓相当，分别是8%和6%，瑞士、德国和日本次之，申请量相差无几，均占3%-4%。这说明，我国虽然在特高压直流输电技术领域起步晚，但是发 展快，相关申请量多。技术目标国/地区表征了一个国家或地区的市场在该领域的重要程度。中国是特高压直流输电技术最主要的技术目标国，目标专利占43%， 这是因为我国幅员辽阔，且发电资源和负荷中心的地理分布极不平衡，对特高压 直流输电需求最大的缘故。其次是美国和欧洲，再次是韩国、德国、日本、瑞士 和加拿大。
关联规则挖掘的并行算法研究的开题报告
关联规则挖掘的并行算法研究的开题报告 题目：关联规则挖掘的并行算法研究 一、选题背景与意义 关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要内容，用于发现数据中的潜在模式和规律。关联规则的目的是寻找数据集中的事务之间的关联性，因而能够在市场营销、医疗诊断、风险控制、网络入侵检测等众多领域中得到应用。随着数据规模和复杂度的增加，传统的串行算法已经不能满足实际需求。具有高效性和可扩展性的并行算法成为关联 规则挖掘的重要研究方向。 二、研究内容 本文主要研究关联规则挖掘的并行算法，包括以下内容： 1. 分析传统串行关联规则挖掘算法的优缺点，探究其不足之处； 2. 分析并行关联规则挖掘算法的发展现状和趋势； 3. 基于多核处理器和分布式系统，研究关联规则挖掘的并行算法，包括Apriori、FP-growth等经典算法的并行化方法，并对各种算法进行对比分析，找出其优缺点和适用场景； 4. 设计并实现一种高效的并行关联规则挖掘算法，测试并验证其可扩展性和准确性； 5. 对实验证明的结果进行分析，探讨并行算法在关联规则挖掘中的实际应用效果。 三、研究方法与技术路线 本文研究方法主要为文献综述和实验模拟。首先通过调研关联规则挖掘的历史发展、现有优秀的串行和并行算法，确定研究方向和内容。然后研究并实现经典的并行 算法，进行测试验证和效果对比。最后，设计一种高效的并行关联规则挖掘算法。 该研究将采取如下技术路线： 1. 首先，通过参考已有的文献资料，对传统串行算法和现有的并行算法进行分析和比较。 2. 探讨如何并行化Apriori，FP-growth等经典算法，分析各种算法的效率和可扩展性。
3. 锁定具体的GPU、多核处理器或分布式系统，并实现相应的算法，并通过实 验进行测试和模拟。 4. 对实验结果进行分析和总结，得出结论，探讨并行化算法在关联规则挖掘领域的应用效果。 四、预期成果 1. 对传统串行算法和现有的并行算法进行分析和比较，找出各自的优劣； 2. 探讨如何并行化Apriori，FP-growth等经典算法，并选择合适的并行算法； 3. 实现一种高效的并行关联规则挖掘算法，并验证其可扩展性和准确性； 4. 探讨并行化算法在关联规则挖掘领域的应用效果。 五、可行性、难点及解决途径 在硬件方面，GPU、多核处理器和分布式系统等技术已经比较成熟，可提供足够的计算资源来支持研究。在软件方面，需要使用一些高效的并行计算库和工具。加之 文献资料的充分调研，提高了研究的可行性。 但是，本研究的难点在于如何设计出高效的并行算法，并加以实现。针对这一难点，本研究将在分析经典算法的基础上，提出改进方案，实现高效的并行算法。同时 本研究过程中会结合相关课程和学习资料来提高自身对并行化算法的理解和设计能力。 六、进度计划 1. 2022年5月-7月：对关联规则挖掘的文献资料调研，对传统串行算法和现有的并行算法进行分析和比较； 2. 2022年8月-10月：研究如何并行化Apriori，FP-growth等经典算法，并选择合适的并行算法； 3. 2022年11月-2023年1月：实现一种高效的并行关联规则挖掘算法，并验证其可扩展性和准确性； 4. 2023年2月-4月：根据实验结果进行分析和总结，得出结论，探讨并行化算法在关联规则挖掘领域的应用效果。 七、参考文献 1. 肖峰, 俞书宏. 关联规则挖掘技术的研究综述[J]. 微计算机信息, 2013(3):121-124.
基于柔性压力传感器的应用与发展专利综述
基于柔性压力传感器的应用与发展专利 综述 关键词：柔性；压力；传感器；电容；压阻；压电；摩擦；起电 一、柔性压力传感器概述 近年来，柔性电子设备慢慢进入人们的生活之中，各种形式的柔性传感器作 为感知外界环境的方式，其研制及应用受到了国内外学者的广泛关注。研究人员 对柔性压力传感器的研究趋于追求更快的响应速度、更高的灵敏度、更宽的检测 范围、更高的分辨率、更好的耐用性等。虽然柔性压力传感器的类型主要分为电 容式、压阻式、压电式和摩擦发电式四个方向，工作原理较为简单，但设计一个 新颖的改善结构尤为困难。随着计算机技术、智能控制技术、传感技术及人工智 能的不断发展，柔性压力传感器作为人机交互的重要桥梁，目前对于其压力检测 范围、灵敏度的要求越来越高。 二、柔性压力传感器的测力原理及特点 2.1电阻式柔性压力传感器 电阻式柔性压力传感器应用非常广泛，主要分为三类：人机交互、人体健康 监测和电子皮肤，电阻式柔性压力传感器基于压阻原理实现传感，利用材料本身 受压形变导致电阻变化的原理从而感知压力信号，适用于可穿戴设备，可用于压力、应变等物理量测量，可安装在人体关节、柔性触摸屏、柔性键盘等应用上。 以应用需求为导向，通过微结构设计提高灵敏度、测量范围、分辨率，这需要开 发更为精密的制备技术，实现多重刺激响应、良好的生物兼容性、透气性，同时 实现低成本、大面积阵列制备和更小分辨率。 华东师范大学的专利CN106595916A公开了一种碳基电阻式柔性压力传感器，传感器呈四层薄膜结构，包括柔性聚酰亚胺薄膜层、银电极层、柔性石墨烯和氧
化石墨烯的复合薄膜层以及氧化石墨烯薄膜绝缘保护层。当该压力传感器受到压 力作用或者发生弯曲应变时，通过测量银电极两端的电阻变化值即可得到压力传 感器的受力情况。整体呈薄膜状结构，柔性性质好，可在弯曲任意角度的状态下 正常工作；灵敏度高，应变系数在2.1‑3之间；压力测量范围广，为10Pa至 900kPa；具有很高的分辨率和超快速动态响应，能测出高达10kHz的动态高频压 力信号；稳定性质好，通过了8000次以上的稳定性重复测试。其制备工艺简单，设备成本低。 2.2电容式柔性压力传感器 电容式柔性压力传感器是利用电容的变化来感知并测量压力；改善电容式柔 性压力传感器性能的方法包括：新型材料的制备、介电层微结构化及物理化学性 质调控、整体结构优化设计、实现多功能化等。同样在可穿戴电子设备、医疗、 人机交互和智能家居等领域进行了广泛应用，具有一定的使用价值和广阔的应用 前景。 吉林大学的专利CN111780897A公开了一种仿生多层电容式柔性压力传感器 及其制备方法，属于仿生与传感器领域。包括：第一柔性基板、第一电极层、第 一微结构层、双面阶梯仿生结构层、第二微结构层、第二电极层和第二柔性基板；第一电极层附着于第一柔性基板的微阵列结构内侧，第一微结构层的光滑侧与第 一电极层相接触，第一微结构层的带有微结构侧与双面阶梯仿生结构层相接触， 双面阶梯仿生结构层，处于传感器的中间位置，第二微结构层的光滑侧与第二电 极层相接触，第二微结构层的带有微结构侧与双面阶梯仿生结构层相接触，第二 电极层附着于第二柔性基板的微阵列结构内侧。可提高传感器的灵敏度、压力检 测下限，缩短响应时间，并且改善传感器的线性度。 2.3压电式柔性压力传感器 压电式柔性压力传感器由于能够实现自供能的特点，正在受到越来越多的关注，压电式柔性压力传感器利用压电材料的压电特性，建立压力和电荷之间的关 联关系，适用于检测动态压力信号的变化，如人体脉搏信号，目前主要的压电材 料有压电陶瓷和压电薄膜；可用于柔性穿戴设备、智能机器人、医疗康复等领域。