●第1章緒論
1.1問題的提出
1.2研究意義
1.3術語及概念
第2章當前專利信息分析面臨的挑戰
2.1專利信息的特點
2.2專利信息分析的可能性
2.3專利信息分析面臨的挑戰
2.3.1源數據的缺陷
2.3.2數據架構的局限
2.3.3網絡表示的局限
2.3.4分析方法的局限
第3章專利信息分析進展
3.1指標分析的進展
3.1.1專利引文相關指標的演進
3.1.2專利價值相關指標的演進
3.2針對單一關繫的網絡分析
3.2.1專利引用關繫網絡分析的進展
3.2.2專利合作關繫網絡分析的進展
3.2.3專利共詞關繫網絡分析的進展
3.2.4專利隸屬關繫網絡分析的進展
3.2.5專利衍生關繫網絡分析的進展
3.3多視角觀察下的網絡分析
3.3.1論文集合分析框架
3.網絡分析框架
3.3.3學術網絡分析框架
第4章專利數據的網絡表示
4.1基礎網絡表示
4.1.1數據的網絡表示
4.1.23種網絡類型的表示
4.2網絡表示擴展
4.2.1有向網絡的轉化
4.2.2二模網絡的共現
4.2.3多重關繫網絡
4.2.4多層次網絡
4.2.5節點屬性表示
4.2關繫協變量表示
4.2.7獨立時序網絡數據
4.3專利信息集合的網絡表示
4.3.1專利信息集合
4.3.2專利信息集合中的實體
4.3.3專利信息集合中的關繫
4.4局部結構的網絡表示
4.4.1基礎網絡局部結構
4.4.2專利引用關繫形成的解釋框架
4.5小結
第5章專利數據的網絡測量
5.1基礎網絡測量
5.1.1基礎網絡測量指標
5.1.2專利引文與論文引文的網絡拓撲結構差異
5.1.3案例研究：拓撲結構分析
5.2網絡中心度測量
5.2.1度中心度
5.2.2接近中心度
5.2.3中介中心度
5.2.4特征向量中心度
5.3相似性測量
5.3.1結構等價相似性
5.3.2正則等價相似性
5.4網絡子群測量
5.4.1子群與k-核
5.4.2模塊度
5.4.3聚類與社團發現
第6章專利數據的關繫融合
6.1復雜專利數據的關繫視角
6.2關繫融合的原則
6.3關繫融合的階段
6.4網絡表示融合
6.4.1矩陣集成表示方法
6.4.2核融合表示方法
6.4.3超鄰接矩陣表示方法
6.4.4張量表示方法
6.4.5隨機圖的網絡配置表示方法
6.5關繫融合中的相關性
6.5.1網絡層間節點度的相關性
6.5.2網絡層間的關繫重疊
6.5.3網絡層間多關繫連接模式
6.6關繫融合下的社群發現
6.6.1基於模塊度優化的社群發現
6.6.2基於聚類一致性的社群發現
6.6.3基於張量分解的社群發現
6.7關繫融合的評價方法
6.7.1外部驗證度量
6.7.2內部驗證度量
第7章企業技術競爭優勢綜合評價模型研究
7.1研究背景
7.2文獻綜述
7.2.1企業技術競爭優勢的概念
7.2.2網絡視角下企業技術競爭優勢的評價
7.3多重關繫視角下的企業技術競爭優勢綜合評價模型
7.3.1建立以企業為中心的多重關繫
7.3.2多重關繫的矩陣構建
7.3.3企業技術競爭優勢綜合評價模型
7.4企業技術競爭優勢綜合評價模型——以Wi-Fi專利為例
7.4.1Wi-Fi技術介紹
7.4.2數據來源及數據處理
7.4.3Wi-Fi技術網絡描述性統計
7.4.4Wi-Fi技術網絡的中心度分布與圖形觀察
7.4.5模型驗證及結論
第8章基於專利綜合引用網絡的專利價值評價研究
8.1研究背景
8.1.１研究動因
8.1.２網絡構建
8.1.3篩選與整合
8.1.４專利價值評價效果的驗證
8.2綜合引用網絡構建
8.2.１引用網絡的基本類型
8.2.２引用網絡的關繫代數轉化
8.2.３專利多重引用關繫集合
8.2.４專利多重引用網絡的篩選
8.2.５專利綜合引用網絡的構建
8.3專利價值評價實證
8.3.１數據采集
8.3.２數據處理
8.3.３描述性統計
8.3.４入度分布特征
8.3.５圖形觀察
8.3.６引用時滯分布
8.3.7專利價值評價效果比較
8.4小結
第9章基於正則均衡方法的技術前沿分析
9.1研究背景
9.1.1技術前沿分析理論
9.1.2技術前沿問題研究的不足
9.1.3研究前沿問題的多重關繫視角觀察
9.1.4角色與地位分析方法
9.2多重專利分類號網絡的構建
9.2.1網絡構建過程
9.2.2基礎關繫網絡構建過程
9.2.3專利分類號網絡構建過程
9.2.4多重專利分類號網絡構建過程
9.2.5正則均衡定義
9.2.6CATREGE算法
9.3實證研究
9.3.1數據采集
9.3.2數據處理
9.3.3網絡的描述性統計
9.3.4多重關繫圖例
9.3.5正則均衡分析
9.4小結
第10章基於指數隨機圖模型的專利引用關繫形成分析
10.1研究背景
10.2專利引用關繫形成與ERGM
10.2.1影響專利引用關繫形成的機制
10.2.2影響機制到網絡局部構造
10.3數據來源與探索
10.3.1數據來源
10.3.2數據探索
10.4結果分析
10.4.1參數估計
10.4.2模型診斷
10.4.3擬合優度評價
10.4.4模型解釋
10.5小結
第11章基於關繫融合的專利網絡演化特征與動態分析
11.1研究背景
11.1.1專利網絡分析相關研究
11.1.2動態網絡分析（DNA）進展
11.2基於DNA的專利網絡結構分析
11.2.1數據集的構建
11.2.2多重關繫專利網絡的構建
11.2.3多重關繫專利網絡整體演化情況分析
11.2.4多重關繫專利網絡關鍵成員分析
11.2.5多重關繫專利網絡子群分析
11.3小結
第12章總結與展望
參考文獻

本書認為當前專利信息分析所面臨的4種挑戰，即當前在源數據、數據架構、網絡表示方法、分析方法上的不足了專利信息分析在解決實際分析情景過程中所發揮的作用。進而提出可以采用多視角觀察獲得對復雜專利信息的多關繫網絡，並將這些關繫網絡進行有機融合實現對專利網絡結構的深層分析。該方法由3個階段構成，即針對復雜專利數據的多視角觀察、關繫融合方法、網絡測量方法，其中核心的是前兩個階段。
針對復雜專利數據的多視角觀察是關繫融合方法的邏輯起點，當前針對專利信息的網絡分析主要是單一維度的觀察，這種分析方法會忽視與其他關繫之間的依賴關繫，造成“盲人摸像”的後果；而通過多視角觀察則可以彌補單一視角帶來的缺失，獲得對復雜信息更完整的認知。然而，要將多視角觀察方法引入專利信息分析，還需要有一套繫統的分析框架，否則，多視角觀察的結果如果僅僅是孤立呈現則無法發揮其應有的作用。本書在相關研究的基礎上首先提出一種基等