大数据技术专利分析--详细介绍

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 当前位置:店销书,专著 信息技术,电子 信息技术,电子 信息技术,电子 大数据技术专利分析
   
大数据技术专利分析
作者:黄斌
书名:大数据技术专利分析
定价:¥ 83 元
光盘: 
丛书名:  
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开本: 16K
标准书号: 978-7-03-061143-7
字数(千): 249
页数: 164
出版日期: 2019-6-28
发行号: C-1063.0101
装帧: 平装
点击热度: 1720
最新印刷日期:    
 
编辑推荐
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获奖情况
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图书介绍
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  本书基于专利数据分析大数据技术,主要阐述大数据技术市场格局、大数据技术专利竞争态势、大数据技术专利风险预警、大数据重点专利技术、大数据专利技术布局和大数据领域相关政策研究等。本书注重运用多学科的理论与方法,从国际和国内各区域层面对大数据专利技术进行分析,为我国大数据技术发展提供决策支撑。
  本书既可作为高等院校相关专业的教学用书,又可作为企业单位、研究机构等从事大数据技术专利开发或分析的相关人员的参考书。
 
前言
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  随着互联网和智能硬件的快速普及,数据以爆炸方式增长。大数据是信息化发展的产物,它已成为国家重要的基础性战略资源,是新的基础设施。大数据能力是一个国家或区域的新型竞争力。党中央、国务院高度重视大数据在经济社会发展中的作用,党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,全面推进大数据发展,加快建设数据强国。全球新一代信息产业处于加速变革期,大数据技术和应用处于创新突破期,国内市场需求处于爆发期,我国大数据产业面临重要的发展机遇。
  大数据技术为决策提供依据,在政府、企业、科研项目等的决策中扮演着重要的角色,在社会治理和企业管理中起到了不容忽视的作用。然而,当前大数据技术研究仍存在诸多问题,如大数据技术有着怎样的市场态势、竞争态势和发展阶段?哪些国家、哪些区域及哪些单位机构处于优势地位?大数据技术创新存在着什么样的风险,以及如何评价?大数据重点技术及其特性是什么?大数据技术布局的相关性和关联性又如何?国际上主要国家的相关政策有哪些?我国各区域相关政策的目标定位是什么?作为我国首个国家大数据综合试验区的贵州省目前处于什么状态,又如何发展?对于这些问题的思考对当前我国尤其是贵州省相应政策的制定具有重要意义,要解决这些问题,势必要求对大数据技术发展态势进行较为全面的分析。
  加强知识产权保护成为新时代中国扩大开放的重大举措。以专利为突出代表的知识产权作为一种新兴生产要素,在世界范围内的产业竞争中发挥着越来越重要的战略性作用。国家建立专利制度,是为了保护发明创造专利权,鼓励发明创造,有利于发明创造的推广应用,促进国家科学技术的发展,增强国家的科技创新能力。专利是世界上最大的技术信息源,包含了世界科技信息的90%~95%。近年来,全球大数据技术专利的申请数量增长迅速,大数据技术呈现蓬勃发展的趋势。
  本书的主要特色和贡献是应用跨学科知识与技术,丰富和发展专利分析理论。本书运用专利信息学、计量经济学、统计学、数据挖掘和社会网络分析等理论,采取门限回归、面板数据模型、主成分分析、主路径分析、典型相关分析、聚类分析、关联分析等方法,从国际和国内各区域层面对大数据技术市场格局、大数据技术专利竞争态势、大数据技术专利风险预警、大数据重点专利技术、大数据专利技术布局及大数据领域相关政策进行分析。
  作者在撰写本书的过程中得到了贵州省科技厅专利战略研究计划项目(黔科合基础〔2017〕1710)的资助,同时得到了贵州民族大学的支持与协助,在此一并表示感谢。
  由于作者水平有限,加之撰写时间仓促,书中难免存在不足之处,希望读者给予批评指正。

                                                      黄  斌      
                                             2019年1月于贵州民族大学
 
图书目录
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第1章  绪论    1
1.1  大数据的内涵    1
1.1.1  大数据    1
1.1.2  大数据技术    2
1.1.3  国家大数据战略的内在要求    3
1.2  大数据研究概况    3
1.3  本书的研究内容与结构安排    4
1.3.1  专利与技术的对照    4
1.3.2  本书研究对象、视角、思路与目标    5
1.3.3  本书研究内容与框架    5
1.3.4  本书研究方法    6
1.3.5  本书数据来源与处理    6
1.3.6  本书研究特色与创新    7
参考文献    8
第2章  大数据技术市场格局    10
2.1  大数据市场背景    10
2.2  大数据技术进展    10
2.2.1  大数据采集与预处理    10
2.2.2  大数据存储与管理    11
2.2.3  大数据计算模式与系统    11
2.2.4  大数据分析与可视化    12
2.3  大数据技术趋势    12
2.3.1  大数据处理模式多样化    12
2.3.2  大数据与人工智能深度融合    13
2.3.3  大数据安全与隐私保护    13
2.4  大数据技术市场态势    13
2.4.1  国外大数据市场竞争态势    13
2.4.2  国内大数据市场竞争态势    18
2.5  小结    21
参考文献    22
第3章  大数据技术专利竞争态势    23
3.1  理论基础    23
3.2  研究设计    24
3.2.1  分析思路    24
3.2.2  方法与数据    25
3.2.3  数据来源与处理    30
3.3  结果与分析    31
3.3.1  国际大数据技术专利竞争态势    31
3.3.2  国内大数据技术专利竞争态势    37
3.4  小结    46
参考文献    47
第4章  大数据技术专利风险预警    50
4.1  诉讼专利态势    50
4.1.1  理论基础    50
4.1.2  研究设计    50
4.1.3  结果与分析    51
4.2  专利涉诉风险评价    61
4.2.1  理论基础    61
4.2.2  研究设计    61
4.2.3  结果与分析    63
4.3  专利技术创新风险评价    68
4.3.1  理论基础    68
4.3.2  研究设计    68
4.3.3  结果与分析    71
4.4  小结    74
参考文献    75
第5章  大数据重点专利技术    78
5.1  理论基础    78
5.2  研究设计    78
5.2.1  研究方法    78
5.2.2  数据来源与处理    80
5.3  结果与分析    80
5.4  小结    95
参考文献    95
第6章  大数据专利技术布局    96
6.1  理论基础    96
6.2  研究设计    97
6.2.1  研究方法    97
6.2.2  数据来源与处理    99
6.3  结果与分析    99
6.3.1  国际专利技术布局的关联性与相关性    99
6.3.2  国内专利技术布局的关联性与相关性    110
6.4  小结    118
参考文献    119
第7章  大数据领域相关政策研究    120
7.1  理论基础    120
7.2  研究设计    120
7.2.1  分析方法    120
7.2.2  分析思路    121
7.3  大数据政策环境    121
7.3.1  大数据国家战略政策比较    121
7.3.2  我国大数据政策概况    126
7.3.3  贵州省大数据政策分析    137
7.4  小结    140
参考文献    140
第8章  总结与展望    141
8.1  总结    141
8.1.1  主要分析成果    141
8.1.2  建议    142
8.2  展望    143
附录    144
附录1  OECD划分的IPC分类号    144
附录2  国际大数据技术专利基础竞争态势(门限回归分析结果)    146
附录3  国际大数据技术核心专利竞争态势(门限回归分析结果)    147
附录4  国际大数据技术专利综合竞争态势分析(面板数据模型分析结果)    148
附录5  我国大数据技术专利基础竞争态势(门限回归分析结果)    149
附录6  我国大数据技术核心专利竞争态势(门限回归分析结果)    150
附录7  我国大数据技术专利综合竞争态势分析(面板数据模型分析结果)    151
附录8  国民经济行业分类和代码(A~E)    153
 
 
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