基于專利共被引矩陣的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)分析

摘要：物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)被稱為繼計算機和互聯(lián)網(wǎng)之后，世界信息產(chǎn)業(yè)的第三次浪潮，代表著當(dāng)前和今后相當(dāng)一段時間內(nèi)信息網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展方向。然而，我們也必須看到，物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)在蓬勃發(fā)展的同時也逐漸暴露出了一些問題，如社會各方更多地將注意力集中于物聯(lián)網(wǎng)概念而輕視其實際應(yīng)用?；诖耍疚慕柚y(tǒng)計分析方法，對部分企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)專利申請情況進行統(tǒng)計，通過專利共被引矩陣、系統(tǒng)聚類分析，進一步明顯物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 專利共被引 聚類分析

為了更好地反映物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的趨勢以及確定物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)，本課題借助專利數(shù)據(jù)挖掘方法，對全球物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)相關(guān)專利技術(shù)進行統(tǒng)計分析。

1 專利檢索

目前，世界主要發(fā)達(dá)國家和地區(qū)都建立了比較完善的專利數(shù)據(jù)庫，比如德溫特（Derwent，全球最權(quán)威專利文獻(xiàn)出版機構(gòu)）、德國專利和商標(biāo)局專利數(shù)據(jù)庫、美國專利局（USPTO）、歐洲專利局專利數(shù)據(jù)庫（ESP）、世界知識產(chǎn)權(quán)組織專利數(shù)據(jù)庫（WIPO）、日本PAJ數(shù)據(jù)庫以及中國CNIPR數(shù)據(jù)庫等。為了便于統(tǒng)計分析，本文選取較為權(quán)威的Derwent專利數(shù)據(jù)庫作為專利采集來源。

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)主要有感知、傳輸和處理三個環(huán)節(jié)構(gòu)成，其中感知是數(shù)據(jù)感知與采集、傳輸是數(shù)據(jù)傳輸，處理則是無線組網(wǎng)與信息處理反饋。本文在閱讀核心期刊文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，確定物聯(lián)網(wǎng)專利檢索關(guān)鍵詞：傳感（sensor，transducer，detector），射頻技術(shù)（RFID），微機電系統(tǒng)（mems），標(biāo)簽（label，tag，tab），讀寫器（reader），二維碼（2d barcode），定位技術(shù)（GPS，location，global positioning system） ，分布式自組網(wǎng)（ad-hoc，mesh），超寬帶（ultrawideband，uwb），無線usb（wusb），藍(lán)牙（bluetooth），無線局域網(wǎng)（wireless man，wman），近距離無線通信（near field communication，nfc），物聯(lián)網(wǎng)（internet of things， iot， ubiquitous），傳感網(wǎng)（sensor network）無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（wsn），拓?fù)浣M網(wǎng)（topology+，cluster+）。

同時，由于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的集成性，使得相關(guān)專利權(quán)人非常多，這就給專利共被引矩陣造成很大困難。為此，本課題選取1976年以來物聯(lián)網(wǎng)專利技術(shù)影響力較高、且比較典型的8家公司作為研究對象，這8家企業(yè)專利被引證率高，實際上也能夠在一定程度反映物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展趨勢。專利數(shù)據(jù)檢索結(jié)果如表1所示。

2 專利共被引矩陣分析

專利共被引是指兩項專利技術(shù)同時被后來的其他專利引用的情況。例如，A、B兩項專利都被專利C引用，則可認(rèn)為專利A和B之間存在共被引關(guān)系，這種關(guān)系通常被認(rèn)為是兩項技術(shù)在理論或方法的表現(xiàn)。通常而言，專利共被引次數(shù)多，意味著此項技術(shù)較為關(guān)鍵。

本課題以上述8位專利權(quán)人（8家企業(yè)）作為共被引分析的主體，對其專利被引證信息進行統(tǒng)計并相互對比找出共被引信息，建立共被引矩陣。

但是，共被引矩陣對角線上的數(shù)值代表企業(yè)自引的頻次，其他數(shù)值代表8家企業(yè)專利共同被引證的頻次。同時，共被引頻次僅能代表兩家企業(yè)之間專利被共同引用的絕對值，并不能反映相關(guān)聯(lián)情況，因此，需將共被引矩陣數(shù)值轉(zhuǎn)化為無量綱相關(guān)系。本文采用國內(nèi)外學(xué)者們慣用的方法，將共被引矩陣轉(zhuǎn)化為Pearson相關(guān)矩陣。首先，應(yīng)用SPSS-Statistics統(tǒng)計分析軟件中的Pearson相關(guān)系數(shù)進行雙變量相關(guān)性分析，最終得到表2。

3 聚類分析

為了更好地對物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢進行分析，本課題借助SPSS-Statistics統(tǒng)計分析軟件，用系統(tǒng)聚類方法對專利共被引矩陣進行聚類分析。將數(shù)據(jù)輸入軟件，得到聚類結(jié)果。從聚類分析結(jié)果可以看出，8家企業(yè)被分為兩個類別：一類是施樂、西門子、柯達(dá)公司，以圖像采集、定位和處理專利技術(shù)為主；二類是鎂光科技、IBM、松下電工、摩托羅拉、惠普、東芝，主要專利技術(shù)是中間件、通信網(wǎng)絡(luò)和物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)集成。

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作者簡介：

黃新謀（1984-），男，福建莆田人，講師，碩士，主要研究方向：物流與供應(yīng)鏈管理。