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1 绪论1

1.1 研究背景1

1.2 研究意义4

1.2.1 理论意义4

1.2.2 实践意义4

1.3 研究方法5

1.4 研究框架6

2 专利文献的内容特点和结构编排9

2.1 专利文献著录项目9

2.2 说明书13

2.2.1 名称13

2.2.2 技术领域13

2.2.3 背景技术14

2.2.4 发明内容14

2.2.5 附图说明15

2.2.6 具体实施方式15

2.3 权利要求书24

2.4 说明书附图27

2.5 摘要28

2.6 专利检索报告29

2.7 专利文献中的各种信息及其作用32

2.8 国际专利分类号IPC34

2.9 专利文献阅读的重要性35

2.10 各类专利信息检索及其应用36

2.11 专利分析与专利图38

3 阅读行为兴趣挖掘及推送服务研究现状42

3.1 数据来源与研究方法42

3.2 研究现状的图谱分析44

3.2.1 阅读行为的兴趣研究的跨学科性分析44

3.2.2 区域实力分析47

3.2.3 机构合作分析48

3.2.4 作者合作分析49

3.2.5 研究热点分析50

3.3 知识基础的图谱分析53

3.3.1 高影响力作者及其代表性文献53

3.3.2 文献来源分布55

3.4 国内外研究总结57

3.5 现有研究的定性分析58

3.5.1 阅读行为兴趣挖掘的研究内容58

3.5.2 推送服务的研究内容59

3.5.3 专利文献的有关研究60

3.5.4 现有研究现状60

3.6 本章小结61

4 用户专利文献阅读行为兴趣模型构建62

4.1 阅读行为指标的选取62

4.1.1 相对访问时间指标63

4.1.2 相对注视次数指标65

4.1.3 瞳孔直径缩放比指标65

4.1.4 回视次数指标66

4.2 阅读行为指标权重的计算66

4.2.1 阅读行为指标权重的计算方法66

4.2.2 利用改进的AHP计算指标权重67

4.3 用户兴趣模型的建立和更新方法68

4.3.1 用户兴趣度68

4.3.2 阅读兴趣模型建立69

4.3.3 用户阅读兴趣模型的更新70

4.4 本章小结70

5 用户专利文献阅读兴趣挖掘及其拓扑结构表示71

5.1 专利文献的结构特点与兴趣区划分71

5.1.1 专利文献的结构特点分析71

5.1.2 专利文献的兴趣区划分73

5.2 用户对各要素的兴趣度计算74

5.2.1 用户对要素x的相对访问时间74

5.2.2 用户对要素x的相对注视次数74

5.2.3 用户对要素x的瞳孔直径缩放比75

5.2.4 计算各要素的阅读兴趣度75

5.3 兴趣区之间的关联分析75

5.4 用户阅读兴趣的要素拓扑结构表示方法76

5.4.1 实验76

5.4.2 实验数据分析82

5.4.3 实验结果验证86

5.5 本章小结87

6 用户专利文献阅读兴趣向量模型及主动推送微服务研究88

6.1 推送模型流程88

6.2 专利文献的特征向量表示90

6.2.1 用户微兴趣度计算90

6.2.2 建立专利文献树形结构模型91

6.2.3 专利文本分词93

6.2.4 特征提取94

6.3 推送模型框架96

6.3.1 前台数据采集系统97

6.3.2 数据处理系统99

6.3.3 文献采集系统100

6.4 基于专利阅读行为的主动推送微服务示例101

6.5 本章小结104

7 结论、建议与展望105

7.1 结论105

7.2 建议106

7.3 展望108

附录1 测前问卷110

附录2 测后问卷113

参考文献114