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文章通過(guò)實(shí)際應(yīng)用案例，展示了聚類算法在專利數(shù)據(jù)分析中的實(shí)用性，為技術(shù)研究方向的挖掘提供了一種有效的方法。

一、說(shuō)職場(chǎng)故事

在產(chǎn)業(yè)研究中，有以下研究需求：

• 洞察行業(yè)龍頭企業(yè)所聚焦的技術(shù)領(lǐng)域。
• 追蹤某位專家的研究方向及其演變。
• 把握某一產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域近年來(lái)的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

那今天講解如何利用全球?qū)＠麛?shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)這些研究目標(biāo)，在此之前，讓我們先了解聚類算法的相關(guān)知識(shí)。

二、聚類算法

聚類算法是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，旨在將數(shù)據(jù)集中的對(duì)象劃分為若干個(gè)類別或簇，使得同一類別內(nèi)的對(duì)象相似度較高，不同類別之間的相似度較低，簡(jiǎn)言之就是自動(dòng)實(shí)現(xiàn)“物以類聚，人以群分”。

常見的聚類算法有K-means、層次聚類、DBSCAN、譜聚類、高斯混合模型、模糊C-means、K-medoids、Mean Shift、OPTICS、BIRCH等，不同的聚類算法各有優(yōu)缺點(diǎn)，適用于不同類型的數(shù)據(jù)和不同的應(yīng)用場(chǎng)景。選擇合適的聚類算法通常取決于具體的需求、數(shù)據(jù)的特性和計(jì)算資源。不同的聚類算法介紹、優(yōu)缺點(diǎn)可參考該份資料

https://blog.csdn.net/Java_college/article/details/136173448

三、說(shuō)應(yīng)用場(chǎng)景

聚類算法在全球?qū)＠麛?shù)據(jù)挖掘中發(fā)揮著重要作用，可用在以下研究場(chǎng)景：

• 分析企業(yè)技術(shù)研究方向及趨勢(shì)分析
• 分析某位專家研究方向及研究趨勢(shì)
• 分析某個(gè)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展方向及趨勢(shì)

1. 應(yīng)用場(chǎng)景一：分析企業(yè)技術(shù)研究方向及趨勢(shì)分析

以A企業(yè)為例，我們可以通過(guò)查詢其專利數(shù)據(jù)集，利用模型或第三方接口提取技術(shù)關(guān)鍵詞，再通過(guò)聚類算法整理出技術(shù)清單，這些清單將直觀展示企業(yè)的主要研究方向。若要觀察企業(yè)技術(shù)演變趨勢(shì)，我們可以根據(jù)專利的“申請(qǐng)日期”將數(shù)據(jù)分為不同時(shí)間段，然后通過(guò)聚類算法分析，便可揭示企業(yè)在不同時(shí)期的技術(shù)發(fā)展軌跡。流程如下：

2. 應(yīng)用場(chǎng)景二：分析某位專家主要研究方向及研究趨勢(shì)

方法同上，其核心是獲取專家的專利數(shù)據(jù)集。流程如下：

3. 應(yīng)用場(chǎng)景三：分析某個(gè)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展方向及趨勢(shì)

以人工智能領(lǐng)域?yàn)槔?，我們可以采用相同的方法，通過(guò)聚類算法分析近年來(lái)的技術(shù)方向，揭示該領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。流程如下：

四、寫在后面的話

本章我們探討了如何通過(guò)聚類算法從全球?qū)＠麛?shù)據(jù)中挖掘技術(shù)研究方向，需要注意的是：

（1）聚類算法不僅適用于全球?qū)＠治?，同樣可以擴(kuò)展到頂級(jí)期刊和全球項(xiàng)目數(shù)據(jù)集的分析中。

（2）聚類算法常與大型模型結(jié)合使用，以更精準(zhǔn)地提煉技術(shù)關(guān)鍵詞。