城市专利组合与创新地图：2018年USPTO前沿进展

标题：“Uspto前沿论文最新进展：城市专利组合分析与发明者名称处理” 描述中的知识点： 1. 专利网络与创新过程： 引用连接的专利网络展示了创新过程的动态关系，每项专利的引用都是对先前知识的承认，体现了技术进步的路径依赖。这种网络分析有助于理解知识传播和累积的过程。 2. 城市专利组合分析： 城市作为知识经济的核心，通过专利组合分析可以揭示其在技术专长领域的特性。专利文件中的技术代码揭示了城市在特定技术领域的专业化程度和范围。组合分析工具，如利用USPTO数据和leydesdorff.net的专用工具，有助于识别创新活动的专业化模式，并为政策制定者提供关于知识发展和“智能专业化”策略的指导。 3. 发明者名称消歧与合并： 对于专利数据库中的发明者姓名处理至关重要，研究者开发了随机森林Dbscan方法，解决这个问题。通过选择性能优良的随机森林作为分类器，结合Dbscan算法进行聚类，解决了大规模发明者名称歧义，提升了数据处理的效率。 4. 地理位置数据的应用： 高分辨率地理位置信息被用于消除专利发明人和受让人之间的不确定性，这在处理个人身份关联时具有重要意义，有助于提高数据准确性和专利管理的精细化。 这些论文探讨了专利数据在城市知识经济分析中的应用，特别是在理解和处理命名问题、技术专业化以及地理位置关联等方面。通过这些前沿研究，可以更好地理解和推动技术创新，为决策者提供科学依据，促进知识经济的发展。