专利信息检索与分析实战
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更新于2024-08-01
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"专利检索案例与分析——专利信息分析"
本文主要探讨了专利检索与分析在专利信息工作中的重要性。专利信息分析是通过研究专利的内容、数量、变化趋势等,来提炼和抽象专利文献中的关键信息。这种分析是专利信息工作与情报信息工作的结合,对于技术创新、市场竞争和知识产权保护具有重要意义。
首先,专利信息检索是获取这些信息的基础。检索过程涉及到从海量的专利文献和数据库中,依据特定的数据特征筛选出符合需求的专利信息。专利信息检索的效果受到多种因素影响,包括客观的数据库质量、检索软件,以及主观的检索目的、检索策略、技术和经验。不同的检索系统,如CPRS、ESP@CENET、EPOLINE等,提供了不同层面的检索功能,如通过专利号(PN)、申请号(AN)、标题(TI)和摘要(AB)等字段进行查询。
检索策略方面,布尔逻辑运算常用于精确匹配,包括交集、并集和差集。交集用于找到同时满足两个条件的专利,而并集则找到满足任一条件的专利,差集则排除掉某个条件的专利。此外,通配符和截词符检索允许部分字符匹配,增强了检索的灵活性。邻词检索和共存检索则关注关键词在文献中的相邻关系,无论是否保持原始顺序。
专利信息检索的种类包括:
1. **专利技术信息检索**:以特定技术主题为检索目标,收集相关专利,了解技术发展状况。
2. **新颖性和创造性检索**:用于评估专利的新颖性和创造性,是专利授权前的关键步骤。
3. **专利族检索**:查找同一发明在全球范围内的所有相关专利,了解其全面保护状况。
4. **法律状态检索**:确定专利的有效性、权利归属和授权状态,对专利的实施和许可至关重要。
专利检索案例与分析不仅涉及技术层面,还涵盖了实际操作中的各种情况,为专利从业者提供了一套实用的指南。通过深入理解和掌握这些知识,可以更有效地利用专利信息,为企业决策、技术研发和知识产权管理提供有力支持。
2018-05-18 上传
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hubinwk
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