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

一、說職場故事

在產業(yè)研究中，有以下研究需求：

• 洞察行業(yè)龍頭企業(yè)所聚焦的技術領域。
• 追蹤某位專家的研究方向及其演變。
• 把握某一產業(yè)領域近年來的技術發(fā)展趨勢

那今天講解如何利用全球專利數(shù)據(jù)來實現(xiàn)這些研究目標，在此之前，讓我們先了解聚類算法的相關知識。

二、聚類算法

聚類算法是一種無監(jiān)督學習方法，旨在將數(shù)據(jù)集中的對象劃分為若干個類別或簇，使得同一類別內的對象相似度較高，不同類別之間的相似度較低，簡言之就是自動實現(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，適用于不同類型的數(shù)據(jù)和不同的應用場景。選擇合適的聚類算法通常取決于具體的需求、數(shù)據(jù)的特性和計算資源。不同的聚類算法介紹、優(yōu)缺點可參考該份資料

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

三、說應用場景

聚類算法在全球專利數(shù)據(jù)挖掘中發(fā)揮著重要作用，可用在以下研究場景：

• 分析企業(yè)技術研究方向及趨勢分析
• 分析某位專家研究方向及研究趨勢
• 分析某個產業(yè)領域技術發(fā)展方向及趨勢

1. 應用場景一：分析企業(yè)技術研究方向及趨勢分析

以A企業(yè)為例，我們可以通過查詢其專利數(shù)據(jù)集，利用模型或第三方接口提取技術關鍵詞，再通過聚類算法整理出技術清單，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)技術演變趨勢，我們可以根據(jù)專利的“申請日期”將數(shù)據(jù)分為不同時間段，然后通過聚類算法分析，便可揭示企業(yè)在不同時期的技術發(fā)展軌跡。流程如下：

2. 應用場景二：分析某位專家主要研究方向及研究趨勢

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. 應用場景三：分析某個產業(yè)領域技術發(fā)展方向及趨勢

以人工智能領域為例，我們可以采用相同的方法，通過聚類算法分析近年來的技術方向，揭示該領域的技術發(fā)展趨勢。流程如下：

四、寫在后面的話

本章我們探討了如何通過聚類算法從全球專利數(shù)據(jù)中挖掘技術研究方向，需要注意的是：

（1）聚類算法不僅適用于全球專利分析，同樣可以擴展到頂級期刊和全球項目數(shù)據(jù)集的分析中。

（2）聚類算法常與大型模型結合使用，以更精準地提煉技術關鍵詞。