基于商标和专利数据的潜在研发商业化机会识别

摘要：

[目的/意义]研发商业化机会(R&BD)是指通过整合市场和创新来开发技术以创造有价值技术的过程,基于商标和专利的不同映射情景识别不同的R&BD机会并制定不同的策略,不仅使商标这一重要的知识产权战略得以充分应用,而且可以为不同情景下的R&BD机会制定具有针对性的策略.[方法/过程]为了降低技术商业化的失败率,提出一个以商标和专利数据为依据,利用文本挖掘技术识别商标和专利空白,使用文本相似度算法和逆映射寻找商标和专利的对应关系,结合情景分析法分情景识别潜在R&BD机会的研究框架.以远程医疗领域商标和专利作为分析对象,预测该领域的潜在R&BD机会.[结果/结论]实证结果表明:所选技术领域共发现29个潜在的商标空白点,通过商标和专利的逆映射确定了11个商标空白点与现有专利对应,同时确定了24个具有商业化潜力的现有专利技术,通过LDA主题模型以及人工分析进行主题概括,可以发现该情景下远程医疗领域潜在的R&BD机会主要集中在4个方面;确定了7个商标空白点与3个专利空白点对应,该情景下归纳出3个潜在R&BD机会;确定了11个商标空白点与现有专利和专利空白点均无对应,该情景在现阶段无数据支撑,无法做具体研究.

关键词：商标、专利数据、研发商业化机会、GTM模型、文本挖掘、余弦相似度

所属期刊栏目：40

分类号：F273.1(企业经济)

资助基金：国家自然科学基金项目"基于多源异构数据的产业内和跨产业的研发合作研究"编号:71774009

在线出版日期：2021-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：38-46,54