《专利知识挖掘关键技术研究》研究设计的专利知识信息处理模型主要包括：基于多Agent系统的专利信息采集原型系统和基于分布式多Agent系统的二层专利数据库信息获取原型系统实现从专利数据库中抽取和条集专利数据；面向主题的专利分析厚型系统实现面向主题的专利数据仓库和数据集市的构建；基于语义与语境的专利信息查询扩展的原型系统实现专利知识库的创建；中文专利侵权检索原型系统实现对中文专利权利侵权判定。本书设计的原型系统分析深入，设计合理，具有较强的使用价值。
　　《专利知识挖掘关键技术研究》可作为从事专利情报信息研究人员、使用专利信息分析人员和相关科技信息研究人员的参考书，也可以作为从事专利情报研究分析的高等院校师生教学用书。

　　第1章绪论
　　1.1研究背景意义
　　专利文献作为科研成果和科学知识的有形载体，不仪能够反映成果的研究内容，而且还蕴藏着许多表现利学活动的信息。与学术论文、学术报告、著作等文献载体相比，专利文献有更高的知识含量，具有及时性、启发性、可靠性和准确性。随着近年来技术的迅速发展，专利文献数量增长迅速，专利文献已成为获取技术、商业和法律竞争情报的主要战略性信息来源。通过对专利信息进行统计分析与知识挖掘，能够较好地了解国内外技术发展现状、动态趋势和特征，进而挖掘技术机会，帮助解决技术难题，为国家和企业制定决策提供可靠的依据。专利文献中还会提供一些不得不向公众透露的关键技术知识，从中可以挖掘出竞争对手的战略计划、市场策略、知识产权等多方面的竞争情报信息。根据世界知识产权组织（WIPO）统计，科学有效地挖掘和利用专利知识，可缩短60％的研发时间，并节约40%的研发经费，专利知识挖掘已经成为辅助国家进行技术决策、辅助企业进行技术创新研发的重要分析方法。面对大量复杂的专利信息，如何快速挖掘出我们所需的专利知识就显得尤为重要。近年来，国内外已有许多机构和公司在专利信息抽取、采集和分析方面投入了大量的人力和物力，也产生了不少专利分析方法和专利分析软件，实现专利信息的分类、检索、管理、统计及引用分析等功能，主要针对专利文献的结构化外部特征项进行分析，在非结构和半结构化的专利信息多维分析、内容分析以及面向主题分析等知识挖掘方面虽然也进行了大量研究，但都还不够深入，处于探索阶段。专利文献的深度分析和知识挖掘的困难主要在于：一是处理的专利文献数据量庞大，现今全世界每年约有160万条专利发表在专利文献上，目前仍缺乏很好的自动化处理这些海量数据的工具；二是缺少用于对专利文献进行深度知识挖掘的算法与模型。
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第1章 绪论
1.1 研究背景意义
1.2 专利信息采集研究现状
1.2.1 DeepWeh研究综述
1.2.2 多Agent系统应用于信息获取领域的研究
1.2.3 分布式系统负载均衡机制研究
12.4 网页信息抽取技术研究
1.2.5 信息抽取规则生成技术研究
1.3 专利数据仓库研究现状
1.3.1 异构数据源集成研究现状
1.3.2 专利分析方法和工具
1.3.3 数据挖掘在专利分析中的应用
1.3.4 面向主题的研究
1.4 基于语义的专利信息查询研究现状
1.4.1 专利信息检索的研究现状
1.4.2 查询扩展的研究现状
1.5 专利侵权检索研究现状
1.5.1 国外专利侵权检索研究
1.5.2 国内专利侵权检索研究
1.6 本书内容与整体框架安排

第2章 基于多代理的专利信息采集技术
2.1 专利信息资源数据库介绍
2.1.1 USPTO专利信息资源
2.1.2 DII专利数据库简介
……
第3章 专利数据仓库构建技术及应用
第4章 基于本体的专利知识库构建及应用技术
第5章 中文专利侵权检索模型研究
结论与展望
参考文献