Stora data blir allt mer tillgängliga inom alla tillverknings- och verksamhetsområden, vilket ger en möjlighet till bättre beslutsfattande och upptäckt av nästa generations innovativa teknik. På senare tid har det skett en betydande utveckling inom området patentanalys, som beskriver vetenskapen om att analysera stora mängder patentinformation för att upptäcka trender. Vi definierar Intellectual Property Analytics (IPA) som datavetenskapen att analysera stora mängder IP-information, att upptäcka relationer, trender och mönster för beslutsfattande. I detta dokument bidrar vi till den pågående diskussionen om användningen av metoder för analys av immateriella rättigheter, dvs. artificiell intelligens, maskininlärning och djupinlärning, för att analysera data om immateriella rättigheter. Denna litteraturgenomgång följer ett berättande tillvägagångssätt med sökstrategi, där vi presenterar toppmoderna inom immaterialrättsanalys genom att granska 57 senaste artiklar. Artiklarnas bibliografiska information analyseras, följt av en diskussion av artiklarna indelade i fyra huvudkategorier: kunskapshantering, teknikhantering, ekonomiskt värde och utvinning och effektiv informationshantering. Vi hoppas forskare och industriella användare, kan tycka att denna recension är till hjälp när man söker efter de senaste forskningsinsatserna inom immaterialrättsanalys. Stora data blir allt mer tillgängliga inom alla tillverknings- och tillverkningsområden [1]. Data i sig ger ett värde för att möjliggöra en konkurrenskraftig datadriven ekonomi, som står i centrum för sakernas Internet och Industri 4.0 [2, 3]. Ökad tillgång till data ger en möjlighet till bättre beslutsfattande och strategiutveckling [4], att införa nästa generations innovativa och störande teknik [5]. Under de senaste två decennierna har det skett en betydande utveckling inom området patentanalys. Patentanalys beskriver vetenskapen att analysera stora mängder information om immateriella rättigheter, i förhållande till andra datakällor, för att upptäcka relationer och trender [6] [7] [8] [9]. Med digitaliseringen av patentdata har världens största arkiv av teknisk information blivit tillgängligt för snabbt minskande kostnader. Medan patentdata länge har ansetts vara världens största arkiv för teknisk information, och endast med dess digitalisering sedan BACON-projektet 1984 [10] och många gradvisa och kumulativa förbättringar av tbe datakvalitet och analysteknik under de senaste decennierna, har patentdata blivit allt mer tillgängliga för och användbara för en icke-specialistisk publik [11]. Med ökningen av artificiell intelligens (AI) och den ökade användningen av metoder som maskininlärning (ML) och djupinlärning (DL), har ett antal av dessa använts för att analysera IP-data [6, [12] [13] [14]. I en nyligen genomförd studie har vi använt oss av teknikfärdplanen [15] för att undersöka framtiden för patentanalys [16, 17]. Vi identifierar 11 prioriterade tekniker, såsom artificiell intelligens och artificiella neurala nätverk, som branschexperter anser vara viktiga att antas i högre grad inom patentanalysområdet [12]. Även om andra områden redan har antagit sådan teknik i stor utsträckning, verkar området för patentanalys komma ikapp. Vi identifierar behovet av att anta dessa datavetenskapliga tekniker, att komplettera beslutsprocesser och ge beslutsstöd [11, 12, 18]. Detta är i hög grad i linje med Refs förslag. [19] [20] [21] [22]. I detta dokument bidrar vi till den pågående diskussionen om användningen av maskininlärning och djupt lärande för att analysera data om immateriella rättigheter [12], genom att presentera resultaten av en litteraturgenomgång om toppmoderna analyser av immateriella rättigheter. T-teknik, såsom maskininlärning och djupinlärning, för att analysera data om immateriella rättigheter. Vi skapar en taxonomi kring segmenteringen av de olika tillvägagångssätten och metoderna för att analysera data, som bygger på Refs arbete. [6, 17, 18]. Litteraturgenomgången är organiserad enligt följande. I avsnitt 2 definieras analys av immateriella rättigheter. I avsnitt 3 presenteras den metod som använts, följt av avsnitt 4, som beskriver bakgrunden till och betydelsen av patentanalysprocessen. I avsnitt 5 presenteras de bibliografiska analysresultaten, följt av avsnitt 6, som behandlar de granskade dokumenten. Avsnitt 7 avslutar litteraturgenomgången och belyser några framtida forskningsinriktningar. Intellectual Property Analytics (IPA) är datavetenskapen att analysera stora mängder information om immateriella rättigheter, att upptäcka relationer, trender och mönster i data för beslutsfattande. Det är ett tvärvetenskapligt tillvägagångssätt som använder sig av matematik, statistik, datorprogrammering och verksamhetsforskning för att få värdefull kunskap från data, för att stödja beslutsfattande som är förankrat i affärssammanhang. Vi använder oss av denna definition, eftersom det inte finns någon allmänt accepterad definition av IPA, men detta ligger i hög grad i linje med definitionen av Patinformatik [8, 9]. Det är viktigt att förstå processen att analysera patentdata när man diskuterar patentanalys och immaterialrättsanalys. Trippe [14] presenterar en WIPO-guide som identifierar och förklarar ett stort antal begrepp om patentanalys och metodik för hur olika typer av analyser av patentdata ska utföras. Med de senaste framstegen av artificiell intelligens, har det funnits en positiv mängd verksamhet runt de olika berörda metoderna som skulle kunna tillämpas på uppgifter om immateriella rättigheter [11, 12]. Merparten av litteraturen använder sig av den process som definieras av Moehrle et al. [8] i ett affärssammanhang och består av tre huvudsteg: förbehandlingsfasen, bearbetningsfasen och fasen efter bearbetningen. I förbehandlingsskedet samlas uppgifterna in, efter insamling av information, rengörs och förbereds väl, med syftet att tillhandahålla dessa uppgifter i hög kvalitet, korrekthet och fullständighet. I bearbetningsskedet sker analysen av de data som extraheras i förbehandlingsskedet med hjälp av olika metoder för att klassificera, samla ihop och identifiera meningsfulla insikter från informationen. I efterbehandlingsskedet, även känt som upptäckt kunskap, visualiseras och utvärderas resultaten och informationen från bearbetningsstadiet för att stödja strategiskt beslutsfattande. I denna litteraturöversikt fokuserar vi särskilt på bearbetnings- och efterbehandlingsstadiet och de specifika algoritmer som används för att analysera data. Detta liknar Abbas et al. [6], som presenterar en generisk patentanalys, med den distinktion som varje analys har ett specifikt syfte. Raturi m.fl. [23] hävdar att denna process är en kompletterande process till innovationscykeln och att analysen av uppgifter om immateriella rättigheter har många tillämpningsområden på många områden. Bonino m.fl. [24] kopplar patentets livscykel till de patentrelaterade informationskällorna och de olika uppgifterna längs patentanalysernas uppgifter. De hävdar att en patentanalysprocess är en målinriktad process som består av sökuppgifter (patentförmåga, giltighet, intrång, portföljundersökning, teknikundersökning), analysuppgifter (mikro- och makrobedömning av affärsvärde, teknisk bedömning och teknikförslag) och övervakningsuppgifter (tidig teckenövervakning, teknisk övervakning, portföljövervakning, enhetlig patentövervakning). På samma sätt hävdar Baglieri och Cesaroni [7] att patentanalys är en form av patentunderrättelse för att stödja beslutsfattandet. De hävdar att det finns två betydelser för termen patentanalys, den process som tar hänsyn till allt detta och den faktiska analysen av patentuppgifterna. De använder Bonino m.fl.s forskning. [24] för att definiera de tre patentanalysuppgifterna, patentsökning, patentanalys och patentövervakning samt länka värdet av information från dessa till den öppna innovationstratten. Dokumentet syftar till att sammanfatta det befintliga arbetet, särskilt när det gäller tillämpning av artificiell intelligens metoder, såsom maskininlärning, artificiella neurala nätverk och djupinlärning, inom det immaterialrättsliga området [6, 12]. För att genomföra litteraturgranskningen har man antagit metoder för att granska och granska litteraturen [25, 26], och en forskningsstrategi har utarbetats [27, 28]. Den detaljerade sökstrategin finns i bilaga A. Bilda. 1 visar processflödet för den omfattande litteraturgranskningen.  L. Aristodemou, F. Tietze World Patent Information 55 (2018) 37-51 Artiklarna om immaterialrättsanalys och patentanalys identifierades från Scopus databas för att hitta de mest relevanta publicerade artiklarna eller i pressartiklar. Vi söker inom de små, abstrakta och nyckelord för olika termer som "patent", "patentdata", "patentanalys" och "intellektuella egendomsdata". Sökningen begränsas sedan till dokument som också innehåller antingen i smått eller abstrakt eller i nyckelorden, termerna "maskininlärning", "maskininlärningsmodeller", "neurala nätverk", "djupt lärande" och "artificiell intelligens". För att fokusera på den senaste litteraturen är sökningen begränsad till artiklar som publicerats efter år 2000, och till områdena näringsliv, datavetenskap, ingenjörsvetenskap, samhällsvetenskap och matematik. Sökningen, som trädde i kraft den 8 januari 2018, hämtade 90 dokument. Efter manuell screening, t.ex. Avskaffande av duplikat eller irrelevanta artiklar, återstår 57 artiklar som utgör kärnan i denna översyn. Syftet med att presentera forskningsartiklar i detalj är att förse läsarna med den senaste forskningen om användning av artificiell intelligens, såsom maskininlärning och djupinlärning, inom det immaterialrättsliga området, som analyserar patentdata. Resultaten presenteras i avsnitt 5, med den första nivån inriktad på bibliografisk information, följt av diskussionen om metoderna i avsnitt 6 och de nya tillämpningsteman. Den första nivån i analysen av de granskade dokumenten fokuserar på analysen av den bibliografiska informationen från de 57 artiklarna (n 1 ). Den detaljerade granskningen av syfte, data, förbehandling och algoritmer för varje artikel återfinns i bilaga B. Antalet artiklar har ökat under de senaste åren och nådde en topp på 12 artiklar som publicerades 2017. Bilda. 2 visar antalet papper per år sedan år 2000. Det finns en uppåtgående trend i och med att antalet publikationer under de senaste åren har visat ett ökat intresse för just detta område. Detta förstärks ytterligare av Fig. 3, som visar det ackumulerade antalet mottagna citeringar per artikel per år, stiger med en uppåtgående trend och når toppen på 153 citeringar under 2017. Bilda. 4 illustrerar andelen artiklar per ämnesområde. Merparten av artiklarna är inriktade på datavetenskap (29%), samhällsvetenskap (14%), ekonomi, management och redovisning (12%) och ingenjörsvetenskap (8%). Tabell 1 visar artikelns författares topp 10 tillhörigheter. Det framgår tydligt av informationen att Asien är den ledande kontinenten i tillämpningen av maskininlärningsteknik för att patentera data. Detta stöds också av tabell 2, där de tre främsta länderna är Taiwan, Sydkorea och Kina, med 18, 12 respektive 8 artiklar. Men från tabell 2 kan vi se att bidrag också görs av amerikanska forskare (8 % av de totala artiklarna) trots att ingen amerikansk tillhörighet förekommer i tabell 1. Europeiska länder har också visat sig ha ett starkt inflytande på detta område, där länder som Tyskland och Serbien står för de flesta artiklar, följt av Spanien och Belgien. Dessutom visar tabell 3 de tio största tidskrifterna i vilka relevanta artiklar publiceras. De två främsta tidskrifterna, som står för 30 % av artiklarna (15 % vardera) är teknisk prognos och social förändring och Scientrometri. Dessa följs av Expert Systems With Applications med 7 % och World Patent Information and Sustainability Switzerland med 5 % vardera. De tio största tidskrifterna står för totalt 33 artiklar. Detta tyder på att publicerade artiklar inom detta område är fragmenterade i totalt 33 tidskrifter. I både Tabeller 1 och 2, varje artikel med en eller flera afflicering från olika länder är multi-counted. Till exempel, om en artikel har 3 olika anknytningar från 2 olika länder, räknas 3 gånger i tabell 1 och 2 gånger i tabell 2. Tabell 4 visar de tio mest citerade artiklarna, deras citeringar och citeringsfrekvensen. Den mest citerade artikeln är Klinger et al. Anm.: Artiklar med en eller flera anknytningar räknas flera gånger. Anm.: Artiklar med ett eller flera länder räknas på flera sätt.  Det finns flera analytiska metoder i litteraturen som har använts med uppgifter om immateriella rättigheter, särskilt patentuppgifter [6, 14]. Abbas m.fl. [6] ge en omfattande litteraturgranskning av patentanalysteknikerna, där de skiljer mellan textutvinning och visualiseringsmetoder och tillämpligheten på strukturerade och ostrukturerade data [24]. I denna litteraturöversikt går vi specifikt igenom artiklar som använder sig av metoder för analys av immateriella rättigheter, det vill säga metoder och metoder för artificiell intelligens, för att analysera data om immateriella rättigheter och mer specifika patentdata. I tabell 5 presenteras en sammanfattning av de metoder för analys av immateriella rättigheter som identifierats i litteraturen. Det är uppenbart att de flesta artiklar är koncentrerade till artificiella neurala nätverk (ANN) och användningen av metoden för bakåtutbredning, följt av stöd vektor maskin (SVM), samt villkorliga slumpmässiga fält (CRF). Dessutom fokuserar de flesta artiklar på klassificeringsmetoder, där vissa kombinerar både kluster- och klassificeringsmetoder. Av granskningen framträder fyra kategorier där användningen av artificiell intelligens med data om immateriella rättigheter genomförs: den första kategorin är kunskapsmanagmenet, med ett antal forskare som fokuserar på patentutvärdering och patentkvalitetsklassificering (t.ex. Refs). [30, 31, 60]............................................................. Den andra kategorin är teknikförvaltning, som omfattar teknisk patenterbarhet, FoU-planering inom organisationer, teknisk intelligens inklusive övervakning av tekniska förändringar, identifiering och prognostisering av ny teknik (t.ex. Ref. [32, 35, 46]............................................................ Den tredje kategorin är det ekonomiska värdet av immateriella rättigheter (i detta fall patent) och dess inverkan på andra områden, t.ex. lagstiftning (t.ex. Ref. [41, 57, 62].................................................. Den fjärde kategorin är en hybridkategori som omfattar insamling av information och effektiv hantering av informationen. Detta koncentreras på utvinning av egenskaper från patent, såsom kemiska formler och siffror, eller en effektiv klassificering av patent inom tekniska områden (t.ex. Refs. [29, 65, 75]............................................................. Gränserna mellan dessa kategorier är permeabla, om inte överlappande, eftersom kategorierna är inbördes relaterade och en artikel kan ingå i mer än en kategori. Ytterligare detaljer om dessa kategorier finns i följande underavsnitt, med fokus på AI-, ML- och DL-publikationer. I varje kategori granskas artiklarna efter citeringsordning, dvs. börjar med artikeln som har det högsta antalet citeringar, och sedan grupperas i teman. Kunskapshantering är viktigt för företag, eftersom det stöder både interna och externa organisationer, och förbättrar deras förmåga att lösa problem bättre, anpassa sig och utvecklas för att möta föränderliga affärskrav [78]. För att stödja explicit kunskapshantering, Trappey et al. [30] utveckla en dokumentklassificering och sökmetodik baserad på neural nätverksteknik som hjälper företag att hantera patentdokument mer effektivt. I ett överlappande område med innovationshantering, Trappey et al. [31] hjälpa företag att utvärdera immateriella rättigheter och kvaliteten på patentdokument för innovativ produktutveckling och upptäckt av de senaste tekniktrenderna. Genom att använda patenttransaktioner med det bakåtutbredande neurala nätverket, klassificera patenten efter deras kvalitet, med en noggrannhet på 85%. Dessutom, Trappey et al. [49] föreslå en kunskapshanteringsmetod med hjälp av ontologi-baserade artificiella neurala nätverksalgoritm för att automatiskt klassificera och söka kunskapsdokument, stimulera ny produktutveckling innovation för effektiv samarbetshantering [42]. Fokus på patentkvalitet är också tydligt i Wu et als arbete. [60], som utvecklar ett automatiskt system för analys och kvalificering av patentkvalitet, som bygger på en kombination av självorganiserande kartor, kärnkomponentanalys och stöd vektormaskin. För att förbättra integreringen av förkunskaper i inkrementell innovation, Lu et al. [74] använda en hybrid min-max modulär (M3) och stödja vektor maskin klassificerare för att förbättra lärande prestanda på japanska patent. I Hido et al. [69] bedöma kvaliteten på patentansökningar, med en kombinerad maskininlärning och textutvinning, som beräknar en patenterbarhetspoäng. Patenterbarhetspoängen ger en sannolikhet för att en patentansökan godkänns av ett patentverk. Teknikhantering är en uppsättning ledningsdiscipliner som gör det möjligt för organisationer att hantera sin teknik för att skapa konkurrensfördelar [79]. Kartläggning av tekniska trender är viktigt för beslutsfattare inom FoU-förvaltning. Thorleuchter m.fl. [32] föreslår en metod för att göra teknikeffekten mer transparent, som bygger på en kvantitativ korskonsekvensanalys. Denna metod visar aktuella tekniska effekter och trender från FoU hos en organisations konkurrenter, där dessa jämförs med den tekniska påverkan och påverkanstrender från organisationens egen forskning och utveckling, och en uppskattning av effekterna mellan olika tekniker. På samma sätt, Jun et al. [33] använda en hollistisk metod för att analysera publicerade artiklar, dokument och patent om utveckling av teknik, för att identifiera vetenskapliga och tekniska trender. Suominen m.fl. [56] diskutera fördelarna och begränsningarna med maskininlärningsmetoder i industrinivåpatentanalys. De föreslår också en klassificering med hjälp av fullständiga textbeskrivningar med Latent Dirichlet Allocation, för att skapa en övergripande syn på patentering inom branschen. På så sätt kan de identifiera tekniktrender och förutse framtida trender. Dessutom kan den visuella effekten av utvecklingen av tekniska trender vara mycket användbar. Sung m.fl. [80] använda en växande cellstruktur neurala nätverk, parat med Girvan-Newman algoritm, för att konstruera en karta som visualiserar teknisk utveckling och visar utvecklingen trend inom ett tekniskt område. Dessutom är tekniklivscykelanalys viktig för företagsrelaterade investeringsstrategier, som teknisk trendövervakning. Lee och Al. [72] föreslår en stokastisk teknologilivscykelanalys som använder flera patentindikatorer för att undersöka en tekniks utveckling genom dess livscykel. Författarna använder en dold Markov-modell för att uppskatta sannolikheten för att en teknik befinner sig i ett visst skede av sin livscykel och identifierar mönster. Govindarajan m.fl. [71] föreslår en metod för ämnesmodellering, baserad på latent Dirichlet allocationp (LDA) algoritm för att konstruera en domän ontologi och identifiera tekniska och funktionella utvecklingstendenser för industri 4.0. Ett nära samband med identifieringen av tekniska trender är förmågan att förutse teknisk innovation. För att studera den tekniska innovationen och prognosen av Apple, Jun och Park [35] först bygga en statistisk modeller med hjälp av tidsserien regression och flera linjära regressionsmetoder för att skapa en teknikkarta, följt av kluster för att hitta Apples lediga teknikdomäner. De använder sedan sociala nätverksanalys för att söka efter tekniker som är centrala för Apples framtid. Att ha en ny teknikmöjlighet är en betydande variabel som kan leda till dominans på en konkurrensutsatt marknad. I detta sammanhang kan en korrekt förståelse av utvecklingen av teknikkonvergens och prognostisering av lovande teknikkonvergens avgöra ett företags framgång. Kim och Lee [44] föreslår en prognosmetod för multiteknologisk konvergens, baserad på en patent-citationsanalys, en beroendestrukturmatris och en neural-nätverksanalys. Metoden möjliggör planering för teknisk utveckling av framtida teknikkombinationer. Att förutse antalet patentansökningar är också en viktig faktor för utvecklingen av ett tekniskt område, där Zhang et al. [76] föreslår en stöd vektor maskin metod för att göra detta, övervinna gleshet problemet främst som finns i patent. Jun [81] bygger en kombinerad klustermetod med hjälp av dimensionsreduktion och K-means klustring, som bygger på stöd vektorkluster och Silhouette-mått, för att identifiera kluster för teknikprognoser genom patentanalys.  Ekonomisk utveckling kan uppnås genom vetenskap och teknik. Genom att tillämpa beräkningsbaserade intelligensmetoder, t.ex. artificiella neurala nätverk, kan uppskattning av ekonomisk utveckling fastställas utifrån olika vetenskapliga och tekniska faktorer [43, 47, 85]. Markovic m.fl. [55]d utveckling och tillämpa den extrema inlärningsmaskinen (ELM) för att förutsäga bruttonationalproduktens (BNP) tillväxttakt. Dessutom Lee et al. [72] föreslår en kvantitativ modell för förutsägelse av företagets resultat som tillämpar algoritmen för stödvektorregression (SVR) för att förutsäga företagets resultat, både från finansiella och tekniska data. Lee och Al. [57] konstruera en djup neural nätverk baserad prestanda förutsägelse modell som använder ett företags finansiella och patent indikatorer som prediktorer. Modellen innehåller en oövervakad inlärningsfas, som använder en begränsad Boltzmann maskin, och en finjusterande fas, med en backpropagation algoritm. I en grupp studier inom den amerikanska läkemedelsindustrin använder sig dessutom ett antal forskare av artificiella neurala nätverk för att undersöka de kvantitativa och kvalitativa patentindikatorernas inverkan på företagsmarknadsvärdet, vilket visar att amerikanska läkemedelsföretag inte bör koncentrera de flesta av sina FoU-resurser på ett visst teknikområde, utan skapa bredare teknisk kapacitet för att undvika att nya tekniska möjligheter saknas [36, 39]. På liknande sätt undersöker Chen och Chang [40] de ickelinjära effekterna av företagens storlek, lönsamhet och anställdas produktivitet på patent citeringar, medan Chen och Chang [41] undersöker förhållandet mellan Herfindahl-Hirschmann Index (HHI) av patent och den relativa patentpositionen inom företagets viktigaste tekniska område [51]. Bas och Kurgan [62] analyserar nanotekniska patent med ett antal olika klassificeringsalgoritmer, för att identifiera inverkan av olika faktorer på patentvärdet, vilket av dessa skiljer mellan de högpresterande och de återstående nanotekniska patenten. Lai och Che [54] inriktar sin forskning på patenträtt och föreslår en värderingsmodell, baserad på ett utvidgat neuralt nätverk, för patentens monetära rättsliga värde, som använder skadeståndsbeviljandet av en patentintrång som patentets lagliga värde [53]. Utvinning av information och effektiv hantering av information är grundläggande system i alla företags ledningssystem. Forskningen på detta område har främst inriktats på tre teman: 1) utvinning och kemisk namnigenkänning, 2) utvinning och identifiering av siffror och 3) effektiv hantering av kollektiv information.
På patentområdet, Aristodemou m.fl. REF granskade 57 nyligen publicerade artiklar om användning av artificiell intelligens, maskininlärning och djupinlärningsmetoder för analys av data om immateriella rättigheter.
The state-of-the-art on Intellectual Property Analytics (IPA): A literature review on artificial intelligence, machine learning and deep learning methods for analysing intellectual property (IP) data
{'venue': None, 'journal': 'World Patent Information', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}