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申请/专利权人：上海应用技术大学
摘要：本发明公开了一种基于LDA模型分析风电技术专利的系统，涉及数据挖掘技术，该系统包括以下组成部分：专利数据采集与预处理模块：负责从专利数据库中采集风电技术专利的原始数据，并进行预处理，得到可用于LDA模型分析的专利文本数据集，本发明通过集成网络爬虫技术、文本预处理、TF‑IDF特征提取和LDA主题模型，实现了风电技术专利数据的提取和主题建模，提高了专利分析的效率和准确性，通过自动化的方式降低了人为错误的可能性，智能化分析功能使得系统能够自动挖掘风电技术专利文本中的隐藏主题信息，这些主题信息可能代表了当前或未来的技术热点和趋势，这种智能化分析有助于专利分析人员更准确地把握风电技术的发展动态和方向，从而做出更为明智的决策。
主权项：1.一种基于LDA模型分析风电技术专利的系统，其特征在于，该系统包括：专利数据采集与预处理模块：负责从专利数据库中采集风电技术专利的原始数据，并进行预处理，包括文本清洗、分词、去停用词的具体步骤，得到可用于LDA模型分析的专利文本数据集；LDA主题模型构建模块：该模块利用LDA模型对预处理后的专利文本进行主题建模，生成文档-主题分布和主题-词分布，通过调整LDA模型的参数，以优化模型的性能；主题聚类模块：一种基于LDA模型生成的主题-词分布，该模块使用层次聚类算法对主题进行聚类，将相似的主题聚集成技术方向和子领域；趋势分析模块：通过分析各主题随时间的变化趋势，识别出技术发展的热点和趋势，根据专利的申请时间或发布时间，为每个主题构建时间序列数据，并利用线性回归模型进行风电技术的演化趋势预测；结果展示与交互模块：将主题聚类与趋势分析的结果以可视化形式展示，同时，提供用户交互功能，允许用户自定义分析参数、查看详细数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海应用技术大学 一种基于LDA模型分析风电技术专利的系统
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