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量，占到了全部云计算专利的30．037%。其中有6个是公司，可见公司仍然是知识创新的主体。而美国的公司占据了8位，共有专利254件，占26．25%；中国企28项专利，业2家，占2．59%。拥有云计算专利最多的公司是美国IBM公司，仅该公司一个，就拥有104项云计算专利，占到全球的9．6118%。此外，美国的占6．2846%，可见个人个人发明者共拥有68项专利，

在云计算研究中也起着必不可少的补充作用。总体而言，美国在云计算领域的科研实力在全世界遥遥领先。中国唯有中兴公司能跻身于榜单第四名，一方面说明我国在云计算领域同发达国家存在巨大的差距，一方面也显示出我国企业努力追赶国际先进标杆，积极拓展技术研发的潜力和实力。

表1

INT

的，在共被引网络中表征为共引聚类。我们需要对专利基础技术进行调谐，这是我们计量工作的核心。从专利数量（c）、共被引频次（cc）、共被引系数（ccv）三个层次调节专利基础技术的范围，经过反复对比试验，我们发现适当的组合比例能够使得专利基础技术在某一时段保持稳定。同时，裁剪不必要的连接、精简网络在映射模型基础上，我有助于探寻专利热点演变趋势，

［11－12］

们改进了CiteSpace系统中Pathfinder算法的设

计，根据三角不等式（连接两点的一条路径不能超过其他任意多条连接路径长度）检验以决定保留或者删CiteSpace对处理的数据格式有固除某些连接。另外，

定要求，我们也编写程序调试，通过对某些特殊含义字段的转换，变德文特数据为软件工具中可识别的规范数据。在完成理论梳理和数据预处理的基础工作后，

云计算专利领域主要专利权人及所属国家

专利数量

MA-104983116151413121111

所属国家所占比例%美国美国美国中国美国美国日本中国美国美国

9．61189．0573%2．86511．47871．38631．29391．20151．10911．01661．0166

性质公司公司个人公司个人公司公司公司个人个人

高产专利权人BUSINESSCHINESCORPMICROSOFTCORPFERRISJMZTECORPRIVEROSGENOVELLINCCANONKK

HONHAIPRECISIONINDCOLTDFEINGMERRITTE

开始绘制专利技术演化图和专利权人合作图谱。2．3

云计算专利前沿领域之知识图谱分析

云计算专利技术共被引知识图谱。反映

2．3．1

专利前沿趋势领域演化的是专利技术的共被引图谱。专利共被引反映的是专利之间互相引用关系，从图谱中能够形象地反映出专利之间的联系，通过数据关系也能够分析核心专利的影响力情况。选取数据的时间citedpatent为节区域从1996－2012，时间切片为1年，点，运用我们改进的pathfinder算法，确定合适的阈值，绘制出云计算专利共被引图谱，如图2所示。

要想实现云计算技术领域的快速发展和全面突破，掌握市场战略动态，就必须对该专利研发领域的技术演化及其专利权人合作机制进行深入分析。首先我们引入文献计量学，“研究前沿”中的两个概念和“基础技术”，“研究前沿”是普赖斯最早提出的概念

［10］

，用它

来描述研究领域的动态本质，某个领域的研究前沿是由科学

家积极引用的文章所体现的。

本文借鉴这一概念，将文献之间的引用关系转换为专利之间的引用关系，专利的研究前沿体现的是技术演化的发展趋势和路径。我们用ψp（t）标注由专利引文

“研究前沿”，形成的技术趋势用Ωp（t）表示由被引文“基础技术”，建立一个从专利研发前沿（技献构成的

术趋势）领域ψp（t）到专利基础技术Ωp（t）的映射，即φp（t）：ψp（t）→Ωp（t）。我们利用共引聚类进行图谱

分析，有效地识别和显示随时间发展的专利基础技术到领域前沿的演化趋势。

据此，我们认为，专利基础技术是由被引专利组成

图2

云计算专利共被引知识图谱

云计算共被引专利知识图谱呈现出复杂网络化的相互引用关系，该图谱共有节点57个，连线81条，中心度（Density）为0．0508。图中每一个节点圆环代表引用年环代表这篇专利的引用历史，年轮的一项专利，

颜色代表相应的引用时间，年轮的厚度与某个时间分区内引文数量成比例，节点中心旁的数字代表整个时间跨度内的被引次数。研究发现共被引网络知识图谱中的关键节点应当是图谱中连接两个以上不同聚类，被引频次较高且中心度较大的节点

［12］

。因此，本文首

先将图谱中按照引用次数Freq排序，找出排名前5名