第３期２０２３年１月江苏科技信息ＪｉａｎｇｓｕＳｃｉｅｎｃｅ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＮｏ.３Ｊａｎｕａｒｙ，２０２３基金项目：江苏省知识产权软科学研究项目；项目名称：江苏高校院所科研评价机制运用研究———基于知识图谱的江苏高校专利数据分析；项目编号：ＪＳＩＰ－２０２２－Ｒ⁃Ｃ０７。作者简介：王军（１９８０—），男，安徽安庆人，副教授，博士；研究方向：教学管理与专利信息分析。基于大数据平台的南京林业大学专利可视化分析王军１，欧阳宁２（１．南京林业大学信息科学技术学院，江苏南京２１００３７；２．中国药科大学图书与信息中心，江苏，南京２１１１９８）摘要：文章通过壹专利大数据平台的专利数据库，检索南京林业大学２０１７—２０２１年申请的专利情况，从专利的申请量和趋势、法律状态、技术的领域和主题、合作与转让等方面进行分析，通过基于知识图谱的可视化方法，讨论了南京林业大学在第一轮“双一流”建设中的专利发展特点，为推动新一轮“双一流”建设高质量发展提供知识产权工作和科技创新规划的数据和参考。关键词：南京林业大学；壹专利大数据平台；专利分析；“双一流”；专利可视化中图分类号：Ｇ６４４；Ｇ３０６文献标志码：Ａ０引言专利是科技成果的重要表现形式和主要载体之一，高校院所的科研评价机制则主要围绕着论文、科研经费和科学成果等几个方面［１］。分析高校专利成果，不仅能了解高校专利申请、授权以及专利权人、专利转化等基本情况，还能通过分析的结果，了解高校科技创新的规模、科研学术能力［２－３］。２０２０年科技部、教育部联合印发的《关于进一步推进高等学校专业化技术转移机构建设发展的实施意见》中提出，高校要高度重视科技成果转化工作，将其作为加快“双一流”建设、提升高校服务经济社会发展能力的重要举措［４－５］。专利分析可视化是专利分析中的重要环节，在专利数据分析中应用可视化技术，将清洗过的专利数据图形化、立体化，不仅能更直观地描述专利现状，而且能快速分析出专利领域的重点和盲区［６］。本文以南京林业大学为研究主体，通过壹专利大数据平台的云分析数据构建可视化知识图谱，对南京林业大学专利的申请量及趋势、专利技术的领域和主题、法律状态、专利合作及转让等方面进行分析，讨论南京林业大学近５年专利发展的现状及趋势，了解南京林业大学的专利特点和学校科技创新的能力，为学校在新一轮“双一流”建设中知识产权战...
