专利数据

详细介绍了江西、湖南和广东三地的专利数据情况，包括数量、类型和相关趋势分析。

bz 专利的表结构.sql，算是我收藏夹里一个蛮实用的资源了。表结构清晰，字段命名也比较规范，尤其适合拿来参考数据库设计思路。 文件里的SQL 建表语句完整，不管是字段类型、长度，还是主键、索引设计，都挺讲究。如果你经常Oracle项目，会发现这个结构蛮眼熟，多企业项目也差不多就这套。 配合 Oracle 表结构查询命令 一起用，查表设计、做字段对照都顺手。你甚至可以直接把这套结构拿来当模板，再做小改动。 如果你习惯用工具导表结构，像 SQL 表结构导出 这类工具也可以搭配着看，思路更清晰。 另外还有一些相关资源，比如 jk 工程的 Oracle 表结构文件，结构也挺类似，适合交叉参考。顺便看

文本挖掘界的老熟人——TDA，用起来真是蛮顺手的。Thomson Data Analyzer支持多角度，还能直接帮你把一堆专利文献变成看得懂的图表，节省你不少功夫。 数据清洗和可视化的功能比较齐全，导入格式也挺灵活，像 Excel、TXT 都能读，响应也快。你有一堆专利、技术文档要搞清楚趋势走向？用它准没错。 嗯，尤其是在做竞争情报、发现新兴技术方向这块，TDA 帮你把隐藏在文字里的信号都捞出来了，逻辑图、热词图、时间线图啥的，一键搞定。基本不用写代码，界面点点点就能跑出报告。 不过提醒一下：数据导入前建议自己先用 Excel 简单清一下，不然字段对不上也会卡壳。另外关键词设定建议自己先做点功

研究目的：对我国授权发明专利类改善睡眠保健食品进行分析，为保健食品研发提供参考数据。研究方法：利用专利数据库检索相关专利数据，统计分析专利数量、申请人、技术领域等指标。研究结果：截至2023年，我国共授权改善睡眠保健食品发明专利103件，主要申请人为高校和企业，技术领域集中在食品营养和中药领域。研究结论：我国改善睡眠保健食品专利技术发展迅速，存在一定创新潜力。

在当今数据挖掘领域，面临着海量专利数据增长带来的挑战。传统的数据挖掘方法在处理效率和准确率方面逐渐无法满足需求。为了解决这一问题，提出了一种基于尺度自适应核相关滤波的专利数据挖掘方法。该方法在传统核相关滤波跟踪的基础上，增加了尺度自适应机制，能够对数据进行自适应调整。通过计算最优的目标尺度索引，大幅提升了关键词检索的准确性，有效定位并提取目标关键信息。 尺度自适应核相关滤波方法适用于大规模数据分析，尤其在专利数据的复杂性和规模变化方面展现出强大的适应能力。实验结果显示，该方法在准确率、召回率和虚警率方面较现有方法具有显著优势，同时挖掘速度也显著提高。这种快速响应的能力在实际的专利审查和企业专利

随着技术进步，现在可以通过查询检索数据并使用符号(&)替代，实现限制和排序输出。在SQL中，不同类型的函数如字符、数字和日期函数在SELECT语句中均有所应用。通过TO_CHAR、TO_NUMBER和TO_DATE转换函数，以及条件表达式的运用，可以有效定制输出。分组函数在标识和描述可用函数的同时，通过GROUP BY子句对数据进行分组。

数据仓库和数据挖掘在数据架构中扮演着重要角色。数据仓库负责存储大量历史数据，而数据挖掘则从中提取有价值的信息。

此代码可用于将文件中的数据提取至另一文件中，中间不读取至内存，满足大数据处理需求，适用于负荷曲线大数据提取。

数据的多样性，数据库的底子就扎实。无论是数字还是图像、音频，甚至是雷达信号，都能整整齐齐地存在数据库里。你要搞清楚“数据”这玩意儿是干啥的，建议从“数据的定义”和“特点”入手，基本概念吃透了，后面建表、查库才顺手。嗯，这节内容虽然看着基础，其实挺关键，别跳过。

超市销售里的商品搭配，总能挖出不少有意思的东西。像“啤酒配尿布”这种经典案例，其实就是数据挖掘的典型应用。文档里结合了数据仓库和OLAP的结构，围绕超市销售场景，从维度建模到宽表设计，讲得还挺清楚的。 前期的数据理解部分做得蛮细，事实表、商品表、时间表这些都搭得比较标准。模型用的是多维方式，能支持后面灵活的操作。维度表的分层设计也挺有参考价值，尤其是商品分类和时间粒度这块。 准备阶段提到了数据清洗和特征选择，说白了就是去脏数据、挑重点，这步做得好后面才能稳。宽表设计也值得一看，把多个维度合在一起，查询和建模效率都能提不少。 文档中了如何搭建多维数据集，像时间、商品、商店这些维度组合后能做出不少