知识产权信息服务平台中专利地图在教学中应用的研究
专利导航成果的运用方式
专利导航成果的运用方式专利导航是指根据特定技术领域的需求，通过检索相关专利文献并进行筛选分类，为用户提供特定领域内的专利信息，帮助用户了解该领域内的技术发展趋势和技术要点。
在现代社会中，专利导航已经得到广泛应用，并在多个领域中取得了显著的成果。
下面将介绍专利导航成果的几个主要应用方式。
其一，专利导航可用于技术研发和创新。
通过专利导航，研发人员可以了解特定技术领域内已有的相关技术，避免重复研发，并在之前技术的基础上进行改进和创新。
例如，在新能源领域中，通过专利导航可以了解到当前使用的各种新能源技术方案的专利信息，为新能源技术的研发提供了重要的参考和指导。
其二，专利导航可用于技术转移和合作。
专利导航可以帮助企业或机构了解到目标领域内的技术解决方案和最新的研发成果，从而寻找到与自身技术需求相适应的合作伙伴。
通过技术转移和合作，可以实现技术资源的共享和互补，提高技术创新效率和竞争力。
例如，在新药研发中，通过专利导航可以了解到其他公司或机构在相同领域内的研发成果和专利信息，从而找到合适的合作伙伴进行技术转让和合作。
其三，专利导航可用于竞争情报和市场分析。
通过专利导航，用户可以了解到目标领域内的最新技术发展趋势、技术要点和主要竞争者的技术布局，从而为企业制定市场战略和决策提供参考。
例如，在智能手机领域，通过专利导航可以获取到各家厂商的专利数据，从而了解到不同厂商在技术布局上的差异和优势，为企业的产品研发和市场定位提供重要信息。
其四，专利导航可用于知识产权保护和风险评估。
通过专利导航，用户可以了解到目标领域内已有的专利信息，从而评估自己的技术创新是否存在侵权风险，并制定相应的保护策略。
例如，在一些技术领域内，通过专利导航可以了解到已有的相关专利，从而避免自己的技术创新侵犯他人的专利权。
总之，专利导航成果的运用方式千变万化，可以应用于技术研发和创新、技术转移和合作、竞争情报和市场分析以及知识产权保护和风险评估等多个领域。
基于专利信息服务平台的专利地图研究
这些数据背后的含义 ，对于专利 申请 人数 量的 比例 ，以及所在 的技术 领域都能够从图 中得到 ， 对 图片数据进行仔 细分析还能够得 到技术领 域 内的领跑者跟随者以及新进 者。对 这些企业进行分类 和分析 ，将能 够 帮助本企业 了解这些企业 的实力 ，为今 后的技术创新 以及开拓市场
其中包括专利 申请人及地区分析图 、专利 申请数 量预测 、技术功效 图 以及多维尺度分析 图等等 ，这些图表制作方法 同样 重要 ，本文也将会 进行介 绍。 １ ．专利地 所提供 的类似 资料 ，在降维 的方法 的基 础上 ，在空间维度 中把这些类似的距离程度采用点 到点之间 的距 离进 行表示。多维尺度 的分析将能够反馈给企业消 费者 对与相似商 品的判
断情况。 运用这种方法对专 利数据进行分析 一般 需要进行 以下 步骤 ： （ １ ） 根据制定的检索 方案 ，从专 利信 息服务 平 台中获取 相关 需要 的 源数 据 ，对检索的方式进行确定 ，并将检索的结果进行保 留；（ ２ ）对 涉及 到 的每一项专利都进行详 细的分析 ，利用专家 打分等方法得 出矩 阵的
奠定 良好 的基础 。 １ ． １ ． ２专利 申请地 区分布图 专利 申请地 区分布 图主要是以检索到的专利数 据为基础 ，按照专
利 申请人所在 的地 区进行分类 ， 并 将各种对应 的数 据进行统计 ，以饼 图 、柱状 图、折线 图等等图表形式进行反馈 。用户在拿 到这些图表是 能够清楚 了解世界上哪个 国家地区在这一项技术领 域中有着较高 的实 力， 将专利 申请地 区分布图与专利 申请人分析 图相结合 ，对这项技术 的开发 以及发展 能够有一个宏观的 了解 ，不仅 如此 ， 使 用者还能够从 这些图表中了解 到各个地 区的技术竞争情况 。 １ ． １ ． ３专利 申请数量 的预测 目前，较 为经济 的预测方法 已经存在有 三百 多种 ，其中常用 的就 有其实多种 ，包 括直观 预测 、判断 预测 、技术 预测 、回归分 析预 测 、 投入产出模型预测、计量经济模型预测等 等。其 中回归分析法 主要 是 包括了一元和多元线性 回归预测 、非线性 回归预测以及 函数 回归预测 的方法 ，将其与回归模 型和 Ｇ Ｍ模 型相结合 ，将能够有 效对 申请数 量 进行预测。
专利导航研究方法的基本思路
专利导航研究方法的基本思路
专利导航研究是一项非常重要的工作，可以帮助研究人员了解某个技术领域内的专利情况及其发展趋势。
以下是专利导航研究方法的基本思路：
1. 定义研究主题：确定研究的领域和范围，明确研究的目的和问题，并收集必要的背景信息。
2. 筛选相关专利文献：通过专利数据库和检索工具，筛选出与研究主题相关的专利文献，并进行初步的分类和整理。
3. 分析专利文献：对筛选出的专利文献进行详细的分析和评估，包括专利的技术内容、法律状态、引用情况等方面。
4. 绘制专利地图：通过对专利文献的分析和评估，绘制出专利地图，反映该领域内专利的分布情况、发展趋势等信息。
5. 梳理专利链条：分析专利文献中的引用关系，梳理出专利链条，展示该领域内技术的演化和创新路径。
6. 撰写研究报告：根据以上分析和评估结果，撰写研究报告，总结研究成果，提出可行的技术应用建议。
以上是专利导航研究方法的基本思路，通过这些方法可以深入了解某个技术领域内的专利情况，为技术创新和知识产权保护提供重要支持。
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专利地图在专利情报分析中的应用
专 利文 献是 专利 制 度 的产物 ，它是 各 国专 利局 及 国际性专 利组 织 在审 批专 利过 程 中产 生 的官 方文 件 及其 出版 物 的总 称 。全世 界每 年 科技 出版 物 中约 有 １４为专 利文献 。 为重要 的技 术情 报 源 ， 利文 ／ 作 专 献 正 日益 受到人 们 的重 视 ，尤其 是 对科 技界 和 产业 界 来说 ，较 高 的使 用或 参 考价值 使 它成 为促 进 技术 发 展 的先行 技术 情报 。 因此 ． 究 分析 和利 用专 利信 研 息， 已成为竞 争情 报工 作 的重要 内容 。 本文 结合 实证 分 析 了专利 地 图在专利 情报 分析 中的应用 。 １ 专 利地 图 的含义 及其主 要类 型
＿
［］ 深 圳 市 监 察 局 ． ６ 电子 政务 标 准 化 管 理 暂 行 办 法 ［ Ｂ Ｅ ／
Ｏ ］ ［０ ９１ ．］ ｈｔ：ｗ ｗｄｊ． ｖ ｎａｐｉａ ｏ／ｔｌ ／ Ｌ ． ２ ０ ． ４ ． ｔ ／ ｗ ． ｃ ｏ． ／ｐ ｌ ｔｎｈｍ ／ ２ ｐ／ ｚ ｇ ｃ ｃｉ ９
１２ 专利 地 图 的 Байду номын сангаас 要 类 型 ．
专 利地 图按不 同的制作 目的可 以分 为专利 管理 地 图、 专利技 术地图和专 利权利地 图。 （） １ 专利 管理地 图。 专利管理 地图将 大量 的数据 依 据 总件 数 、 国家 、 争公 司 、 明人 、 竞 发 相互 引证 情 形 、 利分类 号等不 同 的方 面来 作归纳 分析 ， 常可 专 通 看 出业界整体 经营 的趋 势态样 。 又可细分 为 ： 历年专 利件 数动 向图 、 司专 利件 数分 布图 、 司专利 件数 公 公 消长 图 、 所属 国专利 件数 比例 图、 司发 明阵容 比较 公 图 、 明人专利 件数分布 图等 。 发 通过专 利管理 地 图可 以获悉 技术发 展趋势 。进行 竞争企 业实 力剖析及 动 向预 测 ． 以及进 行主要 竞 争对手 之各项 实 力 分析 ［。 ２ ］ 主要 服 务于 经营 管理 ， 如对 专利 数量 、 有 人 、 例 所 发 明人 、 引证率 、 术生命 周 期 的归纳 分 析等 ， 技 主要 反 映业界或某 一领域 整体经 营的趋势态 况 。 （） ２ 专利技术 地图 。 专利技 术地 图将 相关 的专利 资料作 进一步 的详细研 读 。以归纳 出每一 篇专利 的 技 术类别 及功 效类别 等分类 指针 。这些 图表与技 术 研 发方 向的决 策息 息相关 ，可 以看 出特定 技术 的动 向， 并进一 步预 测技术 的未来 趋势 ， 而创造 自我 的 进 竞 争优势 。 又可细分 为专利技术 功效矩 阵图 、 术功 技 效 分 布矩 阵图和 专利技 术 发展 图［。主要 服 务 于技 ２ ］ 术研 发 ， 析特 定技 术动 向 ， 分 预测 技 术 趋势 ， 研 发 为 中的 回避设 计 、 技术地 雷、 术挖洞等 战略提 供重要 技 信 息依据 和参考 。 （） ３ 专利 权利地 图。 专利权利 地图又 叫专利 范围 地图 ， 有专 利范 围构 成要 件 图 、 利 范 围要点 图 、 专 专 利 家族 图和 重要 专利引 用族谱 图［。主要 服务 于权 利范 围 的界 定 ． 将专 利权利 要求 作为主要 分析 指标 ， 揭示 已有 专利 的权利 要求 范 围、 权利转 让 、 侵权 可 能 性 、 利状 态等 信 息 ， 方 面为规 避 已有 技术 保 护 ， 权 一 另一 方面评估 自身技术 的可专利性 和产业利 益 。 其 中 ，专利管理 地 图 旨在 了解 某技 术所处 的发 展 阶段 、 该技 术领域 内 的重 要竞 争 国家 或地 区 ， 以及 主要竞 争企业 的研发 实力 和该技 术的热 点 申请 领域 等重 要 信 息 【： ３ 而专 利 技 术地 图主要 服 务 于 技术 研 】 发。 旨在从技 术层面 了解某 专利技 术 的扩 散情 况 ， 进 步预测 技 术的未来 发展趋 势 ，以确立技 术开 发 的 方 向 。 避开竞 争对手 的“ 利陷 阱” ， 并 专 等 以帮助 企业 作 出技术研 发决策 ， 因而对 技术创新有 重要 意义 。 ２ 专利地 图应用在 专利情 报分析 中的主要 方法 专利 情报 分析 ，即是对 专利文献 中包 含 的技术 信 息 、 济信 息 、 经 法律信 息 通过 科学 的加工 、 整理 与 分析 ， 进行 深度挖 掘与缜 密剖 析 ， 形成 具有较 高技 术 与商业 价值 的专利 情报 。专 利情报分 析有 助于分 析
专利地图解读技巧
五、专利地图的解读原则
一、必须从用户需求出发 二、善于由表及里 三、学会充分挖掘信息的广度 四、学会充分挖掘信息的深度
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原则四：学会充分挖掘信息的深度
1.技术重点是什么？ 2.技术热点是什么？ 3.技术空白点是什么？ 1.为什么是？ 2.评判标准是什么？ 1.重点技术处于技术生 命周期的哪个阶段？ 2.热点技术的发展趋势 是什么？ 3.哪些技术空白点可以 作为突破点？哪些不可 以？为什么？
敬请保密 内部资料
专利地图的解读
机械部 马天旗
13810616172
江停清春 山舟江风 指歇一拂 点渔曲面 任品形成
解概念决 问过程题
地图 分析
解地位构 经流程典
解读 典型
拒方法绝 平案例庸
3
一、专利地图的概念
专利地图，是对专利信息分析结果 的可视化表达，通过对目标技术领域相关专 利信息进行搜集、处理和分析，使复杂多样 的专利情报得到方便有效的理解。
WO2011122184 JP2010060980
六、解读示例-技术路线图
1986年,Hirota 等提交的JP28146286A 按照Birgitte的经典方法合成了甘油二酯。 在1988年提交的JP22586687A中，进一步探索了使用固定化脂肪酸酶催化反应脂肪酸和 甘油制备甘油二酯的工艺，但未对工业化制备甘油二酯的条件进行研究。 1990 年, OKI Y 等人提交的JP713391A ，为使酯交换反应更易进行, 将碳饱和或不饱和 脂肪酸与甘油的摩尔比值控制在1－50 范围内，此法提高了反应效率和产品纯度, 但对何时 终止反应未进行研究。 1997 年SUGIURA M等人在JP4216597A中研制出一种可装有固定化脂肪酶的管道式反应 器, 甘油和脂肪酸流经反应器进行酯交换反应, 混合物流动表观速度要求达到0.05 cm/s 以 上，该法操作简便，但制备的甘油二酯纯度较低。 针对以上3 个专利的不足, 于1999 年提交了JP14479099A ，公开了工业化制备甘油二酯 的方法。 在2002 年提交的JP2002380215A中指出在工业化制备中，甘油与脂肪酸混合物在固定化 酶反应器中保持120s 时甘油二酯浓度最高, 可达到91.7%，该方法不受反应条件如脂肪酸与 甘油比率、反应温度或酶浓度变化的影响。 此外，在KASE M等2009年提交的US20100995096中，开始考虑到后续的除臭问题。 非常值得一提的是，SHIMIZU M在1998年提交的JP222998A中提供了一种水解甘油三酯 的方法，开启了利用酶催化水解甘油三酯获得高甘油二酯的先河，减少了着色，避免了过 分蒸馏。 此外，为了进一步提高酶催化酯交换反应的效率，SUGIURA M在1999年提交的 JP35979499A中公开了一种脱水脱醇的方法其公开的条件为测定体积的质量传递系数KLa。 该方法受到普遍关注，被多篇专利引用。
知识图谱技术在教育领域中的应用
知识图谱技术在教育领域中的应用近年来，人工智能技术的快速发展正在对各行各业产生深刻的影响，其中教育领域也不例外。
知识图谱技术是人工智能领域中的一项重要技术，它能够让计算机理解和模拟人类的知识结构，实现对知识的自动处理和推理，并将之转化为可视化的图谱，为教育领域的教学、评价和管理等方面提供了新的可能性。
本文将从知识图谱技术的发展历程、应用场景、解决问题的能力和前景方面分析其在教育领域的应用。
一、知识图谱技术的发展历程知识图谱技术的基础是语义网络模型，它是一种基于节点和边的图形结构，用于表示和存储实体、概念和关系等一系列知识元素，类似于现实世界中的人、事、物和事件等。
而知识图谱技术则是在语义网络模型的基础上，结合自然语言处理、机器学习和数据挖掘等技术手段，将大量的结构化和非结构化数据进行整合、链接和分析，并将知识元素之间的关系转变为计算机可以理解和处理的形式，以达到自动化推理和应用的目的。
知识图谱技术的发展历程可以分为以下几个阶段：1. 阶段一：知识图谱的萌芽时期（20世纪50年代-70年代）。
2. 阶段二：知识图谱的发展时期（20世纪70年代-90年代）。
3. 阶段三：知识图谱的成熟时期（21世纪开始至今）。
随着知识图谱技术的发展，如今它已经成为了人工智能领域的一个热门话题，也越来越多地应用于各个领域，包括教育领域。
二、知识图谱技术在教育领域的应用场景1. 知识图谱技术的应用场景之一：个性化学习路径。
知识图谱技术可以通过构建学生的知识地图，精准地识别学习者的知识、技能和能力等特征，然后给出个性化的学习建议和路径，帮助学生制定和执行个性化的学习计划和策略，从而提高学习效益和成果。
例如，利用知识图谱技术，可以针对学生的知识水平、兴趣爱好、学科特长和学习时间等因素，为其推荐适合的学习材料和资源，并进行智能化的学习监督和反馈。
2. 知识图谱技术的应用场景之二：教学资源平台。
知识图谱技术可以通过整合和分析各类教学资源，构建多维、全方位的教学资源图谱，以便教师和学生能够便捷地查找、分享和利用教学资源，并针对教学需求进行快速的个性化定制和推荐。
知识图谱技术在教育领域中的应用研究
知识图谱技术在教育领域中的应用研究近年来，随着人工智能技术的快速发展，知识图谱作为其中的一项重要技术，成为了教育领域内广受关注的热门话题。
知识图谱是一种基于语义网络的数据结构，通过对多个知识点之间的关系进行关联和整合，从而形成一个完整的知识体系。
在教育领域，知识图谱技术可以帮助学生更好地理解知识，提高学习效率，同时也可以帮助教师更好地管理和组织教学内容，提高教学质量。
一、知识图谱技术对学生学习的影响1.提高学习效率知识图谱技术可以将多个知识点之间的关系进行关联和整合，形成一个完整的知识结构。
在学生学习过程中，通过知识图谱技术，他们可以更好地理解各个知识点之间的关系，找到其中的规律和联系，从而提高学习效率。
2.帮助学生自主学习在传统的教学模式下，学生通常需要依赖教师的讲解，才能够理解和掌握知识。
而采用知识图谱技术后，学生可以通过自主学习，按照自己的兴趣和需求，选择不同的知识点进行学习，提高了学生的学习积极性和自主性。
3.促进跨学科学习知识图谱技术可以将不同学科之间的知识点进行关联和整合，形成一个跨学科的知识结构。
通过学习这样的知识结构，学生可以更好地理解不同学科之间的联系和互相依赖关系，从而促进跨学科学习。
二、知识图谱技术对教师教学的影响1.提高教学效率在传统的教学模式下，教师需要花费大量的时间和精力，组织和备课。
而采用知识图谱技术后，教师可以通过整合和关联不同的知识点，更好地组织和管理教学内容，从而提高教学效率。
2.帮助教师个性化教学在知识图谱中，每个知识点都可以与其他知识点建立关联，形成一个复杂的网络结构。
通过这样的网络结构，教师可以更好地进行个性化的教学，根据学生的不同需求和水平，选择不同的知识点进行教学，提高教学效果。
3.促进教师专业化发展采用知识图谱技术，教师需要不断更新和整合知识结构，从而将不同的知识点进行关联和整合。
这样的过程需要教师具备一定的专业知识和技能，从而促进了教师的专业化发展。
知识图谱在教育领域的应用研究
知识图谱在教育领域的应用研究随着人工智能技术的不断发展，知识图谱在教育领域的应用研究也引起了越来越多的关注。
知识图谱是一种基于语义网的知识表示方法，能够将各种领域的知识进行有效的关联和组织，从而形成一张具有层级结构和语义关联的知识网络。
这一方法不仅可以为学生提供更深入和全面的学习体验，还能够帮助教育机构实现教育内容和教育资源的智能化管理和应用。
一、知识图谱在课程设计中的应用知识图谱在课程设计中的应用是其最为广泛的应用之一。
课程设计是指教育机构根据学生的需求和学科的特点，制定出一套科学合理的课程教学计划，包括教学目标、教学内容、教学方法和评价标准等。
而知识图谱则可以为课程设计提供深入的知识结构分析和应用支持，帮助教师更加科学、有效地制定教学计划。
具体来说，知识图谱可以将教学内容按照主题、层级、关联等方面进行组织和分类，从而形成一张一目了然的知识网络。
教师可以利用知识图谱中的内容，对课程进行有机整合和补充。
同时，通过语义关联的方式，知识图谱能够将复杂的知识点转化为简单的可视化信息模型，使得学生能够更加直观地理解课程的主要内容和重点难点。
二、知识图谱在智能教育系统中的应用智能教育系统是一种基于人工智能技术的教育管理和教育服务模式，它通过智能化的数据分析和应用，帮助教育机构有效地提升教学质量和管理效率。
而知识图谱则可以为智能教育系统提供强有力的支持，实现教育资源和教育内容的智能化管理和应用。
具体来说，知识图谱可以将各种教育资源、课程内容、教学方法和评价标准等信息进行有机整合和组织，从而形成一个具有层级结构和语义关联的知识网络。
教师、学生和家长等用户可以根据自己的需求和兴趣，自由浏览、搜索和应用知识图谱中的内容，从而有效地提升学习效果和教学效率。
三、知识图谱在教学评估中的应用教学评估是指对教育机构、教师和学生等目标进行跟踪和分析，以评估教学质量、学生学业水平和教育机构管理效率等方面的情况。
而知识图谱则可以为教学评估提供深入的数据分析和应用支持，帮助教育机构更加科学、有效地进行评估和改进。
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知识产权信息服务平台中专利地图在教学中应用的研究
【摘要】专利是一个企业甚至是一个国家和其他企业国家竞争的核心，据调查，世界上的大部门的发明都是要先申请专利，才能被人们所知道的。
现在中国在专利这一板块就不是很专业，导致我们浪费了很多的技术。
专利地图就是人们对专利性的文字进行整理，让人们可以视觉上比较直观的理解产品。
现在伴随着一些专利政策的出台，国家加强了专利的力度，在原有的一些制度上也做了调整。
【关键词】知识产权；专利地图；应用研究
国家已经提出建设知识产权平台，建立多数据的信息库，加快适合中国使用的体系，鼓励中国的企业制定出适合自己的知识产权资料。
国家对于企业的专利是比较看重的，服务平台推动了专利计划的不断发展，而专利对于服务平台也有着至关重要的作用，可以针对专利资料进行研究，为企业所需要的专利提供服务。
一、中国专利状况
现在在中国也有很多的服务类的平台，这些平台能够帮助大家进行资料的查找，还可以帮助大家对于寻找的资料进行详细的讲解。
平台有两种：其一，只能查找资料的，这样的平台只是提供大家查找资料的，不能对找到的资料进行具体的研究分析，是比较原始的资料记载；其二，除了查找资料还可以具体分析的平台，这样的平台除了帮助大家查找，还可以帮助大家进行分析，让数据和资料更加浅显易懂，更具体。
二、对于专利地图研究的内容和意义
文章主要是分析了中国还有其他国家比较有代表意义的平台，对于这些平台的特征进行了详细的研究，以便更加清晰地了解专利地图的状况。
此外，还着重分析了专利地图的文字信息，想通过利用模型完善地图的文字信息，然后把这些文字信息加进服务平台当中，让平台的信息量更加的丰富，能更好地让大家进行查找资料。
专利是国家知识产权当中最主要的组成部分，专利性对于一个国家的发展和壮大都有着很重大的影响。
制定属于中国的专利政策，对于中国的发展和命运是至关重要的。
中国几千年的文化背景，这些文化都是积攒下来的，都是中国人民自古至今一点一点积累下来的，所以我们一定要保护属于自己的知识产权。
三、专利的特征
（一）包含的内容比较广泛。
专利平台所包含的信息量是非常大的，可以概括很多的领域和范畴。
（二）数据信息大。
专利平台是提供给大家进行资料查找的，所以平台内包含的信息量一定是非常巨大的。
（三）记载年限长。
专利平台是从很早就开始出现的，所以平台内记载的信息可以说是
从古至今的，可以体现出人类从古至今的一些发明和发展的全过程。
能够申请专利，自然是有属于自身的特点的，特别是在当今社会，新奇是比较基础的条件。
（四）排版规范。
对于专利平台上的信息都是有比较统一的规范的，这样才方便人们搜索，使用起来也比较方便。
四、专利地图的分类
（一）专利地图作用于管理方面。
这类的专利地图主要是方便查询到一些专利的发明情况，方便经营者进行合理的管理和控制。
对于一些企业引进的产品或者是项目，如果前期都不了解这个项目或者是产品，就没办法进行生产或者利用，所以对于企业来说，势必是要先了解一个产品的相关信息，这个时候企业就可以去专利平台查找相关产品的资料和信息，然后深入的了解，才能让产品为企业产生更多的价值。
（二）专利地图作用于科研。
这类的专利地图增加了详细分析的功能，会把所要查找的信息更加的明确化，分类也比较详细，从查找到的资料就可以看出一些技术的发展方向和前景，这对于科研项目来说可以节省很多的时间。
（三）专利地图作用于权利的界定。
这类平台能更好地分清楚国家之间的专利归属，这对于一个国家来说是非常重要的。
五、数据库的选择
大家对于专利平台进行搜索的时候，主要是在使用数据库里面的资料进行查找，所以选择什么样的数据库对于专利平台是非常关键的，会直接关系到查找结果的准确性。
伴随着平台的使用，现在国外一些平台既有免费的，也有收费用的，可是有些平台的数据不是对于每一个想要查找资料的人都适用，因为数据库资料的更新是需要一段时间的。
所以，很多人在查找这部分正在更新的数据的时候，是找不到相关资料的。
还有的情况就是资料不完整，没办法找到想要的全部信息。
专利平台所包含的内容越宽泛，就越受到大家的喜爱，这样查找者才能更好地找到自己需要的资料。
既然专利平台是为了大家服务的，所以就一定要考虑到平台的实用性，信息应该定期地进行更新，让大家查找到的资料是最实用的，对于平台书数据的范围也要不断地扩展。
六、结语
专利平台一定是一个数据非常宽泛的平台，专利地图则是平台中比较有价值的工具。
文章在分析的时候，能深刻地感受到专利服务平台包括的范围是非常广的，概括的范围也是比较广的。
在未来，专利平台可以使用更多有价值的工具进行图文结合，让资料更加的完整，具有代表性。
中国现在还在努力地建设更加服务于人民的专利平台，专利更加能促进中国产权的维护以及创新，从而提高我们对外的竞争能力，加速经济的发展。
参考文献
[1] 谢寿峰.基于专利分析的技术演变与预测研究[D].南京理工大学，2014.
基金项目：黑龙江省教育厅规划课题，GBC1212020，知识产权信息平台服务中专利地图在教学中应用的研究。
黑龙江省教育厅科技项目，12541056，基于智能算法的专利分类系统设计。
大庆市科技局项目，SZD-2011-19，基于智能算法的专利分类研究。
大庆市哲学社会科学规划研究项目，DSGB2014048，基于专利地图的大庆市知识产权信息服务平台建设研究。