专利大数据环境下基于改进WRD的精准匹配方法

来源：计算机集成制造系统杂志2025年第10期北京时间：

作者：李坤平, 刘检华, 裴凤雀, 张晋, 庄存波

单位：1.北京理工大学机械与车辆学院2.北京理工大学唐山研究院河北省智能装配与检测技术重点实验室

摘要：当前我国专利数量巨大,但由于缺少高效精准的专利匹配处理方法,阻碍了专利转化率的进一步提升。为此,引入自然语言处理技术,提出了一种专利大数据环境下精准匹配方法。首先,采用基于Hadoop的分布式存储和并行计算架构,将全国专利按省份分布式存储,并利用并行处理架构实现批量化计算,提升处理性能;其次,采用改进的词移距离算法(WRD)算法,通过约束词移过程方向,将传统双向移动,定义为由总权值较小的一方向较大的一方移动,并引入余弦相似度作为惩罚项对目标函数进行修正,降低总权值计算复杂度。最后,通过实例验证了该方法的运算性能和专利匹配准确性。结果表明所提方法为解决海量专利数据的高效可靠匹配提供了一种有效的途径。

关键词：专利大数据,自然语言处理,词移距离算法,精准匹配