發(fā)布時(shí)間：2022-02-13 08:53

　　以IncoPat為數(shù)據(jù)源構(gòu)建檢索策略,采用專(zhuān)利被引頻次指標(biāo)對(duì)全球邊緣計(jì)算領(lǐng)域核心專(zhuān)利進(jìn)行挖掘,并對(duì)核心專(zhuān)利進(jìn)行向后引證和向前引證分析,包括被引證年份分布、專(zhuān)利權(quán)人分布、技術(shù)分布和自引證技術(shù)演化路線分析。研究結(jié)果表明:美國(guó)是全球邊緣計(jì)算技術(shù)最主要的應(yīng)用國(guó)和來(lái)源國(guó);核心專(zhuān)利US20110075675A1以年均60.6次被引頻次排名第一,其向前引證主體包括IBM、CISCO、華為、NEC和三星電子等企業(yè),且存在創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系;邊緣計(jì)算技術(shù)演化路線由早期的邊緣呼叫和會(huì)話管理,逐漸演化到分組路由和無(wú)線承載標(biāo)識(shí),并最終過(guò)渡到智能路由和無(wú)線設(shè)備監(jiān)控策略研究。 

【文章來(lái)源】：科技管理研究. 2020,40(20)北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【文章目錄】：
1 研究背景
2 數(shù)據(jù)來(lái)源與檢索策略
    2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源
    2.2 檢索策略
3 邊緣計(jì)算專(zhuān)利引證分析
4 核心專(zhuān)利分析
    4.1 向后引證分析
    4.2 向前引證分析
        4.2.1 被引年份分布
        4.2.2 專(zhuān)利權(quán)（申請(qǐng)）人分布
        4.2.3 技術(shù)分布
        4.2.4 文本聚類(lèi)
        4.2.5 自引證
5 結(jié)論與建議
    5.1 結(jié)論
    5.2 建議


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]專(zhuān)利被引頻次的時(shí)間影響研究[J]. 羅文馨,趙亞娟.  圖書(shū)情報(bào)工作. 2019(09)
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[4]基于技術(shù)轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的專(zhuān)利價(jià)值評(píng)估與增值管理[J]. 詹勇軍,汪叢偉,鐘藝峰,侯倩倩,林麗珊.  科技管理研究. 2018(21)
[5]專(zhuān)利引證視角下的核心專(zhuān)利研究——以人工智能領(lǐng)域?yàn)槔齕J]. 趙蓉英,李新來(lái),李丹陽(yáng).  情報(bào)理論與實(shí)踐. 2019(03)
[6]專(zhuān)利引文的冪律分布研究[J]. 林德明,姜祥園.  情報(bào)雜志. 2018(04)
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[9]面向5G需求的移動(dòng)邊緣計(jì)算[J]. 田輝,范紹帥,呂昕晨,趙鵬濤,賀碩.  北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(02)
[10]邊緣計(jì)算:萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代新型計(jì)算模型[J]. 施巍松,孫輝,曹杰,張權(quán),劉偉.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2017(05)



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