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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于词向量网络的科技发展态势可视化分析方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119988611B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510082209.5，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权基于词向量网络的科技发展态势可视化分析方法及系统是由王晓光;郑阳;石锴文;王宏宇;黄菡;陈晓芳设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于词向量网络的科技发展态势可视化分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于词向量网络的科技发展态势可视化分析方法及系统。首先，选择科技文献并匹配出科技关键词，将科技关键词语料文本非线性转换到语义超空间上进行向量化表示构建领域词向量网络。其次，对词向量网络上的顶点进行科技主题社区聚类，提取出不同社区类簇的特征关键词。随后，在前后相邻时间周期的社区之间采用相似度对社区间特征关键词的分布相似性进行测度，判断前后相邻时间周期上科技主题社区之间的关联演化关系。将关联演化关系在笛卡尔坐标系下进行可视化呈现，解决了现有技术中关键词选取质量难以把控、未充分挖掘利用语料信息、无法直观且充分地反映主题随时间变化的趋势和过程的技术问题，满足了实际的应用需求。

本发明授权基于词向量网络的科技发展态势可视化分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于词向量网络的科技发展态势可视化分析方法，其特征在于，包括： 获取科技关键词； 基于所述科技关键词构建词向量网络；所述词向量网络中的顶点为所述科技关键词，各顶点的连边为两顶点词向量之间的语义相似度； 对所述词向量网络中的科技关键词顶点进行科技主题社区聚类，并提取出不同科技主题社区类簇中与该类簇中心具有最大相似度的TopM个特征关键词； 通过科技主题社区相似度计算公式计算得到科技主题社区类簇A与科技主题社区类簇B之间的社区相似度；其中，所述科技主题社区类簇A与所述科技主题社区类簇B分别来自于前后相邻时间周期的词向量网络，h为所述科技主题社区类簇A与所述科技主题社区类簇B一共存在的不同科技关键词的总数，为所述科技主题社区类簇A中第个科技关键词的独热值，为所述科技主题社区类簇B中第个科技关键词的独热值； 将所述社区相似度与预设阈值进行比较，判断得到前后相邻时间周期上的所述科技主题社区类簇A与所述科技主题社区类簇B之间的关联演化关系； 将所述关联演化关系在笛卡尔坐标系下进行可视化呈现； 将所述关联演化关系在笛卡尔坐标系下进行可视化呈现，包括： 按照设定的科技关键词节点标签的顺序，在笛卡尔坐标系的水平轴上依次对各科技主题社区类簇内的特征关键词按照科技主题社区类簇进行排位，在完成所述特征关键词的排位后，依据各特征关键词所属的不同时间周期，将相应排位上的科技主题社区类簇节点绘制在笛卡尔坐标系的垂直轴的对应位置上，根据所述关联演化关系绘制各科技主题社区类簇之间的有向连边，将各科技主题社区类簇之间的社区相似度绘制在相对应的有向连边上。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉大学，其通讯地址为：430060 湖北省武汉市武昌珞珈山；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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