当前，全球新一轮科技革命和产业变革蓄势待发，我国经济发展方式加快转变，创新引领发展的趋势更加明显，知识产权制度激励创新的基本保障作用更加突出。高校是国家科技创新的重要战略力量和高地，其科技成果的转移转化是国家实施创新驱动发展战略的重要保障，需要高质量的专利信息服务来支撑其技术创新与成果转化。高校图书馆对专利信息服务的内容和模式正在进行积极探索，大数据为专利信息服务提供了新的机遇与挑战。深圳大学知识产权信息服务中心（图书馆）作为国家知识产权局及教育联合授予的“高校国家知识产权信息服务中心”，已搭建起高校知识产权大数据平台，基于大数据平台开展各类高校专利信息服务并取得了一定的成效。本书依托深圳大学知识产权信息服务中心（图书馆）的专利信息服务基础和专利信息分析研究的积累，利用incoPat 等专利数据库对高校的专利数据进行分析和可视化展示，分析方法及分析数据对于高校专利信息服务机构加强对大数据的认识、改进知识产权信息服务模式和丰富服务内容具有促进作用和参考价值。在信息技术快速发展的背景下，通过对高校的知识产权数据进行监测分析，可以提升高校专利信息服务的质量。专利水平是衡量高校发展水平和发展潜力的重要指标，基于事实数据的专利分析可以帮助我们有效了解高校当前的专利现状，了解相关领域技术发展态势，有利于高校明晰定位、调整学科布局，利用信息提高创新的起点，提高科研效率和质量。应用大数据技术对专利的技术构成及产业分类信息进行挖掘，预测技术发展趋势，促进高校科技成果转化，服务地方经济。本书以高校的专利公开数据为研究对象，从深圳市高校、粤港澳大湾区高校、中国高校、北上广深高校几个维度进行分析研究，介绍了不同城市高校的专利公开情况，具体采用趋势分析法、主题分析法、聚类分析法、指数分析法、比较分析法等，对高校的专利公开量、不同类型专利、主要申请人、IPC 技术构成、授权专利维持有效量、PCT 申请法律状态等指标参数进行分析，发现我国高校专利保持了稳定的增长趋势，从战略性新兴产业分类来看，中国高校专利申请主要集中在新一代信息技术产业、新材料产业、生物产业、高端装备制造产业和节能环保产业五大领域，我国高校专利成果转化以专利转让为主，专利许可数量相对较少。本书为国家社会科学基金一般项目（编号：19BTQ074，题目：基于论文—专利交叉共现分析技术的基础—应用产业创新演化路径分析方法研究）的研究成果之一。
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