目录

●1 引言
1.1 专利大数据之棱镜
1.2 本书概述
第一部分 专利作为数据
2 专利简史
2.1 专利制度的序章
2.2 少有包含权利要求的专利
2.3 大火灾与专利编号制度
2.4 引文的起源
2.5 小结
3 理解专利数据
3.1 专利、外观设计和商标
3.2 专利数据字段概览
3.3 “大同小异”的外观设计专利
3.4 理解商标数据
3.5 小结
4 权利要求：“在法律上，少即是多！”
4.1 剖析专利权利要求
4.2 广义权利要求或狭义权利要求：全要素规则（亦称全面覆盖原则）
4.3 专利权利要求的剖析
4.4 外观设计专利的蝴蝶效应
4.5 小结
第二部分 网络分析
5 基本网络概念
5.1 专利网络分析为何重要？
5.2 网络与图论基本概念
5.3 网络指标
5.4 小结
6 专利引文分析
6.1 专利引文的意义
6.2 如何扩展专利引文网络
6.3 专利引文数据的使用陷阱与很好实践
6.4 小结
7 可视化视角下的专利数据
7.1 意外邂逅
7.2 六种基本图表
7.3 网络可视化
7.4 小结
8 如何学习专利网络分析
8.1 研究设计
8.2 选择网络分析工具
8.3 专利网络分析的四个实用步骤
8.4 小结
第三部分 利用专利分析揭示企业创新
9 创新是由设计驱动还是技术驱动？——戴森案例研究
9.1 戴森：从无尘袋吸尘器到无叶风扇
9.2 戴森专利引文分析：完整网络
9.3 技术优先还是设计优先？无叶风扇的自我中心网络分析
9.4 戴森的下次创新展望
10 预测战略转折点：Bose案例研究
10.1 Bose的全新创新转型
10.2 核心创新：更佳音效
10.3 四大创新转型点：超越音效
10.4 小结
11 谁在推动创新？——苹果公司案例研究
11.1 内部合作形态：苹果与谷歌
11.2 苹果公司的发明人网络：单模网络
11.3 苹果公司的发明人——技术网络：双模网络
11.4 小结
12 并购后的知识获取和同化：Adobe案例研究
12.1 Adobe的并购活动
12.2 发明人网络分析作为创新替代指标
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