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김미애; 서창교

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김미애 (경북대학교) 서창교 (경북대학교)

저널정보: 한국인터넷전자상거래학회 인터넷전자상거래연구 인터넷전자상거래연구 제17권 제3호

발행연도: 2017.6

수록면: 159 - 175 (17page)

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The patent has the detailed information about technology development activities. Analyzing the patent information using the social network analysis contains both patent citation relationship analysis and patent keyword network analysis. Although keyword network analysis usually select keywords based on the frequency of words in the patent, frequently used words do not necessarily mean meaningful words in the patent information.
In this paper, we demonstrated alternative approach to improve the selection of keyword for the keyword network analysis based on topic model. First, we retrieved 2,724 abstracts of patent on the supply chain management between 1997 and 2016 from USPTO(www.uspto.gov) and EPO(www.epo.org). Second, we used LDA (latent Dirichlet allocation) algorithm to identify the major topics of the supply chain management patents, and extracted 15 keywords to describe these topics. Then, we built the structured data set through the preprocessing to perform the network analysis and visualization operation. Finally, we conducted component analysis and centrality analysis by using LDA-based DocumentTermMatrix(DTM). Component analysis provides three components in the supply chain management patents. For centrality analysis, degree centrality, betweenness centrality, and closeness centrality are identified. Contributions and further research were also discussed as a part of the conclusions.

#Keyword Network Analysis #Patent Information #Topic Modeling #Latent Dirichlet Allocation(LDA) #Supply Chain Management(SCM)

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