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Zero-Inflated Poisson and Negative Binomial Regressions for Technology Analysis

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSEIA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Software Engineering and Its Applications SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.10 No.12 (2016.12)바로가기
  • 페이지
    pp.431-448
  • 저자
    Jong-Min Kim, Sunghae Jun
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A297569

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Technology analysis is to understand target technology by analyzing diverse information of developed technologies. Using the results of technology analysis, we can perform the technology management such as technology forecasting, technological innovation, and technology valuation for research and development (R&D) planning. In addition, the R&D planning is built uponin order to improve technological competitiveness of a company. Patent analysis is a popular approach to technology analysis. Many researches on patent analysis have been done because patent documents contain diverse and complete information on developed technology. However, the documents are not suitable for patent analysis based on statistics. So, in much of the work on patent data analysis, the researchers transformed the patent documents into structured data using text mining techniques. Generally, thestructured data set has a sparsity problem, that is, most elements of the data are zero valued. The existing researches in patent analysis have not considered this zero-inflated problem, but it places serious limits on performance when we analyze the patent data. In this paper, to overcome this problem, we propose a methodology for patent analysis using zero-inflated Poisson and negative binomial regressions. We apply the proposed methodology based on zero-inflated Poisson and negative binomial regression models to Apple’s technology analysis.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Patent Data Analysis
 3. Zero-Inflated Models for Patent Analysis
 4. Technology Analysis of Apple using Zero Inflated Poisson and Negative Binomial Regressions
  4.1. Zero-Inflated Model for ‘System’
  4.2. Zero-Inflated Model for ‘User’
  4.3. Zero-Inflated Model for ‘Device’
  4.4. Apple’s Technology Map
 5. Conclusions
 References

키워드

Technology analysis patent data analysis zero-inflated problem zero-inflated Poisson model zero-inflated negative binomial model Apple patent

저자

  • Jong-Min Kim [ Statistics Discipline, Division of Sciences and Mathematics, University of Minnesota-Morris, Morris, USA ]
  • Sunghae Jun [ Department of Statistics, Cheongju University, Korea ] corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSEIA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSEIA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Software Engineering and Its Applications
  • 간기
    월간
  • pISSN
    1738-9984
  • 수록기간
    2008~2016
  • 등재여부
    SCOPUS
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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