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研究生: 林芝安
Chih-An Lin
論文名稱: 分散式資料平行運算處理架構MapReduce 專利佈局與預測之研究
A Study on MapReduce Patent Portfolios and Technical Development Forecast
指導教授: 劉國讚
Kuo-Tsan Liu
口試委員: 廖承威
none
郭開誠
none
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 應用科技學院 - 專利研究所
Graduate Institute of Patent
論文出版年: 2015
畢業學年度: 103
語文別: 中文
論文頁數: 125
中文關鍵詞: 專利佈局專利分析專利預測技術功效矩陣研發預測雲端運算MapReduce指數平滑模型
外文關鍵詞: patent analysis, patent forecasting, technology-function matrix, MapReduce, exponential smoothing model
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  • 近年來,專利情報分析對於企業之技術研發而言,日益重要,企業重視程度與日俱增,本研究有感於此,利用有效的專利地圖工具,選擇一技術主題進行專利分析及佈局規劃。
    本文將以雲端架構下MapReduce 運算程式為技術主題,首先運用專利各分析方法,繪製專利圖表包含:專利件數折線圖、趨勢圖、技術分類雷達圖、功效矩陣泡泡圖等,藉由圖表整理結果,分析專利整體趨勢、技術主要專利權人及主要申請人分析、主要專利申請人地域佈局、主要專利申請人技術功效矩陣等,提供相關企業技術及專利佈局概況。接著進行MapReduce 技術之專利預測,其中預測包含兩面向:一為專利整體趨勢預測,預測2013 年至2015 年專利申請及公告件數走向,以推估未來技術趨勢;二為專利技術目標預測,本研究藉由主要專利申請人技術功效矩陣之整理及分析,閱讀IBM 股份有限公司與MapReduce 技術領域相關之專利,並以該公司兩主要子技術於歷年公開之專利內容,進行子技術目標預測。
    研究成果分析可獲得如下總結:(1)專利申請情形持續成長,專利公告案件持續增加;(2) MapReduce 技術以IBM、Microsoft 與Google 為主要專利申請人,IBM 公司為第一大專利申請人,Google 公司為第一大專利權人;(3) 目標技術以「子系統數據配置」之應用最具前景;(4) 技術領域未來三年的發展潛力看好,專利申請之成長率最高達58.9%。


    In recent years, patent investigation has been getting more important for enterprises. Patent maps are useful tools to show the results of investigation. A study of patent numbers forecasting is presented in this thesis both quantity and quality. In this study, a popular technology “MapReduce of Cloud Computing” was selected to demonstrate the research. Also, the results of the research are shown on the patent maps.
    First, patent analysis was made to provide enterprises technology development and patent filing strategies in advance. The methods include “patent chart drawing”, “patents overall trend analysis”, “patent overall trend estimate”, “technical major patentees and the principal applicants analysis”, “geographical analysis of main patent applicants”, and “technical-function matrix analysis of main applicants”. Second, the
    study do the forecasting of MapReduce technology in two parts: one is for patent overall trends forecast year 2013 to 2015 by three models, and another is for the patented technology forecasting. The predictions are helpful to organize research and development proposal, and give the recommendations for future research.
    Analysis results are summarized as follows: (1) Numbers of filing patents continue growing, and number of granted patents continue to increase. (2) The main patent applicants of MapReduce technology are IBM, Microsoft and Google. IBM is the First patent applicant, and Google is the first patentees. (3) The target technology "Assigning Data for Processing in Subsystem" are the most development trend. (4) Technical development potential of the next three years are optimistic, and the patent filing growth rate will be up to highest 58.9%.

    摘要................................................................................................................................. i ABSTRACT ................................................................................................................. iii 誌謝................................................................................................................................ v 圖目錄........................................................................................................................... ix 表目錄........................................................................................................................... xi 第一章 緒論.................................................................................................................. 1 1.1 研究背景與目的..................................................................................................... 1 1.2 技術領域簡介......................................................................................................... 5 1.2.1 雲端運算架構.............................................................................................. 5 1.2.2 MapReduce 簡介 ....................................................................................... 6 1.2.3 MapReduce 產業應用及功效簡介 ........................................................... 9 1.3 文獻探討................................................................................................................. 9 1.3.1 專利分析與專利預測相關文獻.................................................................. 9 1.3.2 雲端運算執行的MapReduce 運算程式-技術相關文獻 ......................... 12 1.3.3 國外技術及專利相關文獻........................................................................ 13 1.3.4 預測及模型相關文獻................................................................................ 14 1.4 研究方法與流程................................................................................................... 16 1.4.1 研究方法.................................................................................................... 16 1.4.2 研究流程.................................................................................................... 17 1.5 論文架構............................................................................................................... 21 第二章 專利整體趨勢分析...................................................................................... 23 2.1 前言....................................................................................................................... 23 2.2 檢索策略與範圍界定........................................................................................... 23 2.2.1 檢索策略.................................................................................................... 24 2.2.2 關鍵字與分類號界定................................................................................ 24 2.2.3 檢索資料庫選擇........................................................................................ 26 2.2.4 檢索式及結果............................................................................................ 27 2.3 整體件數趨勢....................................................................................................... 28 2.3.1 整體歷年趨勢分析.................................................................................... 28 2.4 專利權人及專利申請人分析............................................................................... 32 2.4.1 主要專利權人及專利申請人探討............................................................ 32 2.4.2 專利申請人與技術分類分析.................................................................... 38 2.5 專利家族與地域佈局........................................................................................... 41 2.5.1 前三大專利申請人歷年家族佈局............................................................ 42 2.5.2 前三大專利申請人家族地域佈局.......................................................... 44 2.6 總結....................................................................................................................... 46 第三章 競爭公司之專利技術功效...................................................................... 47 3.1 前言..................................................................................................................... 47 3.1.1 技術功效矩陣繪製方法.......................................................................... 47 3.2 IBM 之技術功效 ................................................................................................ 48 3.2.1 IBM 之專利技術:MapReduce .............................................................. 49 3.2.2 IBM 專利技術:MapReduce 功效矩陣分析 ......................................... 49 3.3 競爭公司專利技術分析....................................................................................... 65 3.3.1 Microsoft 股份有限公司 ............................................................................ 66 3.3.1.1 Microsoft 公司之MapReduce 功效矩陣分析 ............................... 66 3.3.2 谷歌股份有限公司(Google) ..................................................................... 72 3.3.2.1 Google 公司之MapReduce 功效矩陣分析 .................................. 73 3.4 總結........................................................................................................................ 80 第四章 研發方向分析與預測.................................................................................. 83 4.1 前言....................................................................................................................... 83 4.2 預測模型............................................................................................................... 84 4.2.1 模型介紹.................................................................................................... 84 4.2.2 驗證方法 ─ 模型預測力 ......................................................................... 86 4.2.3 方法模型.................................................................................................... 88 4.3 專利件數發展預測............................................................................................... 89 4.3.1 專利公開案件預測分析............................................................................ 89 4.3.2 專利公告案件預測分析............................................................................ 98 4.4 專利技術發展預測............................................................................................. 102 4.5 總結..................................................................................................................... 107 第五章 結論與建議................................................................................................ 109 5.1 研究成果.............................................................................................................. 109 5.1.1 專利分析之MapReduce 技術領域 ........................................................ 109 5.1.2 未來技術發展趨勢................................................................................... 111 5.2 未來研究方向建議............................................................................................. 113 參考文獻.................................................................................................................... 115 專業書籍.................................................................................................................... 115 期刊論文.................................................................................................................... 115 碩博士論文................................................................................................................ 117 專業報導及文章........................................................................................................ 118 附件............................................................................................................................ 121

    專業書籍
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    4. 新井喜美雄(2014),「全知識」,東京都 : 

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    技大學/機械工程系碩士論文
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    學/資訊工程學系碩士論文
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    8. 張育誠(2008),「利用專利分析方法探索技術發展之趨勢-以碳纖維強化材
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    功大學/資訊管理研究所碩士論文
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    14. IBM Knowledge Center,“MapReduce frameworks, Hadoop MapReduce”
    http://www-01.ibm.com/support/knowledgecenter/SSPT3X_4.0.0/com.ibm.swg.i
    m.infosphere.biginsights.product.doc/doc/c0057842.html
    120
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    http://infolib.lotus.com/resources/symphony/3.0.0/sym20abd014/zh_tw/text/scha
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    16. TechNews(2014),「Gartner2015 年策略科技趨勢」
    http://technews.tw/2014/10/15/2015-tech-trend/

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