Research Article

Публичные данные Google Patents: когда использовать BigQuery вместо сайта

Руководство по использованию публичных данных Google Patents в BigQuery для масштабируемого патентного поиска, получения метаданных и структурированных рабочих процессов патентного анализа.

Руководство по использованию публичных данных Google Patents в BigQuery для масштабируемого патентного поиска, получения метаданных и структурированных рабочих процессов патентного анализа.

Публичные данные Google Patents: когда использовать BigQuery вместо сайта

TL;DR: Руководство по использованию публичных данных Google Patents в BigQuery для масштабируемого патентного поиска, получения метаданных и структурированных рабочих процессов патентного анализа.

Пользователи, которые ищут публичные патентные данные, обычно переходят от разовых ручных исследований к воспроизводимой аналитике, внутренним инструментам или рабочим процессам на основе API. Этот материал написан для команд, которым нужны масштабируемое извлечение патентов, аналитика или продуктовые патентные исследования за пределами ручной работы через веб-сайт.

Краткий обзор поискового намерения Основной ключевой запрос: google patents public data Оценочный ежемесячный объём поиска (США): 50 Намерение: навигационное Поддерживающие ключевые слова: google patents, bigquery patents, patent metadata

Read next

  • Explore more on публичные данные google patents
  • Explore more on патенты bigquery
  • Explore more on google patents bigquery
  • Explore more on патентная аналитика
Start freeSee Doxa

Related articles

Анализ патентов по прямому цитированию: как использовать более поздние цитирования, не переоценивая их значение Руководство по анализу патентов с использованием прямого цитирования, включая то, как более поздние цитирования помогают выявлять влияние, смежные области и стратегическую последующую активность. Патентное семейство vs патентное цитирование: две разные карты патентного пространства Сравнение патентных семейств и патентного цитирования, включая случаи, когда каждый из этих подходов полезнее, и почему их не следует путать. Анализ патентного ландшафта: практическая схема превращения патентных данных в решения Практическая схема анализа патентного ландшафта, охватывающая определение рамок, сбор данных, кластеризацию и интерпретацию насыщенных или свободных патентных пространств.

Explore PapersFlow

Research tools See the AI workflows PapersFlow supports. Compare PapersFlow Switching guides for Elicit, Zotero, Overleaf, and more. Use cases by field Find discipline-specific research workflows.

Frequently Asked Questions

Почему стоит использовать публичные патентные данные вместо парсинга сайта?
Потому что структурированные данные более стабильны для production-рабочих процессов и ими проще управлять с точки зрения стоимости, кэширования и воспроизводимости.
Что должно входить в недорогую патентную таблицу?
Номер публикации, название, URL, страна, ключевые термины, даты, классификации и другие недорогие метаданные, которые можно часто запрашивать.
Нужен ли мне по-прежнему сайт?
Да, для быстрой ручной проверки и формирования идей для поиска. Но масштабируемые продуктовые рабочие процессы должны работать на структурированных данных.

Related Articles