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摘要
在复杂网络理论与知识产权研究的交叉领域，本文通过详尽分析近206万
条人工智能领域的专利数据，系统探讨了该领域的专利动态。首先，通过描述
性统计对专利数据进行基础分析，随后，本文构建了专利相似性网络和共现
网络，以揭示不同技术小组间的内在联系、知识流动及协同创新的模式。在衡
量专利创新时，采用了两种不同方法，发现不同的共有模式及其所代表的协
同模式在推动最终创新性上存在显著差异。这一发现为跨组织间的合作提供
了重要依据，特别是规模较小的企业在确定发展方向时，需充分考量周边优
势小组的密度和存在
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