[研究的背景和意义]
近年来我国社会经济发展迅速，人民对健康生活需求亟待解决。另一方面，随着信息技术的日益发达，制药企业研发新药的信息获取方式更加丰富和复杂。而且我国目前是仿制药生产使用大国，与西方国家制药企业相比，新药研发能力虽有提高但是仍缺乏竞争力。具体表现在国内研发企业在资金投入、研发团队建设、专利数据挖掘与分析能力等方面的弱势。
药学信息数据量十分庞大，新药研发高投入、高风险、高收益的特征提升了药学信息的价值含量。药学信息包含了药物在研发、生产、流通、使用和管理过程中产生和涉及的药物有关资料。专利信息又是药学信息中的重要信息资源。欧洲专利局曾统计，世界上所有技术的80%都能在专利信息中寻找到。世界知识产权组织(WIPO)有关部门也做过统计，若能很好的利用专利信息，可以节省40%的研发经费和60%的时间。
药物专利是研发新药与产业转化的直接成果，具有很高的经济价值。对药物专利信息进行搜集、筛选与整理可以发现研发新热点与趋势，从而更加全面地了解某一区域内的研究状况与情报信息，更好地开展相关的科学研究与商业活动。
计算机处理药物专利文献信息是主要途径，药物专利包含了文字与结构两种类型信息。对文本信息的处理主要使用数据挖掘技术，数据挖掘依赖机器学习算法的应用。因此，从大量和复杂的药学专利信息挖掘隐藏的有价值的数据是切实可行的方法。
[国内外研究现状和文献综述]
研究现状:
通过查阅相关文献及报道可以看出，国外药学专利信息数据挖掘研究比较深入，在发达国家，对专利文献的相关研究已相当成熟。国内研究起步虽落后于发达国家，但是近几年来也有相当一部分研发单位进行了相关研究。随着我国科技水平的大幅提升，将更加重视药学专利信息挖掘和中药专利信息研究工作。
文献综述:
马运运:《中药专利信息分析与数据挖掘研究》
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