專利數(shù)據(jù)分析模型主要有以下幾種：

1. 分類分析模型：通過對專利數(shù)據(jù)的分類，可以揭示不同技術(shù)領(lǐng)域、企業(yè)或國家的專利情況。例如，使用聚類分析可以將專利數(shù)據(jù)劃分為不同的類別，每個類別代表一個特定的技術(shù)領(lǐng)域或市場領(lǐng)域。

2. 關(guān)聯(lián)規(guī)則分析模型：通過挖掘?qū)＠麛?shù)據(jù)中的隱含關(guān)系，可以發(fā)現(xiàn)不同專利之間的潛在聯(lián)系。例如，可以使用Apriori算法或FP-growth算法來找出在給定數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻繁項集及其關(guān)聯(lián)規(guī)則。

3. 文本分析模型：通過分析專利文獻的文本內(nèi)容，可以提取關(guān)鍵詞、主題詞或概念詞等關(guān)鍵信息。例如，可以使用TF-IDF算法或詞袋模型來對專利文獻進行預(yù)處理和特征提取。

4. 時間序列分析模型：通過對專利數(shù)據(jù)的時序變化進行分析，可以發(fā)現(xiàn)技術(shù)發(fā)展的趨勢和規(guī)律。例如，可以使用自回歸模型、季節(jié)性分解模型或指數(shù)平滑模型等方法來預(yù)測未來一段時間內(nèi)的專利發(fā)展趨勢。

5. 機器學(xué)習(xí)模型：通過訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)算法，可以對大量專利數(shù)據(jù)進行自動分析和預(yù)測。例如，可以使用支持向量機、決策樹、隨機森林或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法來構(gòu)建專利數(shù)據(jù)分析模型。

6. 深度學(xué)習(xí)模型：利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以從大量的復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取出深層次的特征和模式。例如，可以使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或生成對抗網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)模型來對專利數(shù)據(jù)進行更深層次的分析。

7. 集成學(xué)習(xí)模型：通過將多個模型的結(jié)果進行整合和融合，可以提高專利數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和可靠性。例如，可以使用Bagging、Boosting或Stacking等集成學(xué)習(xí)方法來實現(xiàn)多個模型的協(xié)同工作。

8. 可視化分析模型：通過對專利數(shù)據(jù)的可視化展示，可以直觀地展現(xiàn)專利分布、趨勢和關(guān)聯(lián)關(guān)系等信息。例如，可以使用熱圖、散點圖、柱狀圖或餅圖等可視化工具來對專利數(shù)據(jù)進行可視化分析。