Intelligent Text Mining for Ontological Knowledge Graph Refinement and Patent Portfolio Analysis—Case Study of Net-Zero Data Center Innovation Management
オントロジカル知識グラフの洗練と特許ポートフォリオ分析のためのインテリジェントテキストマイニング—ネットゼロデータセンターイノベーションマネジメントのケーススタディ (AI 翻訳)
Trappey A.J.C.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、ネットゼロデータセンターのイノベーションマネジメントを対象に、オントロジカル知識グラフの洗練と特許ポートフォリオ分析を行うインテリジェントテキストマイニング手法を提案・適用したケーススタディである。特許データから知識グラフを構築し、ネットゼロ技術の進展を可視化する。
English
This paper presents a case study applying intelligent text mining to refine ontological knowledge graphs and analyze patent portfolios for net-zero data center innovation management. It constructs knowledge graphs from patent data to visualize the progression of net-zero technologies.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本のデータセンターはエネルギー消費が増大しており、ネットゼロ目標達成に向けたイノベーション管理が重要です。本論文の特許分析手法は、日本企業が自社の技術ポートフォリオを評価し、SSBJやTCFD対応の戦略に活用できる可能性があります。
In the global GX context
Globally, data centers are a major energy consumer, and net-zero transitions require systematic innovation tracking. This paper's methodology using patent data and knowledge graphs offers a tool for companies and investors to assess technological progress and align with TCFD/ISSB disclosure expectations.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a methodological framework for combining text mining, knowledge graphs, and patent analysis in the context of net-zero innovation.
🏢実務担当者:Enables corporate sustainability teams to map patent portfolios and identify technology gaps relevant to net-zero targets.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/85199863802first seen 2026-05-28 05:41:40 · last seen 2026-06-03 05:32:09
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。