專利的目的在於保護創作或發明的權益。然而專利分析之作用可經由專利資訊圖表化後所呈現之結果，了解專利競爭對手與潛在競爭者的狀態。企業或是設計者利用專利檢索與分析找出威脅，並且進行該專利之規避設計，一來能避免專利侵害導致專利糾紛，再者也能使自家產品得到創新。
本研究目的是透過專利文獻分析具體找出專利威脅的廠商，研究方法是以社會網路分析及全網核心度指標作為威脅分析。本研究資料來源是經由美國專利商標局資料庫專利文獻，得到Universal Serial Bus(USB)專利文獻共945筆分别為262家廠商所擁有，研究結果顯示(1)探索專利威脅的研究結果與USB產業之專利糾紛情形相符；(2)以趨勢分析可以發現USB仍是未來重要的產業。

The purpose of the patent is to protecting inventions and innovation. However, the role of patent analysis can be based on the results of patent informatization to understand the status of product competitors and potential competitors. 
The purpose of this research is to identify patent threats by analyzing patent documents. This research method is based on social network analysis and PageRank indicators as research methods. The research methods are patent search process and patent analysis process 
and threat analysis.
The source of this research data is through the U.S. Patent and Trademark Office database patent literature, and 945 patent documents related to the Universal Serial Bus (USB) were owned by 262 vendors. The research shows (1) Analysis results are consistent with patent disputes in the USB industry; (2) With trend analysis, it can be found that USB is still an important industry in the future. We hope that the results of the search for patent threats in this research can be provided as a reference for R&D.

主目錄 V 
表目錄 VIII 
圖目錄 IX 
第一章 緒論1
第一節 研究背景與動機1
第二節 研究目的2
第二章 文獻探討3
第一節 專利分析3
第二節 專利引證3
第三節 專利威脅4
第四節 全網核心度指標(PageRank)5
第五節 社會網路分析方法6
第六節 本章小結7
第三章 研究方法10
第一節 專利檢索流程10
第二節 專利分析流程12
第三節 威脅分析15
第四章 研究結果與分析17
第一節 社會網路分析指標17
第二節 全網核心度指標(PageRank)33
第三節 點度中心度與全網核心度之差異探討35
第四節 專利威脅分析38
第五節 趨勢分析39
第五章 研究討論41
第一節 熱門創新型41
第二節 技術源頭41
第三節 技術接收者42
第四節 專利威脅42
第五節 影響速度42
第六節 USB產業趨勢43
第七節 整體層面觀點43
第八節 探索專利威脅之整合模式專家訪談45
第六章 研究結論與建議49
第一節 結論49
第二節 管理意涵50
第三節 研究限制與後續研究建議50
參考文獻52

表目錄
========================================================
表2-1 過去研究者使用社會網路分析方法作為專利研究目的9
表4-1 1997~2017美國專利商標局專利資料點度中心度分析表18
表4-2 1997~2017美國專利商標局專利資料點入中心度分析表21
表4-3 1997~2017美國專利商標局專利資料點出中心度分析表24
表4-4 1997~2017美國專利商標局專利資料中介中心度分析表27
表4-5 接近中心性(Closeness Centrality)30
表4-6 1997~2017美國專利商標局專利資料接近中心性分析表32
表4-7 1997~2017美國專利商標局專利資料全網核心度指標分析表33
表4-8 點度中心度與全網核心度差異比較表36
表5-1 整體層面表45
表5-2 專家訪談表46
表5-3 專家訪談驗證對照表48

圖目錄
=========================================================
圖3-1 本研究專利檢索流程12
圖3-2 本研究專利分析流程14
圖3-3 Gephi15
圖4-1 Degree Centrality(企業專利網絡圖)20
圖4-2 In-Degree Centrality(企業專利網絡圖)23
圖4-3 Out-Degree Centrality(企業專利網絡圖)26
圖4-4 Betweenness Centrality(企業專利網絡圖)29
圖4-5 Closeness Centrality(企業專利網絡圖)31
圖4-6 PageRank(企業專利網絡圖)35
圖4-7 全網核心關係圖37
圖4-8 點度中心度關係圖38
圖4-9 USB專利發展趨勢圖40

一、 中文文獻
[1]王熙哲、丁耀民，2008，人際關係網路對虛擬社群使用意願的影響，
資訊管理學報，第15 卷，第1 期，53～72 頁。
[2]北美智權報， 台灣近年專利申請及公告概況分析，網址
http://www.naipo.com/Portals/1/web_tw/enewsletter/enewsletter-20/naipo_ip_news.htm，上網日期：2017 年8 月16 日。
[3]吳江，2004，使用超鏈分析技術的搜索引擎，工作研究，第48 卷，
第7 期，78～81 頁。
[4]阮明淑、梁峻齊，2009，專利指標發展研究，圖書館學與資訊科學，
第35 卷，第2 期，88～106 頁。
[5]林莉陵，2009，從社會網絡觀點探討廠商專利引證之關係暨南大學，
碩士論文。
[6]林樹煒，2007，使用引用網路結構分析專利未來價值，清華大學，碩
士論文。
[7]姜幼霖，2006，專利引證與專利品質：以五大先進國家生技產業與電
子產業為例， 臺灣大學，碩士論文。
[8]科技產業資訊室，[USB3.0 專利糾紛轉戰美國-威盛再告華碩及祥碩]，
網址 : http://iknow.stpi.narl.org.tw/post/Read.aspx?PostID=10017，上網
日期：2017 年8 月26 日。
[9]翁順裕，2009，從技術結構探討技術群集之間的發展關係，科技發展
政策報導，第1 卷，3～17 頁。
[10]張文豪，2006，平面顯示器產業的專利引證行為與技術追趕之跨國分
析：以台灣、美國、日本、韓國和其他國家為例，臺灣大學，碩士
論文。
[11]張杰、崔靖、翟東升、肖豔，2011，SNA 在專利分析中的應用研究，
科技管理研究，第3 卷，第7 期，168～171 頁。
[12]張展誌、劉智遠，2017，經濟部智慧財產局-智慧財產權月刊-以專利
布局支持新技術產業化，智慧財產權月刊，第224 卷。
[13]許思玲，2016，運用文字探勘技術於無線充電專利分析之研究，國立
勤益科技大學，碩士論文。
[14]陳俊瑋，2014，台灣新興科技產業發展方案政策網絡實證分析，臺灣
大學，碩士論文。
[15]陳彦萍、張冠男，2016，基於複雜網絡的軟件方法重要性評估指標，
計算機應用研究, 第33 卷，第5 期，1395～1398 頁。
[16]陳瑋，2008，鉅量引文資料分析，國立臺北大學，碩士論文。
[17]馮永琴、張米爾、紀勇，2013，技術標準創立中的專利引用網絡研究，科技管理研究，第34 卷，第7 期，71～77 頁。
[18]黃琴文，2017，802.11 標準必要專利之專利品質之分析與研究，臺灣大學，碩士論文。
[19]楊家興，2012，InterDigital 專利授權公司專利分析之研究，台北科技大學，碩士論文。
[20]賴奎魁、翁順裕，2009，從社會網絡分析觀點探討技術的趨同性-以保險商業方法專利為例，管理學報，第26 卷，第5 期，485～506 頁。
[21]賴奎魁、歐陽光、郭宗賢，2011，整合專利家族與專利引用於新產品
設計之研究，管理與系統，第18 卷，第1 期，199～229 頁。
[22]蘇信寧、康晴雯、林佳韻、陸綵格、李卓恆，2016，以專利引證探討
全球自行車產業技術知識流動，休閒研究，第6 卷，第2 期，44-62
頁。

二、 英文文獻
[23]Albert, M. B., Avery, D., Narin, F., and Mcallister, P. 1991. “Direct Validation of Citation Counts as Indicators of Industrially Important Patents,” CHI Research, Inc, New Jersey.
[24]Breschi, S. and Lissoni, F. (2003) “Mobility and Social
Networks: Localised Knowledge Spillovers Revisited,” CESPRI Working Paper 142.
[25]Freeman, L. C. 1978. “Centrality in Social Networks Conceptual Clarification. Social Networks,” 1, pp. 215-239.
[26]Narin, F. 1995. “Patents as Indicators for the Evaluation of Industrial Research Output,” Jointly published by Elsevier Science B. V., 34(3), pp.489-496.
[27]Wellman, B. and Bekowitz, S. D. 1988. “Social Structures: A Network Approach,” Cambridge: Cambridge University Press.
[28]Page, L. and Brin, S. 1998. “The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine,” Computer Networks and ISDN Systems, 30(1), pp.107-117.
[29]Yoon, S. 2011. “Application of Social Network Analysis and Text Mining to Characterize Network Structures and Contents of Microblogging Messages: An Observational Study of Physical Activity-Related Tweets,” Ph. D. Dissertation, The University of Columbia.
[30]ZXie, Z. and Miyazaki, K. 2013.“Evaluating the effectiveness of keyword
search strategy for patent identification,” World Patent Information, 35(1), pp. 20–30.
[31]Jason Rantanen. 2006. “Slaying the Troll: Litigation as an Effective
Strategy against Patent Threats,” Santa Clara High Technology Law
Journal, 23(1), pp. 159-210.
[32]Schultz, J. and Urban, J.M. 2012. “Protecting Open Innovation: The
Defensive Patent License as a New Approach to Patent Threats,
Transaction Costs, and Tactical Disarmament,” Harvard Journal of Law &
Technology, 26(1), pp. 1-67.
[33]E, Ramirez. and L, Kimmel. 2011. “A Competition Policy Perspective on Patent Law: The Federal Trade Commission’s Report on the Evolving IP Marketpla,” The Antitrust Source,
http://www.americanbar.org/content/dam/aba/publishing/antitrust_source/aug11_ramirez_7_26f.authcheckdam.pdf.
[34]James E. Hunton and Ruth Ann McEwen. 1997. “An Assessment of the Relation between Analysts' Earnings Forecast Accuracy, Motivational Incentives and Cognitive Information Search Strategy,” The Accounting Review, 72(4), pp. 497-515.
[35]SsPorter, A.L., Youtie, J., Shapira, P., Schoeneck, J.D. 2008. “Refining search terms for nanotechnology,“ Journal of Nanoparticle Research, 10(5), pp. 715-728.
[36]Thompson, Peter, 2006. “Patent Citations and the Geography of Knowledge Spillovers: Evidence from Inventor- and Examiner-added Citations,” Review of Economics and Statistics, 88, pp. 383-388.
[37]Wang, X., Zhang, X., Xu, S., 2011. “Patent co-citation networks of Fortune 500 companies,” Scientometrics, 88(3), pp. 761–770.