利用專利地圖技術整理文獻資料

專利地圖，一種用來整理專利資料，了解專利分布，作為研發工具以及研發方向決定的工具。

將這種技術利用來整理文獻資料，也是有同樣的功效，正所謂知己知彼，百戰百勝。

首先第一步，需要找一個大方向～

根據這個大方向，蒐集相關的文獻

第二步，就是把搜集到的文獻分門別類，分類之前，還需要從搜集到的文獻中，找出關鍵資料。所謂的關鍵資料，目前我想到的包含以下這些項目：

1. 論文篇名
2. 作者
3. 發表年份
4. 期刊（出處）
5. 關鍵字
6. 實驗條件（與範圍）
7. 重要發現
8. 分類（自己給定的分類）

每一篇文獻，先經過以上資訊蒐集整理，便可以進一步分析歸類，可以歸類的項目如下：

1. 年份 v.s. 作者-->了解這個領域作者分佈以及其於此領域的活耀（重要）程度
2. 年份 v.s. 關鍵字-->了解該領域研究重點的變化
3. 實驗條件 v.s. 作者或年份-->用以了解這領域之實驗參數分佈，借此觀察是否有可以著墨與努力的空間。
4. 重要發現 v.s. 作者或年份-->用以了解這領域之目前成效，延伸思考看有什麼部分是可以作為研究主題之用的。

經由以上分類～大概就可以對研究方向掌握的差不多，並可以借此延伸未來可能的研究題目

But，整理文獻是相當費工的，如何才能提昇效率？？

我的第一個idea是把文獻資料整理到資料庫，藉由資料庫的查詢，就可以產出概括的專利地圖。

又由於文獻資料是要在後續寫文章時常用到，因此若能透過文獻整理工具，就一舉兩得了。

指不過目前的文獻整理工具（Endnote或者Zotero）都無法做到上述完整的功能。

因此「文獻」-->「Endnote或Zotero」-->「Bibliography」---->Python script---->Database

這個solution是我目前想到的，有空再來implement他。