在专利分析工作过程中的技术路径或者技术路线图绘制时，很多专利分析人员采用的方法是定性分析和人工操作，经常根据引用关系或者结合一些专利数据库本身的价值度指标来筛选一些高价值专利，并结合甲方或者一些领域内的一些专家来进行技术路线的绘制。
但是上述方法最大的缺点就是耗时时间长，有一个快速的方法可以辅助来做技术路线的绘制，并发现一些技术演进的关键专利。
这种方法是根据引文关系来进行识别，下面我简单说一下怎么操作（本方法来源于阅读专利分析的相关论文）第一，下载检索专利的引用关系原数据（这个根据不同专利数据库有不同的操作）；第二，数据处理，仅仅保留检索专利的公告号和被引专利即可，处理成想要的引用关系0-1矩阵，其中第一列列为原专利（施引专利，也就是检索专利），第一行为被引专利，中间的数值为0或者1,0代表无引用关系，1代表有引用关系。
这里怎么处理，看各位擅长什么了，自己写脚本，或者网上也可以找到相关的工具。
0-1引用关系矩阵第三，将0-1矩阵转化成pajek识别的.net文件（这部门怎么转化，网上也有介绍，这里不详细展开）第四，打开pajek，通过一些参数调整找到最大的连通子网，并保留子网，然后通过内置的权重算法（SPC/SPLC/SPNP）计算权重第五，也是pajek里参数调整，创建全局主路径，绘制图形，即可得到根据引用关系得出的关键路径和关键专利。
上述方法其实也有缺点，就是仅仅根据引用关系找关键专利，而且无法追踪其突现的技术。
但是这种方法为技术路线图的实操工作带来了一定便利性，可以作为参考，节省一些时间。
最后，如果有问题可以联系我，我尽量回答