知識經濟的時代，專利的研發已是提升企業競爭力的利器，而專利文件則包含專利研發的成果。如何透過專利文件的檢索來從中得到研發的靈感與避免侵犯他人的專利權，以及進行專利的佈署，已經成為一個非常重要的課題。隨著目前專利文件的資料日益增多，專利搜尋者在上網路搜尋專利文件時，經常會遇到無法完整找到所需要的目標文件，或找到的文件與搜尋的議題不相關等問題。因此，搜尋人員必須多次嘗試不同的搜尋條件和搜尋方式，以期望找到所需要的文件，因而也浪費許多成本與時間。 現在已有很多研究針對各種文件的詞彙進行分析，以提升搜尋結果的品質。目前為止針對文件檢索的相關研究雖然有很多，然而大部分主要是針對英文文件進行檢索分析之研究，針對中文專利網站的研究，則較少運用資料探勘的技術於專利文件的搜尋檢索上。故本研究針對中文專利網站的文件，運用資料探勘技術的高頻項目集分析與TF-IDF演算法進行詞彙擴充式查詢，以嘗試找出更多符合使用者所需要的文件，並且藉由文件分群技術，針對所搜尋到的文件給予適當的分群，藉此提供搜尋者更多文件的關聯推薦資訊，且有助於搜尋者更進一步搜尋的參考。