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题名融合多维特征的高校专利价值分级方法及其实证研究
被引量：7
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作者
张彪
吴红
高道斌
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机构
山东理工大学信息管理研究院
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出处
《图书馆论坛》
CSSCI
北大核心
2022年第11期42-49,共8页
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基金
国家社会科学基金一般项目“高校图书馆深度嵌入专利运营研究”(项目编号:16BTQ029)研究成果。
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文摘
客观评估高校专利价值,准确预测高校专利的技术转移潜力,有助于推动高校技术成果与市场对接,促进科研成果转化成生产力,对企业精准引进高价值专利、促进技术升级具有意义。文章从高校专利价值的3个重要来源出发,融合专利文本语义特征、专利自身属性特征、发明人特征,采用机器学习算法构建高校专利价值评估模型,预测专利发生技术转移的概率,并划定阈值将专利价值的粒度细化为10个等级,以云计算领域为例展开实证。结果表明:文章构建的模型与现有研究相比,AUC值提升22个百分点,显著提升高校专利价值评估结果的准确性和科学性。对专利价值的分级结果表明,A级别专利仅占3.24%,大多数高校专利的技术转移概率处于0.3-0.5,整体呈现明显的右偏态分布。高校专利价值分级方法能够有效预测技术转移潜力,可为高校合理进行专利运营、企业精准定位高价值专利提供决策参考,也为高校专利价值评估提供了新思路。
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关键词
多维特征
特征融合
高校专利
专利价值分级
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Keywords
multidimensional features
feature fusion
university patent
patent value grading
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分类号
G255.53
[文化科学—图书馆学]
G644
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