何向,李莉,王小绪.基于机器学习的高校专利价值评估体系构建[J].情报工程,2020,6(1):050-058 |
基于机器学习的高校专利价值评估体系构建 |
The Construction of Assessing College Patent Value System Based on Machine Learning |
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DOI:10.3772/j.issn.2095-915X.2020.01.005 |
中文关键词: 专利价值;专利价值评估体系;机器学习 |
英文关键词: Patent value; patent value assessment system; machine learning |
基金项目:国家重点研发计划子项目“ 知识产权大数据挖掘技术、智能推送技术”(2017YFB1401903);国家自然科学基金面上项目“ 数据驱动的网络广告效应测评与投资决策研究”(71771122)。 |
作者 | 单位 | 何向 | 南京理工大学经济管理学院 | 李莉 | 南京理工大学经济管理学院 | 王小绪 | 南京理工大学经济管理学院 |
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中文摘要: |
高校专利价值评估机制不够成熟,严重影响了专利转化的顺利推进。因此,建立一个有效的高校专利价值评估体系能够客观地评判专利价值的高低。研究结合了1000 条高校专利数据,从其经济价值、技术价值以及法律价值出发,共选取了11 个可测度评价指标,并借助机器学习的方法进行检验。最终共有10 个指标通过了随机森林模型与支持向量机的分类检验,构建了科学性较强、操作性较高的高校专利价值评估通用体系。然而,本研究仅对体系中各指标项的合理性进行检验,未来研究可针对指标项的具体权重展开讨论。该指标体系实现了对高校专利价值进行直接定量评估,避免了定性评估有可能会出现的主观性缺陷,为高校专利评价决策及科研管理提供新的思路与方向。 |
英文摘要: |
The evaluation mechanism of patent value in universities is still not mature enough, which seriously affects the progress of patent conversion. Therefore, an effective patent value evaluation system could evaluate the patent value objectively. The research based on economic value, technical value and legal value of 1,000 college patents, this paper selects 11 measurable evaluation dimensions and tests the effectiveness by mechine learning. Finally, 10 dimensions are selected and have passed the classification test of random forest model and support vector machine successfully. While, this study only tests the rationality of each dimension, the future researches would discuss the weight of each dimension. This method evaluates the patent quantitatively and provide new ideas for college patent evaluation decision-making and scientific research management. |
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