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[研究目的]基于专利寿命视角,探究潜在高价值专利识别方法,快速精准识别早期高价值专利。[研究方法]结合已有专利价值评估的相关研究,构建潜在高价值专利评估指标体系;以无线网络通信技术领域为例,构建潜在高价值专利识别指标数据集;采用Lasso回归对指标进行约简,构建潜在高价值专利识别特征集;采用机器学习生存预测算法构建专利生存风险预测模型,根据设置的生存风险评分阈值,实现潜在高价值专利识别。[研究结论]构建了基于专利寿命视角的潜在高价值专利识别模型,并且以无线网络通信技术领域专利数据验证了模型的有效性和可靠性,证明该模型可以较好地识别早期高价值专利,有利于企业和决策部门较早进行高价值专利的定向培育。 相似文献
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[目的/意义]构建基于机器学习的成本法专利价值评估方法,快速识别海量专利的实际成本,并预测其价值区间,在为专利价值评估提供新研究思路的同时,也为专利转移转化定价提供了参考借鉴。[方法/过程]通过Innography数据库与Incopat数据库下载“新能源汽车”领域多指标专利数据,提取专利成本影响因素与专利价值影响因素,并形成专利数据训练集与专利数据预测集;构建AutoGluon机器学习分类算法,将包含成本数据的Innography专利数据训练集导入模型进行训练,并将训练好的模型对Incopat专利数据预测集进行成本预测;最后使用成本法并结合本研究提出的专利价值指数对预测结果进行计算,估算其价格区间。[结果/结论]通过实证分析与结果验证可知,本研究构建的基于机器学习的成本法专利价值评估方法在预测专利价值区间中具备一定有效性,为促进专利价值评估研究深化及专利转移转化定价实践发展提供了参考。 相似文献
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[目的/意义]从交易视角评价专利可转让性,侧面评估专利价值及筛选可交易高价值专利。[方法/过程]基于专利价值评估指标,从技术和法律两个维度选取专利可转让性评价内部指标,基于交易视角中专利权人特征设计专利可转让性评价外部指标,结合高阶神经元将深度神经网络方法应用于专利可转让性评价。[结果/结论]结果表明,专利可转让性评价模型相比传统的BP神经网络方法和仅使用高阶神经元的方法精度更高,F1值达到86.72%;因其可区分通过交易实现价值的潜在专利,在大规模专利可转让性评价实际应用中具有可行性和适用性。 相似文献
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[目的/意义]旨在探索一种既能评价专利自身技术价值同时又能对其市场价格给出预判的评价方法。[方法/过程]针对科研周期中不同阶段的特点设立指标体系,并引入市场询价机制综合考虑,构建专利价值评估体系,将专利价值评价融入到科研全流程常态化管理过程中。通过将专利的技术价值和市场价值有机结合起来,构建了一种市场价值为导向、直观可操作的高校专利评价模式,并通过实际案例进行了实证分析。[结果/结论]构建的评价模式能较好地评价高校专利价值,预测专利交易价格,能够为高校专利运营工作中的指导定价机制提供新的思路,为高校专利分级统筹管理提供价值度方面的数据支持。 相似文献
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[目的/意义]精准识别潜在专利技术组合,将相互关联的技术组成保护范围更大的专利网,对于打破单项专利的局限性、构建更为缜密的技术壁垒具有重要意义。[方法/过程]首先在对关键词与核心IPC进行语义抽取的基础上,筛选出核心专利集合,然后计算基于专利相似性与互补性的专利组合强度,最后利用MCL聚类算法直观、精准地识别潜在专利组合,并以艾滋病疫苗领域专利对方法进行了验证。[结果/结论]该方法以核心专利集合为数据源有效降低了组合识别中的噪音,基于多维度的专利组合强度计算克服了以往组合识别指标的片面性,利用MCL聚类算法无需人为规定簇群数量,保证识别质量。 相似文献
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【目的/意义】高价值专利识别与培育是我国知识产权强国建设的重要环节,全面解读领域研究概况与进展
能够为科研和从业人员提供借鉴。【方法/过程】综合运用扎根理论和 NVivo 分析工具,通过领域主题的程序化编
码,识别出高价值专利评估与识别研究的重要主题,并从时间维度进行分析和综述。【结果/结论】专利质量与专利
价值是一对相互交融的概念,高价值专利可以从经济价值、市场价值、战略价值和法律价值等维度来衡量;高价值
专利评估数据主要来源于专利案例、专利数据库和专利行业数据;专利价值评估与识别研究主要涵盖三大主题：专
利价值的市场评估分析、专利价值影响因素及作用机理、专利价值评估指标组合与模型构建。【创新/局限】扎根理
论能够系统梳理领域的重要研究主题和进展,未来可以通过科学知识图谱动态展示领域科研合作态势、研究热点
与前沿,以及从实践的角度分析高价值专利评估与识别的典型案例。 相似文献
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[研究目的]面对海量的专利数据,如何构建有效的专利可转让性评估方法,筛选出具有转让可能性的专利,对于发现潜在高价值专利、提升我国专利成果转移转化效率具有重要意义。为此,提出一种基于机器学习的专利可转让性评估方法。[研究方法]首先利用基于机器学习的指标约减算法对从技术维度、法律维度、经济维度和主体维度构建的专利可转让性评估指标进行约减,以去除掉冗余指标;然后根据约减后得到的评价指标构建机器学习模型,并对专利可转让性进行评估。[研究结论]人工智能领域专利可转让性评估案例结果表明,当剔除掉冗余指标后机器学习模型的预测准确率均值提升了0.56%;基于机器学习的专利可转让性评估模型的分类准确率达到72.36%,可以较好地对专利的可转让性进行评估。案例结果验证了所提出方法的可行性和有效性,该方法为专利可转让性评估提供了新的研究方法。 相似文献
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[目的/意义]构建企业专利威胁预警的概念模型,完善专利威胁预警理论,为专利威胁预警方法研究提供理论依据。[方法/过程]以竞争战略和竞争优势理论框架为基础,从产业环境角度辨识出能够影响企业专利威胁形成的关键因素,构建企业专利威胁预警的概念模型,分析其预警机理,并进行实证研究。[结果/结论]研究结果表明,构建的企业专利威胁预警的“E-L”模型可以从产业环境角度对企业所面临的专利威胁进行评估,能够更加有效地对专利威胁进行识别和预警。 相似文献
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[研究目的]缺乏成熟的专利价值评估系统作为参考,是当前高校专利高产出却低转化的重要原因之一。对于非市场基准的专利价值评估方法而言,各项指标对评估模型的影响度不一且没有统一标准。使用深度学习的方法构建专利价值评估体系可以有效降低人为筛选的主观倾向性,从而提升专利价值评估效率。[研究方法]基于锚定效应理论,重点选取专利发明人的历史专利转化特征作为锚定指标,构建了基于注意力机制的深度学习模型,对高校专利价值进行评估和预测。引入的注意力机制可自适应地强调关键指标,一定程度上避免了先前研究中人为筛选的主观因素影响。[研究结论]通过采集1540条电子信息相关方向的高校专利价值数据进行深度学习实验,构建的基于深度注意力机制的模型在测试集上平均预测准确率达96.88%,证实该评估方法具有高准确性和强实用性,且研究发现发明人的历史专利转化价值对于专利价值评估具有显著的信息锚特征。 相似文献
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[研究目的]在国家政策和项目课题的驱动下,高校中专利的申请和授权数量都急剧增长。因此,对高校所拥有的授权发明专利的可转化性进行评估,获取具有转化价值的专利,可以盘活高校中的专利资产,促进专利在市场上的流通。[研究方法]首先,通过文献梳理和咨询专家意见,初步构建适用于高校专利可转化性评估的指标体系;其次,通过对广西11所地方高校已成功转化的专利和未转化专利进行文献计量,得到具有差异的特征指标,并使用BPNN模型对未转化的专利进行可转化性评估;最后对各所高校专利的平均转化价值进行排序。[研究结论]与其他地区的高校相比,广西11所高校的发明专利整体转化价值并不高,且不同类型院校之间的专利平均转化价值也存在着一定差距。通过结合评估结果提出了相关建议,旨在为提高高校专利质量和促进专利转化提供参考。 相似文献
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[目的/意义]针对专利文献的特殊性,选择合适的引文分析方法和研究单元,对专利“睡美人”进行识别和分析。[方法/过程]通过总结分析现有“睡美人”识别方法,选择对总被引次数依赖性小、可规避不同学科引文差异影响的Bcp指数方法识别筛选专利“睡美人”。利用Incopat专利信息平台,检索清华大学的所有专利文献,统计分析引文分布,筛选Bcp指数Top50的简单专利族,并以一个典型专利家族为例分析专利“睡美人”的价值。[结果/结论]Bcp指数方法可行和有效。本文修正了Bcp指数方法相关指标,并明确其计算方法。筛选出的简单专利族绝大多数有很高的合享价值度,属于高价值专利,但专利“睡美人”处于有效状态的比例低。如果能尽早识别筛选出关注度不太高但具有高价值的专利“睡美人”,对促进技术持续研发和迭代、加强专利布局、提高专利成果转移转化,实现专利的经济价值有非常重要的现实意义。 相似文献
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[研究目的]探索有效的方法实现对专利价值的早期预测既可为后续高价值专利培育提供更多机会,也可对问题专利等低价值专利进行早期识别,减少公共资源虚耗,对推动知识产权高质量发展至关重要。[研究方法]聚焦现有研究鲜少关注的专利权力要求书,提出一种融合权利要求语义特征的专利价值早期预测方法。首先,对权利要求文本进行解析并提取语义特征;然后融合权利要求语义特征构建专利价值评估指标体系并运用皮尔逊相关性分析方法进行指标优化;最后,结合CatBoost分类模型和SHAP方法实现高价值专利的早期挖掘和低价值专利的早期识别。[研究结论]结果表明,构建的专利价值早期预测模型分类准确率达到90.79%,相较于传统机器学习方法具有准确性更高、解释性更好、适用性更广的优势;首次引入的权利要求语义特征对于预测专利价值贡献显著,融合该特征的指标体系具有一定的优越性。 相似文献
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[目的/意义]专利价值评估工具已经应用非常广泛,但其评估结论是否有效尚有争议。[方法/过程]本文以某高校最近三年已实际发生专利权转移交易的专利为研究样本,以实际交易价格与现已公开应用的3个专利价值评估模型的评估值进行比较,利用相关分析和回归分析等数理统计方法验证Innography、IncoPat和PatSnap作为专利价值评估工具的有效性。[结果/结论]本研究涉及的交易样本数据表明：PatSnap在评估专利价值上具有较高的可靠性,评估结果可作为交易的参考价格供买卖双方参考;IncoPat评估的专利价值度与真实交易价格的自然对数值有较高的相关性,而Innography评估的专利强度与真实价格的相关性一般。PatSnap的价值评估结果可作为交易的参考价格供买卖双方参考,也可用来评估专利作为高校无形资产的价值。 相似文献
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[目的 /意义]培育高价值专利是加快实施创新驱动发展战略、建设知识产权强国和实现经济社会高质量发展的需要。对高价值专利培育的系统性进行研究,对于这项工作的全面高效开展具有重要意义。[方法 /过程]运用系统思维对高价值专利培育的概念进行界定,对高价值专利培育的系统特性进行分析,并以江苏省高价值专利培育工程的成功实践为案例进行实证分析。[结果 /结论 ]高价值专利培育是以产出具有高技术价值、法律价值、市场价值的专利为目的,由科技创新、专利申请、专利运营三个要素及其子要素相互联系、相互作用组成的有机整体。高价值专利培育系统具有整体性、结构性、层次性、环境关联性等特性。开展高价值专利培育必须重视和坚持其系统性。 相似文献
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[目的/意义]在基因工程等新兴领域技术更迭尤为迅速,如何及时、准确地识别高影响力技术对捕捉技术机会、跟踪技术热点、分析技术演化都具有重要参考价值。[方法/过程]基于引文网络方法,引入影响域来揭示技术影响力扩散的范围,在空间上将评估范围从直接关系扩展到间接关系;引入活跃度来揭示技术影响力持续的时间,在时间上考虑了专利年龄和技术贡献的持久性,从空间和时间两个层面构建专利即时影响力指数。[结果/结论]从基因工程领域的技术成长期中筛选出40件高影响力专利,专利影响力评价结果与领域实际发展现状吻合。利用专利即时影响力指数不仅可以及时、准确捕捉到领域内现阶段的高影响力技术,还可以挖掘出基因工程在新冠肺炎疫情大背景下的整体研发热点的转变。[局限]从技术生命周期的角度来看,该指标适用于技术成长期的专利即时影响力评价。 相似文献
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[目的/意义]识别颠覆性技术有助于在制定研发和市场战略布局中获得首发优势,如何在大数据背景下综合提高颠覆性技术识别的精准率、召回率和识别效率至关重要。[方法/过程]结合机器学习与专家知识,首先,构建SimCSE-LDA语义相似度表征模型,以深入挖掘专利摘要中隐含的关键技术主题,实现更深层次的显著特征主题识别,并通过聚类效果评价指标检验其识别效果,进一步结合专家知识判定关键技术主题名称,对主题间内在联系判定,最终识别出关键技术。其次,运用突变性表征颠覆性技术内在特质,基于CBLOF算法对关键技术主题进行异常检测,将计算得到的技术主题异常分数作为判断技术突变程度的依据,从而识别出颠覆性技术。最后,结合领域专家知识和《中国制造2025》验证颠覆性技术识别效果。[结果/结论]以农业机器人为例,以德温特专利数据库的DWPI英文改写专利摘要文本为数据源,进行实证分析,验证了该颠覆性技术识别方法的可行性与有效性。 相似文献