一种专利共类与深度学习模型结合的技术融合预测方法研究

[目的/意义]作为科技创新的重要手段,技术融合预测对于改进技术研发的策略选择具有重要参考和借鉴意义,文章提出一种专利共类与深度学习模型结合的技术融合预测方法,以提高预测结果的准确性和可靠性。[方法/过程]以燃料电池技术为例,首先采用关联规则挖掘算法识别专利数据中具有强关联的IPC频繁项集,计算技术相对相似度,基于AP聚类算法进行技术聚类;然后运用生成式拓扑映射算法识别其中技术融合点,构建训练数据集和测试数据集。最后基于深度学习模型进行学习训练,预测燃料电池技术未来可能出现的技术融合。[结果/结论]这种方法在准确率和召回率上表现优异,可以快速、客观地识别技术融合,为技术创新的智能决策和预测提供支持和帮助。     

专利寿命视角下潜在高价值专利识别方法研究

[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。     

利用词嵌入模型实现基于网站访问日志的专利聚类研究

[目的/意义]专利信息是人类科学技术进步的结晶,随着社会的发展,专利信息将为促进科技创新发挥日益重要的作用。利用聚类技术可以将海量专利信息进行自动分类,在实现信息有序归并管理的同时,有助于用户高效而全面的获取相关技术领域中的集成专利信息,具有重要的现实意义,传统聚类研究方法效率与准确度存在不足。[方法/过程]本文通过对专利信息服务网站（中国科学院知识产权网）访问日志数据的清洗与分析,生成专利信息点击序列,基于深度学习词嵌入模型,设计了PatentFreq2Vec模型,计算得出专利关联信息。[结果/结论]利用PatentFreq2Vec模型分析计算访问日志数据,能够得到关联专利信息,实现专利聚类,且聚类准确度高于传统方法。     

专利视域下融合协同过滤与链路预测的企业潜在合作关系预测研究

[研究目的]融合协同过滤与链路预测对“企业—专利”关系进行系统而细致的逻辑表达,继而精准有效地识别企业潜在合作关系,有助于企业聚合技术资源并推动产业创新化进程。[研究方法]基于非晶合金专利数据构建合作网络,通过Pearson相关系数计算专利文本的内容相似性,利用SM算法计算IPC号的类别相似度,使用SimRank指标和RA指标计算链路预测的路径相似度,随后借助权重预测算法构建以三者为基础的融合加权指标。将融合指标作为协同过滤推荐算法的输入,进而预测企业潜在合作伙伴。[研究结论]研究表明,融合协同过滤和链路预测的“链路推荐”算法预测平均准确率达到93.21%,较之传统的协同过滤算法提升了2.42%左右。在非晶合金领域企业潜在合作关系预测过程中,由“链路推荐”算法得出的推荐结果能够为企业合作提供决策与参考。     

基于SAO结构和词向量的专利技术功效图自动构建研究

[目的/意义]针对技术功效图构建过程中的主要问题和薄弱环节,提出了一种基于SAO结构和词向量的专利技术功效图构建方法。[方法/过程]利用Python程序获取专利摘要中的SAO结构,从中识别技术词和功效词;结合领域词典与专利领域语料库,运用Word2Vec和WordNet计算词语间的语义相似度;利用基于网络关系的主题聚类算法实现主题的自动标引;采用基于SAO结构的共现关系构建技术功效矩阵。[结果/结论]实现了基于SAO结构和词向量的技术功效图自动构建,该构建方法提高了构建技术功效主题的合理性和专利分类标注的准确性,为技术功效图的自动化构建提供新的思路。     

专利分类号耦合分析在企业潜在合作关系识别中的应用

[目的/意义]企业间的技术相似性能否转化为现实的合作关系,专利耦合所揭示的潜在关联究竟预示着合作还是竞争,这些问题需要在实证研究中寻找答案。[方法/过程]以德温特专利分类号为媒介构建专利耦合网络,采用可视化和因子分析方法考察企业的技术相似性及其聚类结构、发掘技术派系及其研究方向,对专利耦合网络与现实合作网络进行比较。[结果/结论]单纯的技术相似性不能作为潜在合作关系的有效判定依据,基于专利耦合形成的潜在合作关系难以转化为现实,社会关系因素对于专利合作的影响程度远甚技术相似性。     

基于专利数据的核心技术识别模型构建及实证研究

[目的/意义]掌握核心技术可以为经济高质量发展提供有力支撑,如何利用专利数据识别核心技术是值得关注的问题。[方法/过程]构建核心技术“三力”模型,构建核心技术识别指标体系和识别模型,利用最优组合赋权法确定权重,划分核心技术区间,基于OLED平板显示产业1997-2016年世界专利数据进行实证研究。[结果/结论]识别得到11项核心专利,均集中在材料制备、元件制造、驱动电路设计三个产业链上游领域。研究结果符合目前技术国际分布格局,说明提出的核心技术识别模型具有科学性和实用性,能够准确识别产业核心技术。     

基于专利网络节点重要性的核心专利识别方法研究

[研究目的]综合考虑专利节点度数及其邻域专利节点对(node pair)间的相似程度,定义并计算专利节点在网络中的结构重要性,从网络科学视角完善专利价值评价与核心专利识别方法。[研究方法]基于专利四种基本引用关系构建专利综合引用网络;利用网络节点度数及其邻域节点对的相似度量化表征其局部网络结构重要程度,以此为依据提出专利节点重要性评价指标PNII,进行核心专利识别;从复杂网络视角,利用传染病传播动力学模型(SIR)计算专利节点的实际传播影响力,以此为判据比较PNII和其他网络中心性指标在不同传播概率和不同节点比例下的识别效果。[研究结论]结果表明,基于专利网络节点重要性的PNII指标相较一般的网络中心性指标更加科学,核心专利识别结果更加准确;基于传染病传播动力学模型的评价方法,在一定程度上解决了核心专利识别结果评价难题。     

基于专利文献挖掘的关键共性技术识别研究

[目的/意义]科学准确识别关键共性技术对企业和国家来说都是至关重要的战略议题。[方法/过程]文章提出了一种基于专利文献分析的关键共性技术识别框架,运用文本挖掘和技术演化分析方法,获取特定领域的关键共性技术。首先,使用Viterbi算法识别专利文献中的专业术语,通过LDA算法捕捉专利文献中的技术主题聚类;其次,通过将技术主题的共类特征数值化,作为共性程度的度量;随后,将技术主题节点在技术演化转移网络中的关键程度作为技术关键性的表征,并使用PageRank算法衡量技术主题的关键性。最后,以机器人及数控机床技术为例,验证了该方法的可行性和有效性。[结果/结论]该方法可实现高效、准确的关键共性技术识别,为国家制定创新扶持政策提供支撑。[局限]研究仍需扩大科技文献的收集范围,以实现更全面的关键共性技术识别。     

基于指标计算与内容分析的高校专利价值评估方法研究

[目的/意义]高校是推进国家、区域科技创新的重要力量,对高校高价值专利进行探测和识别,对提升高校专利运营效率,加快高校科技成果向产业界转移,实现校企联动发展具有重要意义。[方法/过程]首先,从保护范围、研发水平、市场前景、主体特征4个维度出发,选取11个专利指标;然后,结合熵权法与突变级数法,从指标计算角度进行高校专利价值评估;最后,运用Doc2vec模型对专利摘要进行向量化表示,并结合局部离群因子算法(LOF算法)识别离群专利作为高价值专利,从内容分析角度评估高校专利价值。[结果/结论]以“云计算”领域的高校专利为例对所提方法进行实证,通过对基于指标计算和内容分析的评估结果进行融合获得了高价值专利,验证了方法的有效性和科学性,为高校专利运营和企业探寻高校高价值专利提供了方案参考。     

多维视角的高质量专利识别及其应用研究

[目的/意义] 我国专利数量巨大,但质量高低不齐。高质量专利对技术追踪、技术引进和资产管理极其重要,低质劣质专利则会阻碍科技创新的评估。聚焦高质量专利并进行挖掘可以获取更加深层与核心的情报,但高质量专利筛选却如"大海捞针",目前尚无可行的识别筛选方法。探索适合中国专利的高质量专利评价模型及筛选方法迫在眉睫。[方法/过程] 通过文献调研法对当前专利质量及评价进行综合归纳的基础上,延伸并界定高质量专利的内涵,对专利质量评价维度及指标进行创新拓展,构建分级、分层的多维视角专利质量评价指标体系,并基于创新指标体系建立高质量专利识别方法流程模型,最后以上海市高质量专利分布现状为例验证了方法模型的实用性及可行性,并为创新主体提出相应建议。[结果/结论] 研究结果表明本文提出的高质量专利指标模型及识别方法具有较强的科学性和可操作性,利用该指标模型和识别方法可对某地区或某领域的大批量专利进行筛选识别,为实现专利技术情报的科学高效利用提供有价值的参考。     

基于专利信息分析“五流”模型的战略机会识别研究

[研究目的]构建专利与创新方法相衔接的桥梁性信息结构模型,将专利法律性文献信息转变成面向不同技术路径识别的权利地图,加强专利情报信息的有效利用,对企业提升战略机会识别能力具有重要意义。[研究方法]依据TRIZ创新方法应用过程中不同路径的对象信息需求,将专利信息提取为权项结构流、技术问题流、功能/效应/价值流、功能模型流、属性流五类不同的信息结构流。其中,权项结构流将法律制度约束的专利文字信息转换成可视化图形结构信息,其他四类信息流分别与问题重构、功效查找、功能裁剪、技术冲突重构四条创新设计路径匹配。[研究结论]提出的专利信息分析“五流”模型面向关键专利或专利组合的制度约束,助力创新型企业充分利用关键专利文献信息,实现专利规避设计、提高创新性方案战略机会的有效识别。最后通过构建一种空气净化设备专利的五流模型挖掘出不同路径的创新战略机会,验证了方法的有效性。     

结合高阶神经元的深度神经网络用于专利可转让性评价——以电子信息技术领域为例

[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。     

基于组合评价的高校专利竞争力研究——以福建省本科高校为例

【目的/意义】为了促进高校的专利评价能力,更好地服务高校专利工作的推进,建立一种基于组合评价的 专利竞争力评价模型,对高校专利竞争力进行客观评价与认识。【方法/过程】将主成分分析法与熵权法结合,利用 模糊Borda法进行组合评价,并以福建省19所本科高校为例,进行专利竞争力评价分析。【结果/结论】为高校专利 竞争力的评价提供了新思路。评价结果表明,福建省高校专利竞争力整体差距较大,多数高校没有平衡好专利数 量、专利质量与价值的关系,缺乏合理规划。根据评价结论,提出了相应的建议。     

基于专利生产力与影响力的全球生物技术发展现状研究

[目的/意义] 生物技术产业作为21世纪最具发展潜力的新兴产业,已经成为许多国家科技竞争的焦点。研究生物技术专利,对于了解生物领域技术演变历程、预测技术未来走向,促进生物技术变革创新,推动国家创新发展,有着十分重要的价值和意义。[方法/过程] 本研究利用专利计量方法,对2005-2014年间产出的生物技术专利,面向研究者、机构、国家等方面,通过利用DII专利数据库、Excel、Fusion Tables等作为数据源与研究工具,从生产力、影响力这两大维度进行分析,窥探当前生物技术专利发展现况,包括当前生物技术领域之研发能力、研发动态、研发趋势等。[结果/结论] 基于分析结果,总结当前生物技术领域发展状况,指出其发展过程中存在一些问题及规律。     

面向高校成果管理需求的潜在可转化专利发掘方法研究 ——基于清华大学等四所高校专利数据的实证研究

[目的/意义]高校科技成果转化工作愈发受到重视,当前大部分高校成果管理工作面临着待管理专利数量巨大、涉及技术领域复杂多样、对人员综合能力素质要求高的问题,导致大量存量专利不能得到很好地挖掘与培育,需要一种简便有效的筛选潜在可转让专利的方法,以提升现有高校专利管理工作的效率.[方法/过程]本研究以2020年高校成果转让排...     

基于简单专利族和Bcp指数方法探讨专利“睡美人”的识别与分析

[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。     

以市场价值为导向的高校专利价值评价体系研究

[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。