【摘 要】
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【目的】充分利用专利数据,研究专利价值评估和分类问题。【方法】根据专利的价值指标,设计基于自组织映射(SOM)–支持向量机(SVM)的专利价值评估及分类模型,使用自组织映射
【基金项目】
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东华大学人文社会科学繁荣基金项目“互联网个性化定制用户需求多粒度模型研究”(项目编号:108-10-0108076)的研究成果之一
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【目的】充分利用专利数据,研究专利价值评估和分类问题。【方法】根据专利的价值指标,设计基于自组织映射(SOM)–支持向量机(SVM)的专利价值评估及分类模型,使用自组织映射方法确定专利的价值类别,采用随机森林(RF)对价值指标进行重要性排序,并结合包裹式特征选择方法对价值指标进行约简,以提高SVM的分类性能。【结果】通过SOM确定的价值标签能有效反映专利价值的高低;同时,约简后的指标由初始的14个减少到10个,分类准确率由76.28%提高到86.89%。【局限】对每个类别中的专利价值没有细化,专利价值指标存在进一步约减的可能。【结论】本文方法能够为专利研发活动提供支持,避免过度依赖专家判断。
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