基于随机森林算法的潜在高价值专利预测方法研究

发布时间：2021-10-22 05:25

　　【目的/意义】为了支持高价值专利培育工作开展,面向潜在高价值专利预测的需求,提出基于随机森林算法的潜在高价值专利预测方法。【方法/过程】梳理现有研究,选择用于潜在高价值专利预测的指标,构建基于随机森林算法的潜在高价值专利预测模型。使用"语音信号识别"领域的19647条专利进行实证分析,模型预测准确率达96.01%。【结果/结论】目前适于从海量早期申请中发掘潜在高价值专利的方法研究较少,本方法能够在专利申请早期发挥作用,同时具有预测准确率高、处理数据量大、模型可解释性好的优点。 

【文章来源】：情报科学. 2020,38(05)北大核心CSSCI

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

基于四种机器学习算法的潜在高价值专利预测模型ROC曲线对比

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3450468