基于机器学习的高校专利价值评估体系构建

发布时间：2023-04-07 21:03

　　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。

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【文章目录】：
引言
1 文献综述
2 高校专利价值评估指标体系设计
    2.1 经济价值类指标
    2.2 技术价值类指标
    2.3 法律价值类指标
3 实证研究
    3.1 数据获取与预处理
    3.2 Random Forests随机森林模型
    3.3 SVM支持向量机模型
    3.4 实证结果
4 结论与启示



本文编号：3785321