基于特征融合的高校可转移专利识别研究

摘要：

[研究目的]准确识别高校可转移专利,对提高专利推送质量、促进高校科研与市场对接具有积极意义.[研究方法]首先采用Word2Vec提取专利文本中的内部语义特征,从专利著录项目、高校研发实力、区域行业成熟度3个维度选取外围评估指标;然后使用主成分分析方法将两者进行降维融合,创建内容全面、综合的新特征;最后借助机器学习构建可转移专利识别模型,对专利的转移潜力进行判断.[研究结论]该方法通过对专利内外特征进行融合凝练,改进了机器学习训练的特征质量,明显提高了识别准确率,为促进高校专利转移提供了新的方法支撑.

关键词：特征融合、高校专利、语义特征、评估指标、专利识别、可转移专利、主成分分析法

所属期刊栏目：41

分类号：G306(科学研究理论)

资助基金：国家社会科学基金16BTQ029

在线出版日期：2022-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：159-165