[目的/意義]專利價(jià)值評估一直困擾我國的專利運(yùn)營。在人工智能快速發(fā)展的今天,如何運(yùn)用先驗(yàn)數(shù)據(jù)來挖掘有效的專利價(jià)值評估方法是非常值得關(guān)注的問題。[方法/過程]在對影響專利價(jià)值評估因素進(jìn)行分析基礎(chǔ)上,加入了發(fā)明人特征指標(biāo)建立專利價(jià)值評估指標(biāo)體系,以336條專利數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),運(yùn)用粗糙集理論構(gòu)建專利價(jià)值評估模型,并進(jìn)行實(shí)證研究。[結(jié)果/結(jié)論]研究結(jié)果表明:發(fā)明人特征在一定程度上會對專利價(jià)值產(chǎn)生有一定的影響,基于粗糙集理論構(gòu)建的專利價(jià)值評估模型對測試集的專利價(jià)值預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)84.38%,具有一定的可操作性和準(zhǔn)確性,特別是在專利數(shù)據(jù)庫建設(shè)越來越豐富的環(huán)境下,利用粗糙集理論進(jìn)行專利價(jià)值評估值得借鑒推廣。 

【文章來源】：情報(bào)雜志. 2020,39(08)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
0 引 言
1 專利價(jià)值評估指標(biāo)體系構(gòu)建
2 數(shù)據(jù)獲取與處理
    2.1 粗糙集的基本原理
    2.2 樣本選擇與原始數(shù)據(jù)收集
    2.3 變量的離散化處理
        2.3.1 決策變量的離散化處理
        2.3.2 屬性變量的離散化處理
3 基于粗糙集理論的專利價(jià)值模型構(gòu)建與檢驗(yàn)
    3.1 指標(biāo)約簡
    3.2 決策表規(guī)則提取
    3.3 決策規(guī)則測驗(yàn)集檢驗(yàn)
4 結(jié) 論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3224472