【目的/意義】為了支持高價值專利培育工作開展,面向潛在高價值專利預測的需求,提出基于隨機森林算法的潛在高價值專利預測方法。【方法/過程】梳理現有研究,選擇用于潛在高價值專利預測的指標,構建基于隨機森林算法的潛在高價值專利預測模型。使用"語音信號識別"領域的19647條專利進行實證分析,模型預測準確率達96.01%�！窘Y果/結論】目前適于從海量早期申請中發(fā)掘潛在高價值專利的方法研究較少,本方法能夠在專利申請早期發(fā)揮作用,同時具有預測準確率高、處理數據量大、模型可解釋性好的優(yōu)點。 

【文章來源】：情報科學. 2020,38(05)北大核心CSSCI

【文章頁數】：6 頁

【部分圖文】：

基于四種機器學習算法的潛在高價值專利預測模型ROC曲線對比

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3450468