發(fā)布時(shí)間：2020-04-09 10:56

【摘要】：我國(guó)專利數(shù)據(jù)來(lái)源眾多、指標(biāo)關(guān)系復(fù)雜,針對(duì)現(xiàn)有專利價(jià)值評(píng)估過(guò)程依賴人為主觀判斷,缺乏客觀、合理評(píng)估方法等問(wèn)題,提出了一種基于分類回歸樹(shù)(classification and regression tree,CART)模型的屬性選擇方法,用于構(gòu)建專利價(jià)值評(píng)估的指標(biāo)體系.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明相較于基于隨機(jī)森林的屬性選擇方法,該方法不僅能有效地降低指標(biāo)體系的規(guī)模,并且能提高評(píng)估建模的效率,在兼顧評(píng)估模型可解釋性的基礎(chǔ)上更好地提高專利價(jià)值評(píng)估的準(zhǔn)確性.進(jìn)一步通過(guò)枚舉遍歷的方法,約減指標(biāo)集大小,構(gòu)建出規(guī)模更小的指標(biāo)體系,結(jié)合專家知識(shí)和實(shí)證研究,有效地驗(yàn)證了該指標(biāo)體系的可解釋性和現(xiàn)實(shí)意義.

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

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【共引文獻(xiàn)】

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

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【相似文獻(xiàn)】

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相關(guān)會(huì)議論文 前10條

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本文編號(hào)：2620663