登录    注册    忘记密码

详细信息

基于粗糙集理论的专利价值评估及其实证研究    

Research on Patent Value Evaluation Based on Rough Set Theory

文献类型:期刊文献

中文题名:基于粗糙集理论的专利价值评估及其实证研究

英文题名:Research on Patent Value Evaluation Based on Rough Set Theory

作者:谢文静[1];鲍新中[1];张楠[1]

第一作者:谢文静

机构:[1]北京联合大学创新企业财务管理研究中心,北京100101

第一机构:北京联合大学管理学院

年份:2020

卷号:39

期号:8

起止页码:76-81

中文期刊名:情报杂志

外文期刊名:Journal of Intelligence

收录:CSTPCD;;国家哲学社会科学学术期刊数据库;北大核心:【北大核心2017】;CSSCI:【CSSCI2019_2020】;

基金:北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划长城学者培养计划项目“基于风险分担的电商供应链融资合作机制构建与溢出价值分配研究”(编号:CIT&TCD20180327)研究成果。

语种:中文

中文关键词:专利价值;价值评估;粗糙集;指标体系

外文关键词:patent value;value evaluation;rough set;Index system

摘要:[目的/意义]专利价值评估一直困扰我国的专利运营。在人工智能快速发展的今天,如何运用先验数据来挖掘有效的专利价值评估方法是非常值得关注的问题。[方法/过程]在对影响专利价值评估因素进行分析基础上,加入了发明人特征指标建立专利价值评估指标体系,以336条专利数据为基础,运用粗糙集理论构建专利价值评估模型,并进行实证研究。[结果/结论]研究结果表明:发明人特征在一定程度上会对专利价值产生有一定的影响,基于粗糙集理论构建的专利价值评估模型对测试集的专利价值预测准确率达84.38%,具有一定的可操作性和准确性,特别是在专利数据库建设越来越丰富的环境下,利用粗糙集理论进行专利价值评估值得借鉴推广。
[Purpose/Significance]Effective patent evaluation method has been an important obstacle to patent operation in China.With the rapid development of artificial intelligence,how to use prior data to mine effective patent value evaluation methods is a very important issue.[Methods/Process]This paper analyzes the factors that affect the patent value evaluation,adds the inventor characteristic index to establish the patent value evaluation index system,builds the patent value evaluation model based on 336 patent data,and conducts empirical research.[Results/Conclusion]The research results show that:to some extent,the characteristics of the inventor will have a certain impact on the value of the patent,the accuracy of the model based on rough set theory to predict the patent value of test set is 84.38%.The model has certain operability and accuracy,especially in the environment of more and more rich patent database construction,the use of rough set theory for patent value evaluation is worthy of reference and promotion.

参考文献:

正在载入数据...

版权所有©北京联合大学 重庆维普资讯有限公司 渝B2-20050021-8 
渝公网安备 50019002500408号 违法和不良信息举报中心