文献类型：期刊文章

作　　者：付振康[1,3] 柳炳祥[1,2] 鄢春根[1] 罗启基[1,3] 周子钰[1,3]

Fu Zhenkang;Liu Bingxiang;Yan Chungen;Luo Qiji;Zhou Ziyu(Intellectual Property Information Service Center of Jingdezhen Ceramic University,Jingdezhen 333001;School of Information Engineering,Jingdezhen Ceramic University,Jingdezhen 333403;School of Management and Economics,Jingdezhen Ceramic University,Jingdezhen 333403)

机构地区：[1]景德镇陶瓷大学知识产权信息服务中心,景德镇333001 [2]景德镇陶瓷大学信息工程学院,景德镇333403 [3]景德镇陶瓷大学管理与经济学院,景德镇333403

出　　处：《情报杂志》

基　　金：江西省2021年度研究生创新基金项目(编号:YC2021-S532);2022年度文化和旅游部提质培优计划MLIS类专业研究生重点扶持项目“中小型文化创意企业知识产权创造能力影响因素研究”研究成果。

年　　份：2023

卷　　号：42

期　　号：5

起止页码：154-161

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSSCI、CSSCI2023_2024、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：[研究目的]基于专利寿命视角,探究潜在高价值专利识别方法,快速精准识别早期高价值专利。[研究方法]结合已有专利价值评估的相关研究,构建潜在高价值专利评估指标体系;以无线网络通信技术领域为例,构建潜在高价值专利识别指标数据集;采用Lasso回归对指标进行约简,构建潜在高价值专利识别特征集;采用机器学习生存预测算法构建专利生存风险预测模型,根据设置的生存风险评分阈值,实现潜在高价值专利识别。[研究结论]构建了基于专利寿命视角的潜在高价值专利识别模型,并且以无线网络通信技术领域专利数据验证了模型的有效性和可靠性,证明该模型可以较好地识别早期高价值专利,有利于企业和决策部门较早进行高价值专利的定向培育。

关 键 词：专利寿命  高价值专利  机器学习  生存预测  生存风险  

分 类 号：TP181] G306]