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<title cf:type="text"><![CDATA[数字图书馆论坛 -->专利研究]]></title>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于专利主体特征的专利权维持期预测研究]]></title>
<link><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202410006&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[针对目前专利权维持期在专利价值预测方面存在的滞后性和预测特征忽略专利主体信息的问题，提出基于专利主体特征的专利权维持期预测方法。使用专利数据集，构建包括专利发明人、专利权人、专利代理的专利主体特征，并利用基于相关性的集成学习模型预测专利权维持期，使用SHAP模型对获得的预测模型加以解释，以增强理解。通过风能转化领域专利数据的实证研究验证所提方法的可行性与有效性，模型的评估指标平均绝对误差、均方误差、决定系数分别达到0.469 2、0.933 1、0.936 8。相较于已有方法取得更为理想的预测结果，表明专利主体特征能够有效地预测专利权维持期，提高预测准确性。]]></description>
<pubDate>2024/12/10 14:25:42</pubDate>
<category><![CDATA[专利研究]]></category>
<author><![CDATA[俞琰，马昕远，刘攀]]></author>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[高校沉睡专利的充分唤醒识别与运营价值研究]]></title>
<link><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202410007&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[从运营视角对沉睡专利进行充分唤醒识别分析，建立高校唤醒专利运营价值识别体系，识别出具有运营价值的唤醒专利，有助于促进高校沉睡专利转移转化、盘活高校现有专利存量。首先，基于985高校的发明专利相关数据，筛选出具有被引次数和运营次数的相关发明专利。其次，借助运营唤醒次数、运营唤醒强度以及运营唤醒年跨度对高校沉睡专利进行充分唤醒识别。再次，基于充分唤醒专利数据集建立高校唤醒专利运营价值识别体系，借助粗糙集理论与熵值法对各指标进行约简赋权。最后，选取重庆市部分高校相关有效发明专利进行验证分析。研究发现：被引用唤醒专利要想实现多次运营唤醒，其运营价值应大于5。当专利运营价值小于等于5时，若其运营唤醒年跨度在4年以内，则可能为红极一时型专利，仍有一定机会成为明星型专利；若其运营唤醒年跨度超过4年，则有较大概率成为昙花一现型专利和蜻蜓点水型专利，其带来损失的风险增大。]]></description>
<pubDate>2024/12/10 14:25:42</pubDate>
<category><![CDATA[专利研究]]></category>
<author><![CDATA[苏平，李信刚]]></author>
<guid><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202410007&flag=1]]></guid><cfi:id>1</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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