基于分类回归树算法的专利价值评估指标体系研究

• 作者: 张驰雨 邱一卉 陈水宣
• 来源期刊: 厦门大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 专利价值评估指标体系 属性选择 决策树算法
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 页码范围: 244-251
• 页数: 8页
• 分类号: TP181
• 字数: 6548字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6043/j.issn.0438-0479.201608004

摘要

我国专利数据来源众多、指标关系复杂,针对现有专利价值评估过程依赖人为主观判断,缺乏客观、合理评估方法等问题,提出了一种基于分类回归树(classification and regression tree,CART)模型的属性选择方法,用于构建专利价值评估的指标体系.实验结果表明相较于基于随机森林的属性选择方法,该方法不仅能有效地降低指标体系的规模,并且能提高评估建模的效率,在兼顾评估模型可解释性的基础上更好地提高专利价值评估的准确性.进一步通过枚举遍历的方法,约减指标集大小,构建出规模更小的指标体系,结合专家知识和实证研究,有效地验证了该指标体系的可解释性和现实意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈水宣	厦门理工学院机械与汽车工程学院	23	56	4.0	6.0
2	邱一卉	厦门理工学院经济与管理学院	4	40	3.0	4.0
3	张驰雨	厦门理工学院经济与管理学院	1	19	1.0	1.0