互联网领域潜在高价值专利的智能识别方法研究

• 作者: 刘琳 夏鹏 朱哲 白利敏
• 来源期刊: 中国发明与专利
• 学科: 社会科学
• 关键词: 高价值专利 互联网 领域特点 智能评价 神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 热点观点
• 页码范围: 28-32
• 页数: 5页
• 分类号: G306
• 字数: 4394字
• 语种: 中文

摘要

目前,"高价值专利"成为了各类知识产权政府报告中的热门词汇,企业和国家都聚焦于高价值专利的识别和挖掘,如何从海量的数据库中识别得出较为客观准确的评价结果成为亟待解决的问题.通过对现有评价方法的研究,现有评价模型多为通用型方法和模型,未考虑到各个领域特点,评价方法并不能很好适应所有领域专利的价值评价;且现有方法主要关注授权保护的专利价值的评估,对于审查中潜在高价值专利的识别未有相应评价模型和方法.因此,本文以互联网领域为例,提出一种基于神经网络算法的潜在高价值专利智能识别方法,为企业和政府对高价值专利的挖掘与培育提供智能化的评价工具.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏鹏		7	10	1.0	2.0
2	刘琳		11	20	2.0	4.0
3	白利敏		4	7	2.0	2.0
4	朱哲		4	6	1.0	2.0