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基于分类回归树算法的专利价值评价指标体系研究-厦门大学学报
第 卷 第 期 ( )
56 2 厦门大学学报 自然科学版 Vol.56 No.2
年 月 ( )
2017 3 JournalofXiamenUniversit NaturalScience Mar.2017
y
: /
doi10.6043 .issn.0438-0479.201608004
j
基于分类回归树算法的专利价值评估指标体系研究
1 1 2*
, ,
邱一卉 张驰雨 陈水宣
( , , )
厦门理工学院经济与管理学院 厦门理工学院机械与汽车工程学院 福建 厦门
1. 2. 361024
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 classificationandreressiontreeCART模型的属性选择方法 用于构建专利价
g
, ,
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.
关键词: ; ;
专利价值评估指标体系 属性选择 决策树算法
中图分类号: 文献标志码: 文章编号: ( )
TP181 A 0438-0479201702-0244-08
, , 、
近年来 我国的专利总量快速增长 年 我国 价值 法律价值及经济价值 个因素一级指标及一系
.2015 3
, , ,
全年科研经费支出达14220亿元 比上年增长 9.2% 列二级指标 为专利价值评估提供指导性的先验信息.
, ,
全年受理专利申请 279.9万件 为
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