基于防御战略的企业专利组合价值评价研究

[研究目的]在激烈的企业专利竞争中,率先在指定技术领域进行有效的专利组合布局是获取竞争优势的关键,因此专利组合价值的准确评价对现有专利组合布局的有效性判断及未来技术战略的正确制定尤为重要。[研究方法]基于防御战略的视角,在专利组合理论和专利组合布局原理的指导下,对企业的专利实现专利组合划分,从核心技术实力和战略价值两个维度对专利组合价值进行评价,并使用BP神经网络得到最终的评价模型。[研究结论]以寒武纪专利数据为实例的分析表明：由该方案设计得到的专利组合价值评价模型具有一定的可行性和准确性,说明基于防御战略的专利组合价值评价方案可以进一步推广和应用。     

基于决策树算法的专利发明人姓名消歧研究

为了实现高质量的数据清洗,提升专利数据构建网络的准确性,发明人的姓名消歧已经成为目前国内外众多研究者重视的关键性问题。本文根据中文姓名的特殊性,选取专利数据中分层抽样采集到的400个姓名对,使用半监督学习算法,以特征向量（如分类号相似度）为信息提取源,构造基于决策树C4.5算法的分类模型,识别姓名歧义问题,并对分类模型的准确率与可靠性进行了评估。以国内通讯行业专利数据为实例的研究表明：采用该分类模型进行清洗能够有效提升数据清洗的效率和精确度。