• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

      基于專(zhuān)利動(dòng)態(tài)特征的技術(shù)轉(zhuǎn)移潛力識(shí)別研究

      2021-06-21 02:31:28許海云李姝影
      關(guān)鍵詞:專(zhuān)利技術(shù)決策樹(shù)專(zhuān)利

      許 軼,李 婧,許海云,李姝影

      (中國(guó)科學(xué)院成都文獻(xiàn)情報(bào)中心,成都 610041)

      1 引言

      技術(shù)轉(zhuǎn)移是指知識(shí)或技術(shù)通過(guò)某種載體(人、物、信息)在國(guó)家、地區(qū)、行業(yè)、科研生產(chǎn)內(nèi)部或之間的輸出和輸入過(guò)程。技術(shù)轉(zhuǎn)移是實(shí)現(xiàn)技術(shù)有效利用的重要手段,也是將科技成果轉(zhuǎn)變成現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力并實(shí)現(xiàn)其經(jīng)濟(jì)價(jià)值的基本途徑[1]。專(zhuān)利作為世界上最大的技術(shù)信息源,包含了世界科學(xué)技術(shù)信息總量的90%~95%,是公認(rèn)的知識(shí)和技術(shù)創(chuàng)新重要結(jié)晶和載體[2]。目前專(zhuān)利的許可和轉(zhuǎn)讓已經(jīng)成為轉(zhuǎn)移數(shù)量最多、創(chuàng)新性強(qiáng)和市場(chǎng)認(rèn)可度高的技術(shù)轉(zhuǎn)移方式[3]。

      高校和科研院所是創(chuàng)新的原始發(fā)源地,儲(chǔ)備了大量的專(zhuān)利技術(shù),僅2020 年Incopat 專(zhuān)利數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索其獲得發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利148 928 件,但當(dāng)年有效發(fā)明專(zhuān)利轉(zhuǎn)讓和許可率均未超過(guò)6.7%[4],絕大多數(shù)專(zhuān)利未實(shí)現(xiàn)技術(shù)產(chǎn)業(yè)化。對(duì)于當(dāng)前技術(shù)領(lǐng)域分布廣、管理資源有限的高校和科研院所來(lái)說(shuō),如何在海量的專(zhuān)利申請(qǐng)中準(zhǔn)確識(shí)別可轉(zhuǎn)移的專(zhuān)利技術(shù)進(jìn)行精準(zhǔn)高效的運(yùn)營(yíng)是當(dāng)前專(zhuān)利管理工作面臨的一大難題。

      專(zhuān)利動(dòng)態(tài)特征是從提交專(zhuān)利申請(qǐng)到審批、維持直至失效的生命周期內(nèi)處于動(dòng)態(tài)演變的特征屬性[5],專(zhuān)利動(dòng)態(tài)特征隨技術(shù)知識(shí)的擴(kuò)散呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)演變,其價(jià)值和影響力也并不是一成不變的。而專(zhuān)利轉(zhuǎn)移的預(yù)測(cè)往往需要參考專(zhuān)利價(jià)值水平。因此,揭示與專(zhuān)利轉(zhuǎn)移相關(guān)的動(dòng)態(tài)特征,用動(dòng)態(tài)發(fā)展的視角為識(shí)別專(zhuān)利技術(shù)轉(zhuǎn)移潛力提供更為科學(xué)合理的方法,幫助高校和科研院所開(kāi)展有效的專(zhuān)利分級(jí)管理和精準(zhǔn)產(chǎn)業(yè)化,對(duì)盤(pán)活高校院所專(zhuān)利存量,發(fā)揮其在創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)中的引領(lǐng)作用具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

      2 文獻(xiàn)綜述

      2.1 專(zhuān)利引文網(wǎng)絡(luò)研究

      專(zhuān)利引文是當(dāng)某項(xiàng)專(zhuān)利文獻(xiàn)公布時(shí),在專(zhuān)利文本中列出的與該專(zhuān)利申請(qǐng)相關(guān)的其他文獻(xiàn),包括專(zhuān)利文獻(xiàn)和科技期刊、論文、著作、會(huì)議論文等非專(zhuān)利文獻(xiàn)。專(zhuān)利引用關(guān)系反映了某件專(zhuān)利研發(fā)的技術(shù)基礎(chǔ)和科學(xué)基礎(chǔ),體現(xiàn)了技術(shù)之間的累積和傳承關(guān)系。專(zhuān)利之間的引證關(guān)系形成了引文網(wǎng)絡(luò),專(zhuān)利引文網(wǎng)絡(luò)是知識(shí)傳播的重要途徑。當(dāng)前,研究專(zhuān)利引文已經(jīng)成為專(zhuān)利信息分析研究的重要組成部分[6]。已有分析大都繼承了文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的研究手段,提出了諸如被引次數(shù)、科學(xué)關(guān)聯(lián)度、技術(shù)生命周期、專(zhuān)利引用的外延性指數(shù)等分析指標(biāo)[7-9]。還有一些研究從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)的角度,基于專(zhuān)利引用關(guān)系構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型,揭示和分析隱藏的創(chuàng)新系統(tǒng)構(gòu)建方式以及知識(shí)流動(dòng)模式。其中,識(shí)別重要專(zhuān)利是重要的應(yīng)用之一。WANG[10]分析不同的技術(shù)發(fā)展階段的專(zhuān)利引證網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的中介和閉合位置對(duì)其專(zhuān)利價(jià)值的影響。專(zhuān)利引文分析有助于識(shí)別新興技術(shù)以及重點(diǎn)專(zhuān)利,但目前在方法層面仍存在一定的局限性。

      2.2 專(zhuān)利技術(shù)轉(zhuǎn)移識(shí)別研究

      總體來(lái)說(shuō),對(duì)具有轉(zhuǎn)移潛力的專(zhuān)利技術(shù)預(yù)測(cè)的核心因素之一在于對(duì)專(zhuān)利技術(shù)質(zhì)量和價(jià)值的識(shí)別。近年來(lái)國(guó)內(nèi)外研究人員從宏觀、中觀、微觀層面不斷探索識(shí)別具備轉(zhuǎn)移潛力的專(zhuān)利技術(shù)的方法。部分學(xué)者從專(zhuān)利價(jià)值評(píng)估的角度探討專(zhuān)利可轉(zhuǎn)移性問(wèn)題,認(rèn)為具有高價(jià)值的專(zhuān)利更具有可轉(zhuǎn)移性,通過(guò)研究高價(jià)值專(zhuān)利的認(rèn)定,實(shí)現(xiàn)可轉(zhuǎn)移專(zhuān)利的識(shí)別。

      隨著專(zhuān)利研究的不斷發(fā)展,尤其是針對(duì)專(zhuān)家智慧法的不足,一些學(xué)者提出了運(yùn)用專(zhuān)利指標(biāo)體系法開(kāi)展專(zhuān)利價(jià)值評(píng)估。SOHN[11]基于技術(shù)開(kāi)發(fā)者、技術(shù)接受者和環(huán)境因素3 個(gè)方面構(gòu)建技術(shù)轉(zhuǎn)移的預(yù)測(cè)模型,有學(xué)者[12]從技術(shù)許可方角度建立了專(zhuān)利評(píng)價(jià)體系,上述研究包含了大量經(jīng)濟(jì)與市場(chǎng)評(píng)價(jià),如技術(shù)轉(zhuǎn)移者的經(jīng)驗(yàn)、研究者經(jīng)驗(yàn)、技術(shù)接受者市場(chǎng)能力、企業(yè)技術(shù)市值、新產(chǎn)品導(dǎo)入頻率等,這些指標(biāo)很難單純從專(zhuān)利文獻(xiàn)計(jì)量中獲取實(shí)測(cè)值。美國(guó)CHI Research 公司提出專(zhuān)利數(shù)量、同族專(zhuān)利指數(shù)、專(zhuān)利成長(zhǎng)率、技術(shù)重心指數(shù)、專(zhuān)利引證數(shù)等11 項(xiàng)專(zhuān)利量化指標(biāo),評(píng)估機(jī)構(gòu)專(zhuān)利的價(jià)值。TONG[13]發(fā)現(xiàn)專(zhuān)利權(quán)利要求數(shù)量越多,技術(shù)創(chuàng)新能力越強(qiáng)。王天歌等[14]基于被引次數(shù)、權(quán)利要求數(shù)、同族專(zhuān)利國(guó)家數(shù)等指標(biāo)用于識(shí)別核心專(zhuān)利技術(shù)。上述研究多基于專(zhuān)利文獻(xiàn)本身性質(zhì)設(shè)置可量化的指標(biāo),針對(duì)專(zhuān)利特征屬性進(jìn)行了多角度的研究,但總體上對(duì)專(zhuān)利價(jià)值的探討過(guò)于片面,不夠細(xì)致。

      PARK 等[15]提出了利用TRIZ 演化趨勢(shì)作為評(píng)估技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn),識(shí)別可能發(fā)生技術(shù)轉(zhuǎn)移的專(zhuān)利。WANG[16]用多維決策和二元語(yǔ)義分析設(shè)計(jì)了航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪制造方法類(lèi)專(zhuān)利技術(shù)轉(zhuǎn)移可行性評(píng)價(jià)模型。但上述方法都還處于探索階段,對(duì)處理的數(shù)據(jù)規(guī)模存在限制。部分學(xué)者運(yùn)用專(zhuān)利引文分析法來(lái)識(shí)別具有轉(zhuǎn)移潛力的技術(shù)。PARK 等[17]將技術(shù)與產(chǎn)業(yè)之間的關(guān)系作為量化指標(biāo),從知識(shí)流動(dòng)的角度研究了技術(shù)轉(zhuǎn)移的可能性。CHOI等[18]利用網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度、特征向量、新穎性作為評(píng)價(jià)指標(biāo)提出了預(yù)測(cè)技術(shù)轉(zhuǎn)移的綜合模型。張克群等[19]采用引文網(wǎng)絡(luò)分析了專(zhuān)利的外向度數(shù)中心性、內(nèi)向度數(shù)中心性、內(nèi)向接近中心性和有效規(guī)模等指標(biāo)對(duì)專(zhuān)利價(jià)值的影響。專(zhuān)利引文分析有助于識(shí)別新興技術(shù)以及重點(diǎn)專(zhuān)利,但所采用的指標(biāo),如度中心性,計(jì)算簡(jiǎn)單,僅僅依據(jù)鄰居信息判斷節(jié)點(diǎn)的重要性,且在多數(shù)情況下,網(wǎng)絡(luò)中的大量節(jié)點(diǎn)容易被賦予相同的度值,基于度中心性的排序常常難以將這些節(jié)點(diǎn)的重要性區(qū)分開(kāi)來(lái)。因而在很多情況下精準(zhǔn)度不夠高。

      3 研究方法

      3.1 識(shí)別指標(biāo)的選取

      本文認(rèn)為專(zhuān)利技術(shù)轉(zhuǎn)移潛力是動(dòng)態(tài)變化的,其產(chǎn)業(yè)化成熟度隨著技術(shù)發(fā)展和知識(shí)傳播而動(dòng)態(tài)發(fā)展。專(zhuān)利之間的引證關(guān)系反映了技術(shù)知識(shí)的流動(dòng),體現(xiàn)了其對(duì)后續(xù)技術(shù)的影響力。并且,隨著時(shí)間的推移,先前專(zhuān)利(先有技術(shù))被后續(xù)專(zhuān)利(在后發(fā)明)引用的情況也隨之變化,因此專(zhuān)利技術(shù)影響力應(yīng)該是動(dòng)態(tài)發(fā)展的(圖1)。

      圖1 專(zhuān)利引用網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)示意圖Fig.1 The dynamic schematic diagram of the patent citation network

      專(zhuān)利的大多數(shù)靜態(tài)特征在專(zhuān)利申請(qǐng)時(shí)就已確定,如權(quán)利要求數(shù)量、申請(qǐng)人數(shù)量、發(fā)明人數(shù)量等,而專(zhuān)利的動(dòng)態(tài)關(guān)系是隨著以下兩個(gè)因素發(fā)展而成的:一是與先前專(zhuān)利和后續(xù)專(zhuān)利的引證關(guān)系變化(包括直接引用和間接引用等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)),二是基于產(chǎn)品布局戰(zhàn)略而引起的專(zhuān)利家族的變化。高校院所專(zhuān)利能否轉(zhuǎn)移與其法律、技術(shù)和市場(chǎng)3 種因素密切相關(guān)。本文將專(zhuān)利轉(zhuǎn)移潛力視為靜態(tài)特征和動(dòng)態(tài)關(guān)系的結(jié)合,在已有的研究基礎(chǔ)上,從動(dòng)態(tài)發(fā)展的視角設(shè)計(jì)專(zhuān)利技術(shù)轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(表1)。以下將重點(diǎn)動(dòng)態(tài)關(guān)系指標(biāo)進(jìn)行闡釋。

      表1 專(zhuān)利技術(shù)轉(zhuǎn)移評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Table1 Evaluation index system for patent technology transfer

      3.1.1 局部網(wǎng)絡(luò)特征與專(zhuān)利技術(shù)轉(zhuǎn)移潛力

      專(zhuān)利引用網(wǎng)絡(luò)中的“節(jié)點(diǎn)”即各件專(zhuān)利,“連接”即各專(zhuān)利自引和他引的關(guān)系;專(zhuān)利直接引文網(wǎng)絡(luò)是一種有向網(wǎng)絡(luò),對(duì)知識(shí)流動(dòng)、創(chuàng)新傳播研究具有重要價(jià)值[20]。專(zhuān)利引文網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)自身及其鄰域節(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)屬性可用于度量節(jié)點(diǎn)技術(shù)重要性和對(duì)信息的控制力。

      度數(shù)中心性(Degree Centrality)指網(wǎng)絡(luò)中一個(gè)節(jié)點(diǎn)所有鏈接的數(shù)量,如果節(jié)點(diǎn)的鄰居規(guī)模越大則該節(jié)點(diǎn)越重要[21]。專(zhuān)利引文網(wǎng)絡(luò)中具有較高度數(shù)中心性的節(jié)點(diǎn),表示其與更多專(zhuān)利具有直接的聯(lián)系,獲取資源的能力更強(qiáng)。

      其中,mij表示與節(jié)點(diǎn)i 相連的邊。

      結(jié)構(gòu)洞(Structural Hole)是Burt 基于“弱連接”基礎(chǔ)上提出的,他認(rèn)為處于結(jié)構(gòu)洞位置的個(gè)體連接了不同的群體和資源,占據(jù)結(jié)構(gòu)洞越多的節(jié)點(diǎn)會(huì)獲得更多的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和網(wǎng)絡(luò)控制能力[22,23],結(jié)構(gòu)洞約束系數(shù)用于描述網(wǎng)絡(luò)中某個(gè)節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)直接或間接聯(lián)系的緊密程度。專(zhuān)利引用網(wǎng)絡(luò)中,處于結(jié)構(gòu)洞位置的專(zhuān)利在不同群組或節(jié)點(diǎn)之間傳遞資源或信息,因此更容易導(dǎo)致新技術(shù)的產(chǎn)生、促進(jìn)技術(shù)發(fā)展。

      約束度計(jì)算公式為

      其中,節(jié)點(diǎn)q 是節(jié)點(diǎn)i 和節(jié)點(diǎn)j 的共同鄰接點(diǎn),Cij表示在節(jié)點(diǎn)i 的所有鄰接點(diǎn)中節(jié)點(diǎn)j 所占的權(quán)重比例。則節(jié)點(diǎn)i 的網(wǎng)絡(luò)約束系數(shù)為

      3.1.2 網(wǎng)絡(luò)全局屬性與專(zhuān)利技術(shù)轉(zhuǎn)移潛力

      基于專(zhuān)利引用網(wǎng)絡(luò)的全局結(jié)構(gòu)信息可以更全面地衡量某節(jié)點(diǎn)獲取資源、控制資源的能力,本文引入了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中常用的中心性度量方法——接近中心性和中介中心性。

      接近中心性(Closeness Centrality)表示節(jié)點(diǎn)i 到其他節(jié)點(diǎn)距離的平均值的倒數(shù)[24],用于反映節(jié)點(diǎn)不受其他節(jié)點(diǎn)控制的能力。專(zhuān)利引文網(wǎng)絡(luò)中,一件專(zhuān)利的接近中心性越大,說(shuō)明該專(zhuān)利不受其他專(zhuān)利影響的能力越強(qiáng),在網(wǎng)絡(luò)中越處于中心位置。節(jié)點(diǎn)q 的接近中心性計(jì)算公式為

      其中,dij表示節(jié)點(diǎn)i 到節(jié)點(diǎn)j 的距離。

      中介中心性(Betweenness Centrality)[25]利用擔(dān)任其它兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間最短路的橋梁的次數(shù)來(lái)評(píng)估節(jié)點(diǎn)的重要性,反映了知識(shí)傳播過(guò)程中重要節(jié)點(diǎn)對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中信息流的控制能力。專(zhuān)利引文網(wǎng)絡(luò)中,中介中心性越高,說(shuō)明該專(zhuān)利對(duì)其他專(zhuān)利的影響力越強(qiáng)。節(jié)點(diǎn)q的中介中心性計(jì)算公式為

      其中,gij表示節(jié)點(diǎn)i 到節(jié)點(diǎn)j 的最短路徑數(shù)目,gij(q)表示節(jié)點(diǎn)i 到節(jié)點(diǎn)j 途中經(jīng)過(guò)節(jié)點(diǎn)q 的最短路徑數(shù)目;Bij(q)表示節(jié)點(diǎn)q 能控制節(jié)點(diǎn)i 和節(jié)點(diǎn)j 的能力。

      3.1.3 專(zhuān)利布局與專(zhuān)利技術(shù)轉(zhuǎn)移潛力

      專(zhuān)利家族規(guī)模是指專(zhuān)利家族涵蓋的專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量。專(zhuān)利的申請(qǐng)和維護(hù)需要付出人力和經(jīng)濟(jì)成本,只有當(dāng)專(zhuān)利技術(shù)越重要,專(zhuān)利權(quán)人才會(huì)圍繞該技術(shù)布局多件專(zhuān)利,以實(shí)現(xiàn)技術(shù)壟斷性。專(zhuān)利家族規(guī)模是隨著技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展和技術(shù)重要性的提高而逐步擴(kuò)大的。

      專(zhuān)利家族覆蓋國(guó)家數(shù)量用于表征專(zhuān)利保護(hù)的地域范圍。專(zhuān)利保護(hù)具有地域性,專(zhuān)利權(quán)人需要在多個(gè)相關(guān)法律管轄區(qū)申請(qǐng)保護(hù)才能避免被侵權(quán),這需要專(zhuān)利權(quán)人支付高昂的費(fèi)用。專(zhuān)利保護(hù)的地域范圍越寬,說(shuō)明該專(zhuān)利的產(chǎn)業(yè)化潛力越大。

      3.2 構(gòu)建技術(shù)轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)模型

      決策樹(shù)是一種典型的機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)方法。首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,利用歸納算法生成可讀的規(guī)則和決策樹(shù),然后使用決策規(guī)則對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。本質(zhì)上決策樹(shù)是通過(guò)一系列規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)的過(guò)程。決策樹(shù)構(gòu)造分兩步進(jìn)行。第一步,決策樹(shù)的生成:由訓(xùn)練樣本集生成決策樹(shù)的過(guò)程。一般情況下,訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集是根據(jù)實(shí)際需要有歷史的、有一定綜合程度的,用于數(shù)據(jù)分析處理的數(shù)據(jù)集。決策樹(shù)的生成就是不斷的選擇最優(yōu)的特征對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行劃分,是一個(gè)遞歸的過(guò)程。第二步,決策樹(shù)的剪枝:決策樹(shù)的剪枝是對(duì)上一階段生成的決策樹(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)、校正和修下的過(guò)程,主要是用新的樣本數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)(測(cè)試集)校驗(yàn)決策樹(shù)生成過(guò)程中產(chǎn)生的初步規(guī)則,將影響預(yù)衡準(zhǔn)確性的分枝剪除[26]。

      決策樹(shù)中的每一個(gè)判斷節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)集的某一屬性,越靠近根節(jié)點(diǎn)的屬性對(duì)于分類(lèi)結(jié)果越重要。因此,基于決策樹(shù)算法直觀的邏輯推導(dǎo)過(guò)程,可以對(duì)專(zhuān)利技術(shù)轉(zhuǎn)移影響因素的重要程度進(jìn)行研究。

      已發(fā)生轉(zhuǎn)讓或許可的專(zhuān)利是被實(shí)踐證明具有轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化潛力的技術(shù)。因此本文采用專(zhuān)利轉(zhuǎn)讓和許可數(shù)據(jù)作為技術(shù)轉(zhuǎn)移潛力的代理變量,用于預(yù)測(cè)專(zhuān)利技術(shù)“能”或“不能”轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化。因變量Y 是分類(lèi)變量,當(dāng)專(zhuān)利發(fā)生交易行為時(shí),因變量Y 取值為“1”,專(zhuān)利未曾發(fā)生交易行為時(shí),因變量Y 取值為“0”。自變量則為表1 中列出的指標(biāo)(X1,X2,……)。在交易專(zhuān)利集和迄今未發(fā)生交易行為的專(zhuān)利集中分別隨機(jī)取樣,構(gòu)建訓(xùn)練樣本集和測(cè)試樣本集。

      4 實(shí)證研究

      為了評(píng)估專(zhuān)利轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化預(yù)測(cè)模型的效果,驗(yàn)證該模型在院所高校專(zhuān)利分級(jí)管理中的可行性和有效性,本文選取石墨烯傳感器領(lǐng)域的專(zhuān)利為研究對(duì)象進(jìn)行實(shí)證研究。本文的專(zhuān)利交易包括專(zhuān)利轉(zhuǎn)讓、許可、質(zhì)押等法律事件。

      實(shí)證過(guò)程中,專(zhuān)利基本數(shù)據(jù)和專(zhuān)利引用數(shù)據(jù)來(lái)源于德溫特創(chuàng)新平臺(tái)(Derwent Innovation),中國(guó)的專(zhuān)利轉(zhuǎn)讓、許可和質(zhì)押數(shù)據(jù)來(lái)源于IncoPat 科技創(chuàng)新情報(bào)平臺(tái),美國(guó)、歐洲專(zhuān)利局、德國(guó)的受理專(zhuān)利的交易數(shù)據(jù)來(lái)源于Relecura 專(zhuān)利檢索分析數(shù)據(jù)庫(kù)。截至檢索日(2018 年11 月),石墨烯傳感器技術(shù)全球?qū)@灿?jì)4 120 項(xiàng)家族,專(zhuān)利申請(qǐng)共計(jì)6 643 個(gè),其中中國(guó)、美國(guó)、歐洲專(zhuān)利局、德國(guó)受理的專(zhuān)利中發(fā)生交易的專(zhuān)利申請(qǐng)共計(jì)372 個(gè)。

      根據(jù)檢索得到石墨烯傳感器相關(guān)專(zhuān)利的引用數(shù)據(jù),利用Pajek 軟件構(gòu)建專(zhuān)利引用關(guān)系圖譜。節(jié)點(diǎn)代表專(zhuān)利申請(qǐng),連線(xiàn)表示各專(zhuān)利申請(qǐng)之前存在的引用關(guān)聯(lián),連線(xiàn)的粗細(xì)是引用強(qiáng)度的反映,及引用次數(shù)與連線(xiàn)粗細(xì)成正比。連線(xiàn)的箭頭方向代表引用關(guān)系發(fā)生的方向。本文借助社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析工具Pajek 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,計(jì)算網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)影響力指標(biāo)。本文認(rèn)為專(zhuān)利在其交易發(fā)生年的引文網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)達(dá)到了轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的標(biāo)準(zhǔn),故交易專(zhuān)利的引文網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)指標(biāo)均采集于交易發(fā)生年的引用關(guān)系圖譜(表2)。

      表2 石墨烯傳感器專(zhuān)利技術(shù)轉(zhuǎn)移評(píng)價(jià)指標(biāo)值示例Table2 Examples of evaluation index values of patent technology transfer of graphene sensors

      表2 (續(xù))Table 2 (continued)

      在交易專(zhuān)利集和迄今未發(fā)生交易行為的專(zhuān)利集中分別隨機(jī)取樣,構(gòu)建訓(xùn)練樣本集和測(cè)試樣本集。訓(xùn)練樣本集專(zhuān)利數(shù)量為375 個(gè),測(cè)試樣本集為251 個(gè)。輸入機(jī)器學(xué)習(xí)程序,構(gòu)建決策樹(shù)模型。

      如圖2 所示決策樹(shù)模型,圖塊的顏色代表了判斷方向,黃色為T(mén)ure,藍(lán)色為False。圖塊顏色深淺代表了分類(lèi)效果,顏色越深,分類(lèi)效果越好。

      圖2 決策樹(shù)分節(jié)點(diǎn)圖示Fig.2 Diagram of decision tree model sub-nodes of patent technology transfer of graphene sensors

      結(jié)果顯示,該決策樹(shù)模型共有57 個(gè)葉節(jié)點(diǎn)。樹(shù)型結(jié)構(gòu)的第一層是按照研究對(duì)象的內(nèi)向度數(shù)中心性(X6,X4)來(lái)進(jìn)行拆分,所以在本文對(duì)專(zhuān)利轉(zhuǎn)化價(jià)值影響最大的因素是內(nèi)向度數(shù)中心性(X6)。其次是外向度數(shù)中心性(X3,X5)、內(nèi)向接近度數(shù)中心性(X8)、外向接近中心性(X7)和專(zhuān)利年齡(X13)。這些指標(biāo)位于決策樹(shù)頂端、分類(lèi)的Sample 數(shù)量多、且大部分分類(lèi)結(jié)果區(qū)分度大,說(shuō)明這些指標(biāo)對(duì)于分類(lèi)預(yù)測(cè)具有重要影響。其中內(nèi)向度數(shù)中心性(X6)、外向度數(shù)中心性(X5)、內(nèi)向接近中心性(X8)、外向接近中心性(X7)均為專(zhuān)利引文網(wǎng)絡(luò)計(jì)算得到的指標(biāo),可見(jiàn)專(zhuān)利引文網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)成為對(duì)專(zhuān)利價(jià)值分類(lèi)的重要判斷因素。

      而中介中心性(X9)、結(jié)構(gòu)洞約束系數(shù)(X10)、權(quán)利要求穩(wěn)定性(X14)并未出現(xiàn)在決策樹(shù)模型中,這說(shuō)明在本次測(cè)試的樣本集中,上述3 個(gè)指標(biāo)對(duì)判斷專(zhuān)利轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化價(jià)值的影響不顯著。本文專(zhuān)利轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化預(yù)測(cè)模型檢驗(yàn)效果如下。該預(yù)測(cè)模型準(zhǔn)確率(Accuracy)為0.90,說(shuō)明正確預(yù)測(cè)的正反例數(shù)在總數(shù)中的占比達(dá)到90%,這表明模型較為可靠。通常認(rèn)為AUC 值介于0.5 到1.0 之間,較大的AUC 代表了較好的分類(lèi)預(yù)測(cè)效果,本文的模型AUC 值為0.887,實(shí)現(xiàn)了較好的分類(lèi)預(yù)測(cè)效果。Kappa 檢測(cè)用于測(cè)量?jī)纱闻袛嗟囊恢滦?,即兩個(gè)判斷的結(jié)果是否相似,Kappa>0,此時(shí)說(shuō)明有意義,Kappa 值愈大,說(shuō)明一致性愈好;Kappa≥0.75,說(shuō)明已經(jīng)取得了相當(dāng)滿(mǎn)意的一致程度。本文Kappa 為0.79,說(shuō)明結(jié)果一致性較好。命中率(Precision)、覆蓋率(Recall)等指標(biāo)平均值也達(dá)到0.9 以上,說(shuō)明模型預(yù)測(cè)效果較好(表3、表4)。

      表3 預(yù)測(cè)模型準(zhǔn)確值及AUC 值Table 3 Accurate value and AUC value of prediction model

      表4 預(yù)測(cè)模型評(píng)估指標(biāo)Table 4 Evaluation indicators of the prediction model

      從根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始,對(duì)實(shí)例的某一特征進(jìn)行測(cè)試,根據(jù)測(cè)試結(jié)果,將實(shí)例分配到其子結(jié)點(diǎn);這時(shí),每一個(gè)子結(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)著該特征的一個(gè)取值。如此遞歸地對(duì)實(shí)例進(jìn)行測(cè)試并分配,直至達(dá)到葉結(jié)點(diǎn)。最后將實(shí)例分配到葉結(jié)點(diǎn)的類(lèi)中。

      本文中,決策樹(shù)分析法對(duì)于14 種維度進(jìn)行考量,對(duì)于不同的維度分配不同的概率,然后根據(jù)不同情況下的概率值進(jìn)行專(zhuān)利轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化價(jià)值的計(jì)算,這樣使最終得到的專(zhuān)利評(píng)估值更加接近真實(shí)值,為專(zhuān)利的成功轉(zhuǎn)化提供條件,使未經(jīng)商業(yè)化的新技術(shù)的運(yùn)用成為可能。將所得的預(yù)測(cè)模型應(yīng)用于石墨烯電容器領(lǐng)域現(xiàn)有專(zhuān)利(共計(jì)6 107個(gè))轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化預(yù)測(cè),其中共預(yù)測(cè)出1 197 個(gè)專(zhuān)利申請(qǐng)具有轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的可能。

      5 結(jié)論與展望

      本文的目的是構(gòu)建技術(shù)轉(zhuǎn)移的預(yù)測(cè)模型,需要確定預(yù)測(cè)模型的重要變量。在本文中,我們從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度進(jìn)行了選擇技術(shù)轉(zhuǎn)移的預(yù)測(cè)模型的重要變量,提出了一種預(yù)測(cè)專(zhuān)利分析的技術(shù)轉(zhuǎn)移模型,基于統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的回歸分析和決策樹(shù)建模。為了找到更具體的關(guān)系,利用決策樹(shù)模型用于定位各個(gè)變量對(duì)技術(shù)轉(zhuǎn)移的影響。通過(guò)該模型,高校和科研院所可以根據(jù)研究所得的重要指標(biāo)來(lái)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)專(zhuān)利轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化可能性的變化,可針對(duì)性地提前制定轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化方案。

      在下一步工作安排中,數(shù)據(jù)規(guī)??梢赃M(jìn)一步擴(kuò)大,對(duì)模型設(shè)計(jì)的科學(xué)性以及方法運(yùn)用的有效性還有待進(jìn)一步的研究。評(píng)價(jià)指標(biāo)可更豐富,研究不同領(lǐng)域指標(biāo)敏感度的差異性。同時(shí),將專(zhuān)利價(jià)值指標(biāo)中考慮技術(shù)發(fā)展階段,不同技術(shù)發(fā)展階段面臨不同的指標(biāo)判斷組合。

      猜你喜歡
      專(zhuān)利技術(shù)決策樹(shù)專(zhuān)利
      專(zhuān)利
      全新充電專(zhuān)利技術(shù)實(shí)現(xiàn)車(chē)隊(duì)充電
      鎂冶煉專(zhuān)利技術(shù)研究
      一種針對(duì)不均衡數(shù)據(jù)集的SVM決策樹(shù)算法
      發(fā)明與專(zhuān)利
      傳感器世界(2019年4期)2019-06-26 09:58:44
      決策樹(shù)和隨機(jī)森林方法在管理決策中的應(yīng)用
      電子制作(2018年16期)2018-09-26 03:27:06
      基于決策樹(shù)的出租車(chē)乘客出行目的識(shí)別
      基于肺癌CT的決策樹(shù)模型在肺癌診斷中的應(yīng)用
      重復(fù)數(shù)據(jù)刪除專(zhuān)利技術(shù)綜述
      河南科技(2014年16期)2014-02-27 14:13:05
      專(zhuān)利技術(shù)
      焊管(2013年11期)2013-04-09 07:16:50
      凌云县| 察隅县| 新晃| 兴义市| 保山市| 蓝山县| 甘泉县| 蒲城县| 九台市| 织金县| 宁城县| 宝山区| 梁山县| 承德县| 东阿县| 濮阳市| 宕昌县| 玉田县| 荆门市| 乐都县| 昭平县| 诸暨市| 连山| 鄂托克旗| 旬邑县| 筠连县| 佛山市| 墨脱县| 苏州市| 额济纳旗| 隆子县| 来宾市| 仁布县| 枞阳县| 巫溪县| 商都县| 临安市| 恩施市| 库伦旗| 南和县| 涟水县|