文献类型：期刊文章

作　　者：邱一卉[1] 张驰雨[1] 陈水宣[2]

QIU Yihui ZHANG Chiyu CHEN Shuixuan(School of Economics and Management,Xiamen University of Technology School of Mechanical and Automotive,Xiamen University of Technology,Xiamen 361024,China)

机构地区：[1]厦门理工学院经济与管理学院 [2]厦门理工学院机械与汽车工程学院,福建厦门361024

出　　处：《厦门大学学报（自然科学版）》

基　　金：福建省科技厅对外合作项目(2017I1009);福建省软件学项目(2015R0083)

年　　份：2017

卷　　号：56

期　　号：2

起止页码：244-251

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、BIOSISPREVIEWS、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、INSPEC、JST、MR、PROQUEST、RCCSE、RSC、WOS、ZGKJHX、ZMATH、ZR、核心刊

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.

关 键 词：专利价值评估指标体系  属性选择  决策树算法

分 类 号：TP181]