公开(公告)号：CN119887457A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202411839282.4

申请日：2024-12-13

Applicant: 武汉大学

Inventor： 冉从敬 ,  丁群哲 ,  贾志轩 ,  宋永辉 ,  李旺 ,  宋鸿杰 ,  刘省身 ,  刘妍 ,  王福新 ,  何梦婷 ,  张向春

IPC: G06Q50/18 ,  G06Q10/04 ,  G06Q40/04 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开一种基于机器学习的专利可交易性预测方法及系统，属于资产评估领域，包括：获取待测专利的特征变量；将其输入训练后的专利可交易性预测模型，输出专利可交易性预测结果；其中，所述专利可交易性预测模型的训练包括：构建特征变量数据集；采用Random Forest、GBM、XGBoost、LightGBM、Catboost以及LR作为预测模型，利用网格搜索法对各模型的超参数进行择优选取，得到预测结果；对各模型评价指标评价的结果进行对比得到最佳预测模型；通过权重平衡方法调各模型中损失函数的权重值，对六种机器学习模型进行优化，并基于评价结果得到最终的专利可交易性预测模型。本发明实现了以最少的变量输入实现最高的预测准确度，以及利用现有数据进行专利可交易性的预测。

公开(公告)号：CN119990092A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202510035825.5

申请日：2025-01-09

Applicant: 武汉大学

Inventor： 丁群哲 ,  冉从敬 ,  石庆功 ,  林小舒 ,  宋永辉 ,  王子健 ,  徐细雅 ,  贾志轩 ,  李旺 ,  周云涛 ,  蒋云龙

IPC: G06F40/194 ,  G06F40/279 ,  G06Q50/18 ,  G06Q40/04

Abstract: 本发明提供一种基于莱文斯坦距离算法的专利交易行为识别方法及系统，其方法包括：对待识别的专利文本进行预处理，筛除待识别的专利文本中非市场化转让行为的专利文本，得到第一类专利文本；基于第一类专利文本的转让方和受让方的外部投资关系，筛除第一类专利文本中存在待外部投资行为的专利文本，得到第二类专利文本；基于莱文斯坦距离算法确定第二类专利文本的转让方和受让方的名称和/或地址的文本相似度，将文本相似度符合预设阈值条件的第二类专利文本对应的专利交易行为确认为有效专利交易行为。本发明通过综合运用了文本分词、排序和莱文斯坦距离算法，逐步对待识别的专利文本进行筛除，并结合企业关系验证，构建了系统化的筛选流程。