基于混合方法的高校专利个性化推荐模型构建
2020-06-01分类号:G644;G255.53
【部门】武汉大学信息管理学院
【摘要】[目的/意义]高校专利具有数量多、价值度高、转化率低等特征,推动高校专利向企业转化,对解决高校专利转化困境、提升企业科技能力、支持知识强国建设具有重要意义。[方法/过程]将个性化推荐引入到高校专利转化过程中,以主题模型、文本聚类、文本相似度计算作为技术支撑,将基于内容和基于协同过滤的推荐方式相结合,采用混合方法构建高校专利个性化推荐模型,选取特定技术领域与目标企业,根据目标企业技术重点和薄弱领域,推送高校专利推荐列表,以提升高校专利转化率,促进校企产学研合作。[结果/结论]以区块链为技术领域,以平安科技为目标企业,对高校专利个性化推荐模型进行验证,明确了平安科技的技术重点主题和技术薄弱主题,将基于技术重点的内容推荐和基于技术竞争者的协同过滤推荐结合,通过混合方法形成完整的专利推荐列表,在注重目标企业当前研究重点的基础上,又兼顾其潜在技术需求,为推动高校专利转化提供了实践路径。
【关键词】专利转化 推荐算法 技术竞争 高校专利 个性化
【基金】国家社会科学基金重大项目“健全国家大数据主权的安全体系研究”(项目编号:18VSJ034);; 国家自然科学基金面上项目“多源大数据融合驱动的产业管理模型设计及领域实证研究”(项目编号:71774123)的研究成果
【所属期刊栏目】情报理论与实践
文献传递