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一种基于自学习策略的专利成果转化推荐方法及装置
摘要文本
一种基于自学习策略的专利成果转化推荐方法及装置，方法包括：获取专利数据集；从每个企业的专利中各抽取一件专利，组成训练集；采用多种方法计算所述训练集中每件专利的摘要文本与所述数据集中剩余专利的摘要文本的相似度；根据采用预设方法计算得到的所述相似度，将所述数据集中剩余专利按照降序排列，得到前m件专利组成样本组，每个样本的样本特征为采用多种方法计算得到的多个所述相似度；基于所述样本组对支持向量机排序模型进行训练；获取待转化专利文本，将所述待转化专利文本输入所述支持向量机排序模型，得到推荐企业结果；该方法不需要人工标注数据，且采用多种方法计算相似度，推荐结果准确率高。 来源：百度马 克 数据网
申请人信息
- 申请人:哈尔滨工业大学
- 申请人地址:150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号
- 发明人: 哈尔滨工业大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于自学习策略的专利成果转化推荐方法及装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311396268.7 |
| 申请日 | 2023/10/25 |
| 公告号 | CN117574874A |
| 公开日 | 2024/2/20 |
| IPC主分类号 | G06F40/20 |
| 权利人 | 哈尔滨工业大学 |
| 发明人 | 杨沐昀; 吴禹橦; 徐冰; 曹海龙; 朱聪慧; 赵铁军 |
| 地址 | 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号 |
专利主权项内容
1.一种基于自学习策略的专利成果转化推荐方法，其特征在于，包括：获取专利数据集，所述专利文本数据集来自不同企业；从每个企业的专利中各抽取一件专利，组成训练集；采用多种方法计算所述训练集中每件专利的摘要文本与所述数据集中剩余专利的摘要文本的相似度；对于所述训练集中的每个专利，根据采用预设方法计算得到的所述相似度，将所述数据集中剩余专利按照降序排列，得到前m件专利组成样本组，每个样本的样本特征为采用多种方法计算得到的多个所述相似度；基于所述样本组对支持向量机排序模型进行训练；获取待转化专利文本，将所述待转化专利文本输入所述支持向量机排序模型，得到推荐企业结果。