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Title: 基于决策树方法的专利被引影响因素研究
Author: 吕璐成1; 刘娅2; 杨冠灿2
Source: 情报理论与实践
Issued Date: 2015
Volume: 38, Issue:2, Pages:28-32
Keyword: 决策树 ; 专利引用 ; 数据挖掘
Subject: 图书馆、情报与文献学::情报学::情报技术
DOI: 10.16353/j.cnki.1000-7490.2015.02.006
Corresponding Author: 吕璐成
Abstract: 专利引用对于专利质量评价具有重要作用。本研究基于决策树方法对可能影响专利被引的12个影响因素与专利是否被引的潜在关系进行分析。研究最终发现,专利的最早优先权年是其中影响最为显著的因素,而后依次是权利要求数量、专利权人数量、是否转让、平均引用时滞、优先权国家,而其它6个指标的影响效果并不明显。
English Abstract: Patent citation analysis is important in patent quality evaluation. This paper proposed a method based on decision tree model to discover the hidden correspondence between citations and 12 influence factors. Result indicated that the year of priority was the most significant factor, followed by patent claims, patentees, assignment of patent, mean citations lag and priority country, and the rest of factors were less influential.
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Content Type: 期刊论文
URI: http://ir.las.ac.cn/handle/12502/8234
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基于决策树方法的专利被引影响因素研究.pdf(482KB)期刊论文作者接受稿开放获取View Download

description.institution: 1.中国科学院文献情报中心
2.中国科学技术信息研究所

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吕璐成,刘娅,杨冠灿. 基于决策树方法的专利被引影响因素研究[J]. 情报理论与实践,2015,38(2):28-32.
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