基于技术距离测度的产业高价值专利识别研究

doi:10.3772/j.issn.1000-0135.2025.12.002

情报学报

2025, Vol. 44

Issue (12): 1503-1522 DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2025.12.002

情报理论与方法

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基于技术距离测度的产业高价值专利识别研究

冉从敬, 蒋云龙, 李旺, 贾志轩, 程凡

武汉大学信息管理学院，武汉 430072

Research on the Identification of High-Value Patents in Industries Based on Technological Distance Measurement

Ran Congjing, Jiang Yunlong, Li Wang, Jia Zhixuan, Cheng Fan

School of Information Management, Wuhan University, Wuhan 430072

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摘要高价值专利识别是抢占产业全球战略高地、推动产业持续高效健康发展的重要课题，可为产业关键核心技术的挖掘提供重要线索。本文从专利技术距离测度视角出发，在进行主题聚类提取领域上位类主题基础上，提出一种基于主题知识贡献距离与主题联系程度双维影响下的高价值专利识别方法。在主题知识贡献距离维度上，构建专利间分层专利引用网络，计算各专利与主题的持续知识贡献值，基于知识贡献时间序列计算主题间的动态时间规整（dynamic time warping，DTW）距离，形成主题知识贡献距离矩阵；在主题联系程度维度上，构建主题与专利二分图网络，结合专利共现频率与引用关系强度进行初始强度与全局逻辑计算，形成主题联系程度矩阵。融合双维度矩阵构建专利技术距离矩阵，基于技术距离矩阵进行各专利的绝对技术距离计算，选取阈值范围内的高绝对技术距离专利作为领域内高技术价值的专利。经验证数据集检验，本文方法的精准率达到0.8218，F₁指标达到0.8014。基于此，对“生成式人工智能”领域专利进行实证，识别出产业内具有较高价值的专利1437件，并发现识别出的高价值专利集具有较高的转让比例，转让比例达58.59%。本文基于技术本质的视角对专利间的技术差距进行量化，打破了以往仅从外部特征或简单统计数据判断专利价值的局限性，提升了识别的准确性；同时，提出双维度的技术距离影响机理，进一步提升了识别的可解释性。

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关键词 ：高价值专利识别, 技术距离, 主题聚类, 专利引用网络, 二分图网络

收稿日期: 2025-03-01

基金资助:国家自然科学基金面上项目“基于图卷积神经网络的新兴技术领域高质量专利识别及其演化研究”（72274084）。

作者简介: 冉从敬，1978年生，博士，教授，博士生导师，主要研究领域为知识产权、大数据治理；蒋云龙，通信作者，2000年生，硕士研究生，主要研究领域为数据智能与数据治理，E-mail：jiangyunlongwhu@163.com；李旺，1996年生，博士研究生，主要研究领域为数据科学与知识产权；贾志轩，1994年生，博士，主要研究领域为机器学习、偏微分方程、随机过程；程凡，1992年生，博士研究生，主要研究领域为数据智能与情报分析、知识产权；

引用本文:

冉从敬, 蒋云龙, 李旺, 贾志轩, 程凡. 基于技术距离测度的产业高价值专利识别研究[J]. 情报学报, 2025, 44(12): 1503-1522.
Ran Congjing, Jiang Yunlong, Li Wang, Jia Zhixuan, Cheng Fan. Research on the Identification of High-Value Patents in Industries Based on Technological Distance Measurement. 情报学报, 2025, 44(12): 1503-1522.

链接本文:

https://qbxb.istic.ac.cn/CN/10.3772/j.issn.1000-0135.2025.12.002 或 https://qbxb.istic.ac.cn/CN/Y2025/V44/I12/1503

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