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| 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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Abstract The identification of high-value patents, which is crucial for seizing the global strategic high ground of industries and facilitating their sustained, efficient, and healthy development, can offer significant cues for the excavation of key core technologies within industries. This study builds its analysis from the perspective of patent technology distance measurement, and based on the extraction of upper-level themes through topic clustering, it proposes a method for identifying high-value patents under the dual-dimensional influence of knowledge contribution distance and connection degree. For the knowledge contribution distance, a hierarchical patent citation network among patents is constructed, and the continuous knowledge contribution value of each patent to the theme is computed. The dynamic time warping distance between themes is calculated based on the time series of knowledge contributions to form a theme knowledge contribution distance matrix. For the connection degree, a bipartite graph network of themes and patents is established, and the initial strength and global logic are calculated by integrating the co-occurrence frequency and citation relationship strength of patents to form a theme connection degree matrix. The patent technology distance matrix is constructed by fusing the dual-dimensional matrices. The absolute technology distance of each patent is calculated based on the technology distance matrix. Patents with high absolute technology distances within the threshold range are selected as high-technology-value patents within the field. Performance verification of the verified dataset shows that the accuracy and F1 score of the proposed method reaches 0.8218 and 0.8014, respectively. This study conducts an empirical study of the field of “generative artificial intelligence.” It identifies 1437 patents with high value in the industry, and found that these patents had a high transfer ratio of 58.59%. This study quantifies the technological gap between patents from the perspective of technological essence, overcoming the limitations of previous approaches that merely judged patent value based on external features or simple statistical data, enhancing the accuracy of identification. It also proposes a dual-dimensional technological distance influence mechanism to enhance the interpretability of identification.
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Received: 01 March 2025
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