核心專利識別模型及其指標效力研究.pdf

1、本文將一定時期區(qū)間內(nèi)的某技術領域的具備一定競爭力和/或市場價值的專利稱為核心專利，并假設這些專利與其他專利相比具有某種特殊屬性，可以從專利文獻信息中分離出來，稱這種分離方法為核心專利識別。
　　核心專利識別方法大致可以分為主觀和客觀兩大類，本文著重研究了后者，即根據(jù)專利文獻信息中的某些數(shù)值指標及其加權組合的值的大小識別核心專利，并給出了核心專利的量化定義。
　　專利文獻信息的屬性很多，本文選擇其中的專利發(fā)明人數(shù)、專利權人數(shù)、

2、專利引用非專利文獻數(shù)、施引專利計數(shù)、專利引用專利文獻數(shù)、同族專利成員計數(shù)、權利要求計數(shù)、同族專利國家/地區(qū)數(shù)等八組屬性，將其值作為識別核心專利的指標。為此，定義這八組指標的加權值為核心專利綜合指數(shù)(Composite Index of CorePatent，以下簡稱CICP)，在此基礎上深入地分析研究了加權系數(shù)的三種確定方法，即層次分析法(AHP)、粗糙集理論(RS)和TOPSIS(Technique for Order Prefere

3、nceby Similarity to an Ideal Solution)法。研究表明，粗糙集理論能更有效地分析和處理專利信息，與層次分析法相比其結果更為客觀，權重確定結果比TOPSIS法更理想。此外，研究還表明，在同一時間段，不同技術領域，其指標效力并不一樣，即各指標權重不一樣，本文稱此為指標效力的技術領域分析;在同一技術領域，不同時間段，其指標效力亦不一樣，本文稱此為指標效力的時域分析。
　　在上述研究的基礎上構建了核心專利