基于大数据分析的专利价值评估体系构建研究
专利信息的大数据分析方法与实践
专利信息的大数据分析方法与实践近年来，随着大数据技术的快速发展，各行各业都在积极探索如何利用大数据来提升效率和创新能力。
在知识产权领域，专利信息的大数据分析成为了一种热门的研究方向。
本文将介绍专利信息的大数据分析方法与实践，探讨其在创新研究和商业决策中的应用。
一、专利信息的大数据分析方法专利信息的大数据分析方法主要包括数据清洗、特征提取、数据挖掘和可视化分析等步骤。
首先，对原始专利数据进行清洗，去除重复数据、错误数据和无效数据，确保数据的准确性和完整性。
然后，通过文本挖掘和自然语言处理技术，提取专利文本中的关键词、主题和情感等特征信息。
接下来，利用机器学习和数据挖掘算法，对专利数据进行分类、聚类和预测等分析，挖掘出潜在的关联和规律。
最后，通过可视化工具将分析结果以图表、网络图和热力图等形式展示出来，帮助用户更直观地理解和利用专利信息。
二、专利信息的大数据分析实践专利信息的大数据分析在创新研究和商业决策中具有重要的应用价值。
首先，在创新研究方面，大数据分析可以帮助研究人员发现技术趋势和研究热点，辅助他们选择研究方向和制定创新策略。
例如，通过对专利数据的分析，可以了解某个领域的技术发展现状和未来趋势，为研究人员提供宝贵的参考和启发。
此外，大数据分析还可以帮助研究人员发现技术交叉和创新机会，促进不同领域之间的合作与交流。
其次，在商业决策方面，大数据分析可以帮助企业了解市场竞争态势和行业发展趋势，指导企业的战略规划和产品研发。
通过对专利数据的分析，企业可以了解竞争对手的技术布局和创新能力，及时调整自己的发展策略。
此外，大数据分析还可以帮助企业发现新的商业机会和市场需求，提升产品的竞争力和市场占有率。
三、专利信息的大数据分析挑战与展望尽管专利信息的大数据分析在创新研究和商业决策中具有广阔的应用前景，但也面临着一些挑战。
首先，专利数据的质量和规模对分析结果的准确性和可靠性有着重要影响。
由于专利数据的来源和格式各异，数据清洗和整合成为了一个复杂而耗时的过程。
新时代专利导航的理论构建与实践路径
内容提要：当前，专利导航已进入国家宏观政策及规划的决策视野，应用价值巨大，社会影响力和关注度持续提高。
审视已开展的专利导航项目实践发现，过于注重操作规范，对理论机理的丰富和发展不足，导致现有专利导航项目实施中存在若干具有共性的盲区或误区，亟待对专利导航的基本概念和基础理论等进行理性审视和深度思考。
在澄清专利导航基本概念、内涵和作用机理的基础上，详细阐述区域规划类、产业规划类和创新主体类等主要类型专利导航的工作基本流程和实务操作要点，为项目实施方有的放矢地开展专利导航实践提供行动指南和理论支撑。
未来，应加快建立以大数据为支撑的系统化的专利导航工作架构，适时丰富和完善基础理论和导航理念，优化工作机制，加强专利导航机制与创新决策机制的有机融合，充分发挥专利导航对产业技术创新的引领支撑作用，为我国产业真正走出一条自主可控的创新发展之路提供保障。
关键词：专利导航理论构建作用机理工作流程实践路径引言专利导航理论自2013年初创立至今，在短短八年的产业技术创新实践中展现了巨大的应用价值。
八年来，在国家知识产权局的积极推动下，专利导航工作及其理念逐步嵌入我国产业和技术创新的实践中，不仅被企业和科研院所肯定和认同，而且被地方各级政府乃至中央政府所接受。
正是基于其蓬勃的生命力、广泛的适用性、强大的实证力和独特的应用价值，专利导航日益成为我国深入实施创新驱动发展战略和知识产权强国建设中一项极具战略意义的重要举措。
可以预见，已经嵌入我国产业技术创新实践的专利导航必将在中国新时代创新驱动发展的恢弘实践中尽显锋芒。
为此，站在新时代深化中国创新发展的新起点上，重新理性审视和思考专利导航理论与实践的发展及演进，研磨其锋，砥砺其芒，正当其时，十分必要。
一、专利导航的实施现状及面临的问题自专利导航在我国诞生以来，其推广应用的总体路径基本上属于“自上而下”的实施推进模式。
这一方面与我国广大企业及科研院所对于专利数据信息的深度利用普遍缺乏认识和基础有关；另一方面，也是我国知识产权制度建立以来“植入——自上而下推广——渐进自我发展”模式的延续和再现。
《基于AHP-熵值法的档案类专利质量评价研究》
《基于AHP-熵值法的档案类专利质量评价研究》一、引言随着科技的不断进步，档案类专利的研发与保护已成为社会发展的重要组成部分。
对档案类专利的质量进行有效评价，不仅有助于优化资源配置，提高研发效率，还能为知识产权保护提供有力支持。
然而，传统的专利质量评价方法往往过于简单，难以全面反映专利的综合价值。
因此，本研究采用AHP-熵值法对档案类专利质量进行评价，以期为相关研究与实践提供新的思路和方法。
二、AHP-熵值法概述AHP（Analytic Hierarchy Process）即层次分析法，是一种定性与定量相结合的多目标决策分析方法。
熵值法则是通过计算指标的熵值来确定其在综合评价体系中的权重，进而对研究对象进行综合评价。
将AHP与熵值法相结合，可以充分发挥两者的优势，对档案类专利质量进行全面、客观的评价。
三、评价指标体系的构建根据档案类专利的特点和需求，本研究构建了包括技术性、创新性、实用性、法律保护性、经济效益和社会效益等六个方面的评价指标体系。
其中，技术性指标主要评价专利的技术含量和先进性；创新性指标主要评价专利的原创性和新颖性；实用性指标主要评价专利的实际应用价值和可操作性；法律保护性指标主要评价专利的法律保护程度和范围；经济效益指标主要评价专利所带来的经济效益和社会效益等。
四、AHP-熵值法的应用1. 层次分析法的应用在层次分析法中，首先需要确定各评价指标的相对重要性程度。
通过邀请专家对各指标进行两两比较，构建判断矩阵，然后计算各指标的权重。
在计算过程中，需注意保持判断矩阵的一致性和合理性。
2. 熵值法的应用熵值法主要通过计算各指标的熵值来确定其在综合评价体系中的权重。
首先需要收集档案类专利的相关数据，然后对数据进行标准化处理，计算各指标的熵值和差异系数。
差异系数越大，表明该指标在综合评价中的重要性越高。
3. AHP-熵值法的综合应用将层次分析法与熵值法相结合，可以得到各评价指标的综合权重。
五种高价值专利评价方法
五种高价值专利评价方法
五种高价值专利评价方法包括：
1. 基于无形资产测算模型的评估法：包括收益法、成本法和市场法。
2. 基于构成要素的评估法：涉及基础类指标（如权利要求数量）、引用类指标（如科学相关度等）和信息类指标（如IPC）。
3. 基于影响因素构建计量关系模型的评估法：包括因果分析、趋势预测和实物期权法。
4. 基于新兴技术分析模型的评估法：包括社会网络、大数据和人工智能等方法。
5. 技术价值评价法：从技术的角度出发，评估专利的技术新颖性、实施难度和对行业的影响，以确定其价值。
以上信息仅供参考，建议咨询专业人士获取帮助。
基于大数据的知识产权保护研究
基于大数据的知识产权保护研究第一章：引言1.1 研究背景知识产权是当今社会中的重要资源，它包括专利、商标、版权等形式。
随着互联网和数字化技术的快速发展，知识产权的保护变得尤为重要。
然而，传统的知识产权保护方式已经不能满足当前数字化时代的需求，因此，基于大数据的知识产权保护成为了研究的热点。
1.2 研究目的和意义本研究旨在探讨基于大数据的知识产权保护方法和技术，以提高知识产权保护的效率和准确性。
通过研究，可以为知识产权保护提供新的思路和方法，为知识产权的创造、传播和保护提供支持，促进创新和经济发展。
第二章：大数据在知识产权保护中的应用2.1 大数据在知识产权保护中的作用大数据技术可以帮助知识产权保护部门更好地理解知识产权的现状和趋势，通过对海量的数据进行分析和挖掘，提供对知识产权侵权行为的预测和预警，为保护知识产权提供科学依据。
2.2 大数据分析在专利保护中的应用专利是一种重要的知识产权形式，大数据分析可以帮助识别和分析大量的专利信息，揭示专利之间的关联和趋势，从而提供更精准的专利保护策略。
2.3 大数据分析在商标保护中的应用商标是企业在市场上的重要资产，大数据分析可以帮助商标权利人监测市场上的商标侵权行为，提供商标保护的决策支持。
第三章：大数据技术在知识产权保护中的关键技术和方法3.1 数据采集和清洗技术大数据的分析离不开数据的采集和清洗，本章将介绍常用的数据采集和清洗技术，包括网络爬虫、数据清洗和数据标注等。
3.2 数据挖掘和机器学习技术数据挖掘和机器学习是大数据分析的核心技术，本章将介绍常用的数据挖掘和机器学习算法及其在知识产权保护中的应用。
3.3 可视化技术可视化技术可以将大数据的分析结果以图形、表格等形式展示出来，帮助用户更直观地理解和分析数据，本章将介绍常用的可视化技术及其在知识产权保护中的应用。
第四章：大数据在知识产权保护中的挑战与对策4.1 数据安全与隐私保护大数据的应用离不开数据的共享和交换，但同时也面临着数据安全和隐私保护的挑战，本章将介绍常见的数据安全与隐私保护问题，并提出相应的对策。
专利价值评估体系分析研究
专利价值评估体系分析研究1. 引言1.1 研究背景专利价值评估体系分析研究的研究背景是在当前知识经济时代，专利已经成为企业竞争力的重要组成部分。
随着创新活动的加速和知识产权保护的日益完善，专利数量不断增加，但如何准确评估专利的价值成为了企业和研究机构面临的难题。
传统的专利价值评估方法大多侧重于数量统计，而缺乏系统性和科学性，不能准确反映专利的实际价值。
建立科学的专利价值评估体系成为了当前亟待解决的问题。
专利价值评估体系的建立不仅可以帮助企业科学管理知识产权，提升自身竞争力，还能为专利交易、许可、诉讼等活动提供决策支持。
专利价值评估体系的建立也可以促进专利创造、运用和转化，推动科技创新和经济发展。
对专利价值评估体系进行系统研究和分析，对于有效发挥专利的经济和社会效益具有重要意义。
1.2 研究意义专利价值评估是企业战略决策和知识资产管理中的重要环节，其准确评估对于企业提高专利价值、拓展市场、规避风险具有重要意义。
专利价值评估可以帮助企业确定专利的投资价值、帮助企业在专利的申请、转让和许可过程中做出明智的决策，同时也可以帮助企业更好地进行风险管理和战略规划。
当前，随着知识经济的发展，企业对专利的重视程度越来越高，专利价值评估作为知识产权领域的重要研究课题，对于拓展企业核心竞争力、提高企业创新能力具有积极作用。
对专利价值评估体系进行深入研究和探讨，不仅有助于提升企业的知识资产管理水平，还能促进国家经济的创新发展。
本研究旨在通过对专利价值评估体系的分析和研究，深入探讨专利价值评估的方法和工具，为企业有效评估专利价值提供参考依据，同时对专利价值评估体系的优化和未来发展方向进行探讨，为企业决策提供更科学的支持。
1.3 研究目的本研究的目的是为了探讨专利价值评估体系，在当今日益竞争激烈的市场环境中，专利已经成为企业发展中不可或缺的重要资源。
准确评估专利的价值对企业制定战略方向、保护知识产权、提升竞争力具有重要意义。
基于大数据的专利分析研究
基于大数据的专利分析研究随着大数据技术的快速发展和普及，越来越多的行业开始将其应用于日常工作中。
其中，专利分析研究也是受益者之一。
通过深度挖掘和分析专利数据，可以帮助企业优化创新战略、预测市场趋势、减少风险等。
本文将从大数据与专利分析的融合入手，解析其在实践中的应用，并对未来的发展方向进行展望。
1. 大数据与专利分析的融合对于专利分析来说，大数据技术的应用主要分为以下两个方面：首先是数据量方面。
随着专利申请的数量逐年攀升，专利数据量的增长速度也越来越快。
以中国为例，2020年全年专利申请量达到了近180万件，如何处理如此庞大的专利数据成为亟待解决的问题。
而大数据技术的出现，为专利数据的处理提供了新的工具和思路。
通过海量存储和分布式计算技术，大数据可以实现对专利数据的高效处理和分析，缩短了分析的时间和成本。
其次是数据质量方面。
在专利数据挖掘的过程中，数据的质量至关重要。
为了确保数据的准确性和完整性，传统的专利分析往往需要耗费巨大的人力物力。
而大数据技术通过数据清洗和规范化处理，可以有效提高专利数据的质量，从而提高分析结果的准确性和可信度。
2. 大数据在专利分析中的应用利用大数据技术进行专利分析，可以帮助企业更准确地了解市场走向、优化创新战略、降低知识产权相关风险等。
以下是一些常见的大数据在专利分析中的应用：（1）竞品分析。
通过分析竞争对手的专利数据，可以了解竞争对手的技术研发方向、技术布局和专利布局，进而为企业的创新和市场布局提供参考。
（2）市场研究。
通过对专利数据的分析，可以预测市场趋势和未来的发展方向，为企业的战略决策提供数据支持。
（3）知识产权风险评估。
通过对专利数据的分析，可以评估企业的知识产权风险，以及竞争对手的侵权风险，为企业保护知识产权提供依据。
（4）技术评估。
通过对专利数据的分析，可以评估某项技术的可行性、优缺点和前景，为企业的技术研发提供指导。
3. 大数据在专利分析中的发展趋势随着大数据技术的不断发展，专利分析也将会有更多的变革和进步。
专利检索报告在专利稳定性评估中的应用
专利检索报告在专利稳定性评估中的应用作者：王新建孔敏来源：《中国科技博览》2017年第29期[摘要]本文通过对产生专利不稳定性的原因进行分析，构建以“数据库、技术问题、技术特征、技术效果、关键词、分类号、检索式”为专利稳定性评估的指标，讨论在专利检索报告的基础上，通过对记载在专利检索报告中的检索过程进行分析，对上述指标进行量化以后，运用归一化的加权求和方法计算专利稳定性的评估因子，为专利稳定性评估提供有效、准确的依据。
[关键词]专利稳定性评估检索报告中图分类号：G354；G255.53 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）29-0118-011、前言随着知识经济的发展，专利越来越多的作为一种资源参与到社会经济活动中，从而造成专利许可、专利转让、专利质押、专利入股、专利信托以及专利保险等活动在市场经济运行中越来越频繁。
在该情况下，如何建立起一套科学、严谨、完善并具有可操作性的专利评估体系对专利进行客观、准确、高效的评估，已经成为当前知识产权领域重要的研究课题，被越来越多的关注和探索。
在专利评估中涉及诸多指标，专利稳定性是诸多指标中的一个重要的指标[1-3]。
然而，在众多专利评估方法或体系中，并没有明确给出如何获得描述专利稳定性这项指标的评估因子，即专利稳定性在众多指标中的加权权重。
本文通过对产生专利不稳定性的根本原因进行分析，讨论如何基于专利检索报告，获得描述专利稳定性的评估因子。
2、原因分析随着专利审查以“三性评判”为主线的展开，一项专利申请所请求保护的发明是否具有新颖性和创造性，是决定该专利申请是否能够被授权或者被驳回的核心因素。
根据专利审查指南第二部分第三章至第四章的规定[4]，一项发明是否具有新颖性和创造性，是所属技术领域的技术人员基于现有技术以及其自身的知识和能力进行评价的。
同时，专利审查指南又规定，所属技术领域的技术人员是一种假设的“人”，假定他知晓申请日或优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该发明所属技术领域中所有的现有技术，并且具有应用该申请日或优先权日之前常规技术手段的能力，但他不具有创造能力。
基于云计算平台的大型发明专利数据分析技术研究
基于云计算平台的大型发明专利数据分析技术研究随着科技的迅猛发展，人们对于知识产权的重视越来越高。
特别是发明专利作为保护知识产权的一种形式，对于企业的发展、创新和竞争力都起着至关重要的作用。
而随着大数据时代的到来，将海量的各种数据进行有效的分析和应用，已经成为企业发展的首要任务。
本文将深入探讨基于云计算平台的大型发明专利数据分析技术的研究及其在企业创新中的应用。
一、云计算平台和发明专利数据云计算平台是指通过互联网将IT资源提供给用户的一种新模式。
它将计算资源、存储资源和网络资源等统一管理，用户可以通过互联网调用并利用这些资源，而无需自己购买和维护这些资源。
这种模式具有可扩展、高可用性、简便快捷等优点，成为现代企业进行大数据分析的首选方式。
发明专利是指创造新的技术或方法并且具备实用性的知识产权。
而发明专利数据则指包括专利申请、授权、申请人、技术领域、专利分类等多方面的数据。
这些数据如何有效地分析和应用，已经成为企业在技术创新中的首要任务。
二、基于云计算平台的大型发明专利数据分析技术1.数据采集和存储首先，要进行大型发明专利数据分析，必须先进行数据采集和存储。
由于专利数据的数量庞大，因此我们需要借助云计算平台来进行数据采集和存储。
云计算平台可以帮助企业把海量的专利数据进行有效的存储和管理。
同时，企业在采集数据时也需要注意数据的准确性和完整性，尽可能避免数据采集的误差和遗漏。
2.数据清洗和处理数据清洗和处理是大型发明专利数据分析的重要步骤。
在采集到数据之后，需要对数据进行清洗和处理，去除一些冗余信息和错误信息，然后通过建立合适的模型进行数据的统计和筛选，以便更好地进行后续分析。
3.数据建模和分析建立合适的模型是大型发明专利数据分析的核心，它能够帮助企业发现一些有价值的信息，同时也能够帮助企业更好地理解发明专利的市场和技术趋势。
在建立模型之前，企业需要对发明专利的技术领域、专利分类、发明年份等进行预处理，以便更好地进行数据建模和分析。
《基于文献情报大数据的智能推荐系统的设计与实现》
《基于文献情报大数据的智能推荐系统的设计与实现》一、引言随着信息技术的迅猛发展，文献情报大数据已成为科研、教育、企业等领域的重要资源。
如何有效地从海量文献中筛选出有价值的信息，成为了一个亟待解决的问题。
基于文献情报大数据的智能推荐系统应运而生，它通过深度学习和大数据分析技术，为用户提供个性化的文献推荐服务。
本文将介绍基于文献情报大数据的智能推荐系统的设计与实现过程。
二、系统需求分析在系统设计之前，我们首先对用户需求进行深入分析。
用户需求主要包括：1. 文献资源的广泛覆盖：系统需要覆盖各个领域的文献资源，以满足不同用户的需求。
2. 个性化推荐：根据用户的兴趣、研究方向等因素，为用户提供个性化的文献推荐。
3. 高效检索：系统应提供高效的检索功能，帮助用户快速找到所需文献。
4. 实时更新：系统需要实时更新文献资源，以保证用户能够获取到最新的研究成果。
三、系统设计根据需求分析，我们设计了一个基于文献情报大数据的智能推荐系统，主要包括以下几个模块：1. 数据采集模块：负责从各个文献数据库中采集文献资源，形成文献大数据库。
2. 用户行为分析模块：通过分析用户的搜索历史、浏览记录等行为数据，挖掘用户的兴趣和需求。
3. 推荐算法模块：根据用户行为分析结果，采用协同过滤、内容过滤、深度学习等算法，为用户生成个性化的推荐结果。
4. 推荐结果展示模块：将推荐结果以列表、图表等形式展示给用户。
5. 系统管理模块：负责系统的运行维护、数据更新等工作。
四、关键技术实现1. 数据采集与预处理：采用网络爬虫技术从各个文献数据库中采集文献资源，并进行预处理，形成结构化的文献数据。
2. 用户行为分析：通过日志分析、机器学习等技术，分析用户的搜索历史、浏览记录等行为数据，挖掘用户的兴趣和需求。
3. 推荐算法实现：采用协同过滤、内容过滤、深度学习等算法，实现个性化的文献推荐。
其中，协同过滤算法通过分析用户之间的行为相似性，为用户推荐与其兴趣相似的其他用户的文献；内容过滤算法通过分析文献的内容特征，为用户推荐与其研究领域相关的文献；深度学习算法则通过训练大量的用户行为数据和文献数据，学习用户的兴趣和需求，为用户生成更准确的推荐结果。
基于机器学习的专利大数据分析与项目评估
基于机器学习的专利大数据分析与项目评估随着科技的发展和创新的不断涌现，专利成为了保护知识产权的重要法律手段。
然而，专利市场竞争激烈，如何找到有价值的专利并加以利用成为了许多企业和投资者面临的重要挑战。
机器学习技术应用于专利大数据分析和项目评估，可以帮助人们解决这些问题，提高专利市场利用效率和成功率。
一、机器学习技术与专利数据分析机器学习是一种基于统计学和算法的数据处理技术，旨在通过自动“学习”数据集的规律和趋势，来生成模型和预测结果。
对于专利数据分析，机器学习可以帮助人们从海量的专利文献中精准提取信息，从而加速专利检索和评估的过程。
1. 基于机器学习的专利检索传统的专利检索依靠关键词或泛泛而谈的分类代码进行筛选，难以精准反映专利创新点和价值。
基于机器学习的专利检索，则可以利用自然语言处理和图像识别技术，进行深度学习和特征提取，以更加贴近人类思维的方式进行专利检索。
例如，人们可以引入图像识别技术，通过对专利图示进行分析和识别，更好地描述专利创新点和技术特征。
2. 基于机器学习的专利价值评估专利的价值评估是专利市场的关键环节，通过判断专利的技术价值和商业价值，来决定专利的购买和销售。
传统的专利价值评估方法往往依赖于人工评估和专家判断，难以处理大规模和复杂的专利数据。
而机器学习则可以通过构建专利价值模型和预测算法，实现对专利价值的智能评估。
例如，人们可以通过机器学习的NLP技术和分类算法，对专利文献进行关键词提取和分类分析，得到准确的专利分析报告和评估结果。
二、机器学习技术与专利项目评估除了专利自身的价值评估外，专利项目的成功与否也取决于市场和竞争环境的不断变化。
在这种情况下，机器学习技术也可以对专利项目的商业前景和市场趋势进行分析和预测。
1. 基于机器学习的竞争分析竞争分析是成功计划的关键环节，通过对市场和竞争情况进行深入分析，来找到商业机会和优化方案。
在专利项目中，机器学习可以通过网络爬虫技术和数据挖掘技术，对竞争对手的专利、投资和更新情况进行大量数据收集和统计分析，以推导出竞争格局和市场趋势。
基于大数据的数字经济背景下资产计量的方法与实证研究
基于大数据的数字经济背景下资产计量的方法与实证研究摘要：随着数字经济的快速发展和大数据的广泛应用，资产计量面临着新的挑战和机遇。
本文旨在探讨基于大数据的数字经济背景下的资产计量方法和实证研究。
首先，文章概述了数字经济和资产计量的基本概念。
然后，分析了大数据数字经济对资产计量的影响。
最后，提出了一些基于大数据的资产计量方法，以供参考。
关键词：数字经济；大数据；资产计量；方法引言随着信息技术的进步和互联网的普及，数字经济正在成为全球经济增长的新引擎。
数字经济以信息和数据为核心资源，通过互联网和其他技术手段，实现了信息的高效流动和价值的创造。
大数据作为数字经济的重要支撑，以其海量、多样和高速的特点，为资产计量提供了新的思路和方法。
传统的资产计量方法已经不能满足数字经济时代的需求，需要探索基于大数据的资产计量方法和实证研究。
1概述1.1数字经济数字经济是指以数字技术为基础，以信息和数据为核心资源的经济活动。
数字经济具有信息的高效流动、价值的创造和创新的特点，对传统经济模式和商业模式产生了深远的影响。
1.2资产计量资产计量是指对企业的资产进行评估和计量的过程。
传统的资产计量方法主要基于财务报表和会计准则，但在数字经济背景下，传统的资产计量方法已经不能满足需求。
2大数据数字经济对资产计量的影响2.1数据丰富度和多样性大数据时代，企业所拥有的数据量和种类变得更加庞大和多样化。
传统的资产计量方法往往只关注有形资产，而忽视了无形资产和数字资产的价值。
大数据的应用使得企业能够更准确地衡量和计量这些新型资产。
2.2精细化计量大数据分析技术可以提供更详细和精细的资产信息。
通过对大数据进行挖掘和分析，可以了解资产的实际使用情况、市场价值和潜力等。
这使得企业能够更准确地评估和计量资产的价值，从而更好地管理和优化资产配置。
2.3实时性和动态性大数据的特点之一是实时性和动态性。
传统的资产计量方法通常是基于静态的财务报表，无法及时反映资产的变化和价值的波动。
《基于AHP-熵值法的档案类专利质量评价研究》
《基于AHP-熵值法的档案类专利质量评价研究》一、引言随着科技的不断进步和经济的持续发展，档案类专利在各个领域中的重要性日益凸显。
档案类专利质量评价是决定其价值的关键环节，因此，构建一个科学、合理、全面的评价体系至关重要。
本研究以AHP（层次分析法）与熵值法相结合为方法论基础，构建一个全新的档案类专利质量评价体系。
二、AHP-熵值法基本理论及其应用（一）AHP（层次分析法）基本理论AHP是一种定性与定量相结合的、系统化的、层次化的分析方法。
它通过分析问题的内在属性和相互关系，将问题分解为不同的层次和因素，从而确定各因素的权重。
这种方法能够全面考虑档案类专利的多个方面，为评价提供科学依据。
（二）熵值法基本理论熵值法是一种根据各指标的客观数据进行评价的方法。
其原理是，信息量大的指标对系统的作用更大，对应的熵值越小。
该方法可反映档案类专利指标间的相对重要性。
（三）AHP-熵值法的应用在档案类专利质量评价中，我们结合AHP和熵值法，通过建立层次分析模型和确定指标权重，可以更加准确地评价档案类专利的质量。
这种方法能够有效地综合主观和客观信息，使得评价结果更具说服力。
三、档案类专利质量评价指标体系的构建（一）指标体系的建立我们根据档案类专利的特点和需求，从技术性、创新性、实用性、保护性等多个维度出发，建立了包括技术复杂度、创新程度、市场前景等在内的多个评价指标。
这些指标既包含了定性的主观评价，也包含了定量的客观数据。
（二）AHP-熵值法在指标体系中的应用我们利用AHP法确定各指标的相对重要性，再结合熵值法确定各指标的权重。
这样既考虑了专家的主观判断，又考虑了数据的客观性，使得评价结果更加准确和全面。
四、实证研究与分析（一）数据来源与处理我们选择了若干档案类专利作为研究对象，收集了相关的数据和信息。
然后对这些数据进行处理和分析，以得到各指标的数值。
（二）AHP-熵值法评价过程与结果我们利用AHP-熵值法对所选档案类专利进行评价。
数据资产价值评估与定价：研究综述和展望
数据资产价值评估与定价：研究综述和展望一、本文概述随着信息技术的飞速发展，数据资产已经成为现代社会的重要资源。
数据资产的价值评估与定价问题，不仅关系到企业的经济利益，还影响着数据市场的健康发展和数据的共享利用。
本文旨在全面综述数据资产价值评估与定价的研究现状，深入剖析现有方法的优点与不足，并对未来的研究方向进行展望。
我们将首先介绍数据资产的基本概念及其在当今社会的重要性，阐述数据资产价值评估与定价的意义。
接着，我们将回顾国内外在数据资产价值评估与定价方面的主要研究成果，包括传统的评估方法、基于机器学习的评估模型、以及基于市场供求关系的定价策略等。
同时，我们还将分析这些方法在实际应用中的优势和挑战。
在此基础上，我们将探讨数据资产价值评估与定价的未来发展趋势。
随着大数据等技术的不断进步，数据资产的形态和价值内涵也在不断变化。
因此，我们需要关注新技术对数据资产价值评估与定价的影响，以及如何利用新技术提高评估的准确性和效率。
我们将总结全文，强调数据资产价值评估与定价研究的重要性和紧迫性，并提出相应的政策建议和研究展望。
我们希望通过本文的综述与展望，能够为相关领域的研究者和实践者提供有益的参考和启示。
二、数据资产价值评估的理论基础数据资产价值评估的理论基础主要源自信息经济学、资产评估学以及数据科学等多个学科领域。
这些学科为数据资产的价值评估提供了丰富的理论框架和方法论指导。
信息经济学为数据资产价值评估提供了基础理论支撑。
信息经济学认为，信息是经济活动的重要要素，信息的价值取决于其对于决策者的影响程度。
在数据资产价值评估中，这一理论强调了数据对于决策制定和经济效益提升的重要性，从而将数据视为一种具有经济价值的资产。
资产评估学为数据资产价值评估提供了方法论指导。
资产评估学通过研究资产价值的形成、变化及其影响因素，建立了一套完整的评估体系和方法。
在数据资产价值评估中，资产评估学的方法论可以指导我们确定评估对象、选择评估方法、收集和分析数据，并最终得出合理的评估结果。
基于大数据背景的基础研究项目绩效评价研究
基于大数据背景的基础研究项目绩效评价研究大数据背景下，基础研究项目绩效评价是一个关键性的研究领域，它旨在为科学基础研究提供重要的评价指标和评价方法，以实现更高质量、更高效率的科学研究工作。
基础研究项目的绩效评价包括三个方面，分别为项目基本信息、科研成果和社会效益。
其中，项目基本信息包括项目立项情况、研究范围和研究重点等，科研成果包括论文数量、论文质量和科技成果转化等，社会效益包括相关政策制定和社会影响等。
针对这三个方面的评价指标和方法，可以分为以下几个方面：1. 项目基本信息评价指标和方法项目基本信息评价指标包括项目规模、研究领域、研究目标和研究重点等，其中，项目规模是衡量项目实施规模大小的指标，可通过资金投入、研究人员数量和项目周期等方面进行评价。
研究领域是指项目研究的学科领域，可通过引用文献数量、影响因子和科技突破等方面进行评价。
研究目标和研究重点则是衡量项目研究目的和关键方向的指标，可通过论文数量、专利数量和重大科技项目等方面进行评价。
评价方法可采用综合评价法、模糊数学法和层次分析法等。
2. 科研成果评价指标和方法科研成果评价指标包括论文数量、论文质量、科技成果转化和知识产权等，其中，论文数量是衡量论文产出数量的指标，可通过ESI论文数量、SCI论文数量等方面进行评价；论文质量是衡量论文质量的指标，可通过SCI影响因子、被引用次数和高水平论文数量等方面进行评价；科技成果转化是衡量项目研究成果转化为可应用的技术成果的指标，可通过产品研发、成果转化和专利数量等方面进行评价；知识产权则是衡量项目知识产权保护和知识产权应用程度的指标，可通过专利数量和专利价值等方面进行评价。
评价方法可采用权重分配法、标准评分法和层次分析法等。
社会效益评价指标包括相关政策制定和社会影响等，其中，相关政策制定是衡量项目成果对相关政策制定的影响程度的指标，可通过政策引导、治理创新和行业转型等方面进行评价；社会影响则是衡量项目成果对社会生产力进步和人类文明发展的贡献程度的指标，可通过创新产品、社会服务和创新文化等方面进行评价。
研究生毕业论文大纲
一、论文题目：基于大数据分析的企业创新能力评价研究——以我国制造业为例二、论文摘要：随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动社会进步的重要力量。
本文以我国制造业为例，运用大数据分析方法，构建企业创新能力评价指标体系，对企业创新能力进行评价。
通过对企业创新能力的影响因素进行分析，为提升我国制造业企业创新能力提供理论依据和实践指导。
三、关键词：大数据；企业创新能力；评价体系；制造业；影响因素四、目录：第一章绪论1.1 研究背景与意义1.2 国内外研究现状1.3 研究内容与方法1.4 论文结构安排第二章文献综述2.1 大数据与企业创新能力2.2 企业创新能力评价方法2.3 国内外相关研究评析第三章研究方法与数据来源3.1 研究方法3.2 数据来源3.3 数据预处理第四章企业创新能力评价指标体系构建4.1 指标体系构建原则4.2 指标体系结构4.3 指标权重确定方法第五章大数据环境下企业创新能力评价实证分析5.1 案例选择与数据说明5.2 企业创新能力评价结果分析5.3 案例企业创新能力评价对比分析第六章企业创新能力影响因素分析6.1 影响因素分析框架6.2 影响因素实证分析6.3 影响因素对策建议第七章结论与展望7.1 研究结论7.2 研究不足与展望五、正文内容：第一章绪论1.1 研究背景与意义随着我国经济的快速发展，制造业已成为国民经济的重要支柱。
然而，我国制造业企业创新能力相对较弱，制约了产业升级和经济发展。
大数据作为一种新兴技术，具有海量、多样、实时等特点，为提升企业创新能力提供了新的途径。
本文旨在通过大数据分析，构建企业创新能力评价指标体系，对企业创新能力进行评价，为我国制造业企业提升创新能力提供理论依据和实践指导。
1.2 国内外研究现状国内外学者对企业创新能力评价进行了广泛研究，主要集中在以下几个方面：企业创新能力评价指标体系构建、评价方法研究、影响因素分析等。
然而，现有研究在评价方法、指标体系构建等方面仍存在不足，且较少涉及大数据分析在企业创新能力评价中的应用。
基于专利分析的我国大数据产业技术竞争态势研究
基于专利分析的我国大数据产业技术竞争态势研究
摘要：大数据技术是信息时代最重要的技术之一，它具有广泛的应用
前景。
我国正积极发展大数据技术，不断深化探索其应用领域，提升大数
据技术在经济社会发展中的作用。
本文以专利分析的方式，对我国大数据
产业技术竞争态势进行了研究。
采用统计分析和趋势分析的方法，从专利
类型、申请企业分布及专利技术词等方面探讨了我国大数据专利发展趋势；从企业分析角度，分析了我国大数据技术领域的主要申请企业、专利布局
特点和产品细分等；从专利内容分析视角，考察了专利申请数量和热点技
术词的趋势。
研究结果表明，我国大数据技术在过去10年中发展迅速，
申请数量逐年增加；企业贡献率高，但乐观积极性仍有待加强；热点技术
词以“云计算”和“大数据处理”为主，形成了鲜明的特征；专利布局以
横向整体布局为主。
本研究为我国大数据技术前景的发展提供了有用的研
究和理论指导，也为政府和企业进一步深化大数据技术研究和应用提供了
参考。
关键词：大数据；专利分析；竞争态势；企业分析
Introduction
据技术是当今最重要的技术之一，它能够收集、分析、存储和应用大
量数据，从而解决复杂的商业问题。
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基于大数据分析的专利价值评估体系构建研究作者：李程来源：《中国新技术新产品》2016年第20期摘要：本文介绍了专利价值评估体系的概念和国内外现状，提出了评估指标体系构建的原则，从评估指标的大数据分析入手，构建了“总-子-分”3层架构的评估模型，即以“法律、技术和经济”三方面为一级指标、“专利保护范围、专利稳定性、专利技术质量、专利技术应用性、市场、竞争、申请人因素”等7方面为二级指标、可量化的81个细分指标为三级指标的体系，并阐述了依据这一体系进行专利价值度计算的方法。
在大数据基础上对指标进行量化之后，就可以根据这一体系和计算方法，快速、大规模、定量地对专利进行评估，对于项目筛选、投资决策、专利商用化有很好的帮助作用。
关键词：大数据；专利；价值评估；体系；量化中图分类号：TP311 文献标识码：A当前，全球新一轮科技革命和产业变革蓄势待发，我国经济发展方式加快转变，创新引领发展的趋势更加明显，知识产权制度激励创新的基本保障作用更加突出。
党中央明确要求实施知识产权战略，加强知识产权运用和保护。
2015年国务院《关于新形势下加快知识产权强国建设的若干意见》，提出要深入实施创新驱动发展战略，深化知识产权领域改革，促进新技术、新产业、新业态蓬勃发展，提升产业国际化发展水平，保障和激励大众创业、万众创新。
一、专利价值评估体系的构建是专利商用化的基础专利是知识产权（专利、商标、版权）的三大主要部分之一，兼具法律、技术、经济属性。
在法律方面，专利权赋予了权利人的独占实施权利；在技术方面，专利公开了发明创造的内容，这就为技术的实施和商用化提供了基础；在经济方面，这也是专利属性中尤为重要的一面，权利人通过专利技术的商用化，如专利许可、专利转让、专利质押、专利入股、专利信托、专利担保、专利保险等，参与市场中的资本运作，从而使专利价值最大化。
专利商用化的前提是专利价值的评估。
如果不能对专利的价值进行有效评估，其经济价值就成为“空中楼阁”。
专利价值的有效评估是形成一个健康、有序的技术应用和推广体系以及高效、活跃的专利交易运营体系的关键环节。
但随之而来的问题是：在专利价值评估中采用什么指标？为什么用这些指标？这些指标之间的关系是什么？怎么合理使用这些指标？……因此，建立一套科学、严谨、完善、可量化的指标体系，是开展专利价值评估的基础性工作。
二、国内外专利价值评估体系研究现状和不足“专利价值评估指标体系”是指一套能够反映所评价专利价值的总体特征，并且具有内在联系、起互补作用的指标群体，它是专利在交易中的内在价值的客观反映。
目前专利价值评估体系主要有以下几种：1. PVD指标国家知识产权局2011年委托中国技术交易所进行了研究，提出了专利价值度（Patent Value Degree，简称PVD）的概念，即相对表征专利自身价值大小的度量单位，并设计了PVD 指标体系。
这一指标体系包括3个维度，即法律价值度、技术价值度和经济价值度。
在3个维度下，划分了18项指标。
法律价值度分析从法律的维度评价一项专利的价值，包括专利稳定性、实施可规避性、实施依赖性、专利侵权可判定性、有效期、多国申请、专利许可状态等。
技术价值度分析从技术的维度评价一项专利的价值，包括先进性、行业发展趋势、适用范围、配套技术依存度、可替代性、成熟度等。
经济价值度分析从市场经济效益的维度评价一项专利的价值，包括市场应用、市场规模前景、市场占有率、竞争情况、政策适应性等。
PVD的主要应用方法是根据检索报告、行业分析报告以及其他材料，对指标项逐个打分、加权汇总之后，形成对专利价值进行衡量的一种标准化统一度量——专利价值度。
由于专利价值分析体系涉及人工打分机制，存在主观倾向影响分析结果的可能，因此，该体系通过建立严谨的流程管理，比如制定了《专利价值分析体系操作手册》，最大程度上降低主观因素的成分，保证体系的科学性和权威性。
2. IncoIndex指标这一指标体系是由一家专注于知识产权领域的IT公司-合享新创公司提出的。
其对核心专利或有价值专利的理解主要集中在3个方面：技术稳定性，技术先进性，保护范围。
主要有9项指标：有无诉讼、质押保全、复审请求、无效宣告请求、许可转让行为，被引用次数，研发人员数量，权利要求个数，专利族数等。
虽然合享新创曾经以此体系对部分上市公司的创新能力进行了评价，但目前在其官网上表明系统还处于开发调试阶段。
3. CHI指标此指标来自《华尔街日报》的专利记分卡，主要关注某一产业内的专利情况，统计指标涉及专利授权量、产业影响力、研发强度、技术强度、科学强度等，并且按照技术强度和科学强度对某一产业内的机构进行排名，给出了综合考虑专利组合的规模和质量后的专利实力对比结果。
其主要指标包括4方面6个指标：（1）质量：包括技术强度和产业影响力。
技术强度是结合数量和质量因素对某一机构专利组合实力的总体评估结果，是专利组合的排名依据之一。
产业影响力指某一机构专利组合对后续技术创新的影响程度，通过专利被引用数据计算得出。
（2）数量：专利授权量。
（3）科学：包括科学强度和研究强度指标。
科学强度用来衡量企业利用科学研究成果构建其专利组合的程度，也是专利组合的排名依据之一。
研究强度指某机构专利组合中科学关联度高于行业平均值的专利数量程度。
（4）速度：创新循环周期指标，用于衡量专利或专利组合所基于的现有技术的新旧程度。
4. IEEE指标《IEEE SPECTRUM》期刊于2013年10月发布了IEEE（美国电气和电子工程师协会）专利实力记分卡（Patent Power Scorecard）。
专利实力记分卡根据专利实力指数排名，其综合考虑了专利组合的数量和质量，包括5个指标，比如专利数量及其增长情况、技术影响力（引证次数）、技术原创性（专利组合所引用的专利技术的领域宽泛程度）和技术扩散性（普及性）相关的指标体现的。
专利实力指数=专利数量×专利增长指数×技术影响力指数×技术原创性指数×技术扩散指数。
5. Ernst指标该体系来源于专利投资组合理论，是运用专利数据进行技术投资组合的方法，也可用于对专利资产水平的评价。
它是由德国学者Holger Ernst于1998年首次提出的。
Ernst包括18个指标：专利活动指数、技术占有率、研发重视度、共同合作密度、专利授权比率、技术范围、国际范围、引证频率、平均专利品质、专利强度、技术占有率、相对技术占有率、有效专利占有率、美国专利占有率、引证率、平均专利品质、相对成长率、相对成长潜力率。
通过企业在某领域的专利申请量评估公司的专利活动，用专利活动数量与总申请量的比值评估该公司的研发重点，已获得审批的专利数量与专利活动数量的比值评估已经获得批准的专利份额，通过IPC 多样性计算企业的技术范围，通过专利族规模评估其国际影响范围等。
6. IPscore指标欧洲专利局（EPO）在2015年9月比较了专利价值评估定性和定量方法的差异，介绍了利用EPO的资源进行专利价值评估的方法，包括尽职调查法和评级法。
其中评级法利用等级评测对某项专利或技术的不同方面进行评估，包括市场条件、财务和技术因素、法律状态及战略目标。
EPO介绍了一款软件工具IPscore，它利用40个评估因子对用户提供的专利信息进行分析，得出价值评估结论，并以图表的形式呈现。
IPscore可以帮助用户决定是否应该对某项技术提出专利申请、怎么提出申请以及了解与之密切关联的在先专利。
7. OECD指标经济合作与发展组织使用3类指标对专利进行评价：国家分析指标、产业层级分析指标、企业层级分析指标。
国家分析包括对跨国及各国跨产业申请的专利，产业层级包括技术独立性分析、专利与R&D指标、专利与创新指标、经济绩效指标，企业层级包括专利与公司策略、专利申请与企业结构、技术关联性。
该组织的指标体系没有进行量化，需要全人工分析判断。
8. PLX指标美国PLX软件公司采用两个量化值评价专利技术潜在的应用范围。
以一件专利所引证的专利所属分类数除以引证专利总数考察该专利的原创性，采用引证该专利的专利所属分类数除以被引证专利总数考察该专利的普遍性。
不过方法所涉及到的评价角度不够全面。
以上介绍了国内外主要专利价值评估体系。
实际上，目前市面上已经出现了10多种的专利评估指标体系，并且还在进一步发展。
在专利商用化日趋活跃的大势下，专利指标评价体系的探索已成为当前知识产权领域重要的研究内容，但目前大多数体系还存在以下几方面的不足：（1）缺乏层次结构。
很多指标体系并没有将具体的指标项“分类、分层、分主次、分权重”地进行系统组织，更像是各个指标项的堆砌，造成看似指标很多，叠加起来却不科学合理，与实际感受不符。
（2）指标零散重复。
有的指标在不同的维度中重复应用，又不能完全代表这个维度的特征，造成了这一指标作用的盲目放大，以至于某些指标项稍微一动，会导致评价结果大相径庭。
（3）无法量化应用。
很多指标无法从数据中得出或者挖据出，而是靠人为打分或评价，而打分者的经验、专业知识、理解或者判断不同，造成了评价结果的巨大差异，反而引起了无谓的争论。
这种随意性也不利于指标体系的标准化和推广传播。
（4）缺少数据支撑。
在很多指标体系当中，需要一些审查流程数据或者非知识产权数据，比如日本的PCI指标中就使用了该专利文献在日本特许厅被申请调档的次数。
有的指标也包含了研发经费投入、企业经营状况、行业产业数据等其他非专利领域信息数据。
这类数据要么没有充分公开，要么在其他机构手中，无法有效获取和互联互通，导致指标的“虚化”。
有的即便有数据，但由于数据没有标准化，应用起来也很困难。
（5）缺乏实践验证。
虽然这些指标对某些领域的专利或者公司进行了评估分析，但毕竟选择的范围还是极其有限的，更多地是停留在理论研究层面，未对专利进行全量分析，还不能以大数据样本从实际中获得验证。
三、基于大数据分析的专利价值评估体系设计大数据时代，海量信息的存储、获取、挖掘、分析、运用正潜移默化地影响和改变着社会模式和人类生活。
大数据的核心价值在于分析，对于专利评估而言，目前的专利大数据具有相当的条件来支撑。
一是目前我国的专利大数据已经克服了“信息孤岛”，形成了统一的格局；国家知识产权局从2010年开始了全电子化审查，全国所有专利数据都进行集中处理、加工和发布。
二是专利数据的量足够大，我国已经连续5年成为全球专利申请量最多的国家，并且还以每年大约20%左右的速度递增；目前国家知识产权局已经收集了全球超过1亿条专利数据。
三是数据进行了标准化处理，这些专利大数据按照世界知识产权组织（WIPO）和我国的知识产权行业标准，进行了数字化、结构化、标准化处理，使其应用更加便利。
四是专利数据兼具技术（比如发明内容）、法律（比如法律状态）、经济（比如许可和转让情况）的特性，如果基于专利大数据分析建立专利价值评估体系，再利用数学模型进行大数据计算，就可以以自动化的方式评估专利价值，快速、定量地给企业、权利人和投资机构提供参考。