基于專利主體特征的專利權維持期預測研究

摘要：針對目前專利權維持期在專利價值預測方面存在的滯后性和預測特征忽略專利主體信息的問題，提出基于專利主體特征的專利權維持期預測方法。使用專利數據集，構建包括專利發明人、專利權人、專利代理的專利主體特征，并利用基于相關性的集成學習模型預測專利權維持期，使用SHAP模型對獲得的預測模型加以解釋，以增強理解。通過風能轉化領域專利數據的實證研究驗證所提方法的可行性與有效性，模型的評估指標平均絕對誤差、均方誤差、決定系數分別達到0.469 2、0.933 1、0.936 8。相較于已有方法取得更為理想的預測結果，表明專利主體特征能夠有效地預測專利權維持期，提高預測準確性。

關鍵詞：專利權維持期；預測；專利主體特征；集成學習；可解釋性

中圖分類號：G250 DOI：10.3772/j.issn.1673-2286.2024.10.006

引文格式：俞琰，馬昕遠，劉攀. 基于專利主體特征的專利權維持期預測研究[J]. 數字圖書館論壇，2024，20（10）：53-62.

*本研究得到國家社會科學基金一般項目“數據驅動的高校技術轉移供需信息挖掘模式構建研究”（編號：23BTQ098）資助。

專利權維持期是指專利申請或授權之后，專利權人在專利法規保護期限內，依法向專利行政管理部門繳納規定維持費用，維持專利權有效的時期，如果未能繳納費用，專利權將進入終止狀態。通常，專利權人會通過專利所保護技術的經濟價值、市場價值以及自身收益等情況判斷是否繼續繳納專利權維持費用。這表明專利權人愿意承擔的專利維持成本往往與專利本身價值成正比。……