本书在专利组合和专利价值的概念及发展背景叙述清楚的前提下, 然后结合前沿技术对专利组合以及专利价值进行理论方法层面的探究, 并选取通信行业进行实证分析, 理论与实践相结合。本书共包括七个章节, 第一章为绪论, 第二章为专利组合与专利价值理论概述, 第三章, 基于LDA主题模型的专利组合边界的识别, 第四章为专利价值因素研究--专利存续期和许可视角, 第五章为基于神经网络的专利价值的分类研究, 第六章为通信企业专利组合及其专利价值研究, 第七章为本书的结论与展望。
第1章 绪论
1.1 研究背景与问题的提出
1.2 本书写作目的与研究框架
1.2.1 本书写作目的
1.2.2 本书研究框架
1.3 本书研究内容与结构
1.4 本书主要研究观点
1.4.1 中国专利价值及其质量分析
1.4.2 中国专利对外许可现状和影响因素研究
第2章 专利组合与专利价值理论概述
2.1 专利组合发展现状
2.1.1 专利组合缘起与发展
2.1.2 专利组合战略的企业应用及其观测
2.2 专利信息中的文本专利组合分析逻辑
2.2.1 专利文本信息挖掘及文本挖掘技术概述
2.2.2 针对专利文献的文本挖掘关键技术
2.2.3 专利文本信息挖掘应用研究概述
2.3 专利文本挖掘技术：LDA模型及其应用
2.3.1 LDA模型的发展由来
2.3.2 LDA模型原理简介
2.3.3 LDA模型的应用
2.4 专利价值及其相关评测方法
2.5 专利价值评价技术：BP神经网络发展及其应用
2.5.1 BP神经网络发展
2.5.2 BP神经网络原理简介
2.5.3 BP神经网络的应用
2.6 本章小结
第3章 基于LDA主题模型的专利组合边界的识别
3.1 专利数据获取与整理
3.1.1 数据的来源与整理
3.1.2 发明专利摘要和名称数据的预处理
3.2 基于LDA模型的主题挖掘
3.2.1 设置初始参数以及初始化
3.2.2 吉布斯采样
3.2.3 结果保存输出
3.3 很优主题数量确定
3.4 基于LDA主题模型的专利组合边界的确定
3.5 案例分析：以华为专利为案例进行专利
组合边界辨识的分析
3.5.1 数据来源与预处理
3.5.2 主题挖掘
3.5.3 很优主题数量确定
3.5.4 主题或专利组合划分
3.6 本章小结
第4章 专利价值因素研究——专利存续期和许可的视角
4.1 基于存续期的专利价值的影响因素研究
4.1.1 数据与方法
4.1.2 从发明专利存续期角度来考察专利价值
4.1.3 模型回归结果分析
4.2 企业专利的许可行为影响因素研究
4.2.1 数据来源与变量
4.2.2 解释变量及其测度
4.2.3 实证结果分析
4.3 本章小结
第5章 基于BP神经网络的专利价值的分类研究
5.1 基于BP神经网络的低价值专利的分类识别模型构建
5.1.1 BP神经网络模型的分类原理
5.1.2 训练样本的选取
5.1.3 BP神经网络的设计
5.1.4 BP神经网络优化与提升
5.2 基于BP神经网络的专利价值分类模型实证研究
5.2.1 样本数据的选择、清洗和处理
5.2.2 数据预处理
5.2.3 模型确定与训练
5.2.4 模型结果分析
5.3 本章小结
第6章 通信企业专利组合及其专利价值研究
6.1 行业选定和数据来源
6.2 通信行业内企业专利组合分析
6.2.1 LDA模型初始参数设计
6.2.2 通信行业企业持有专利组合数量分析
6.2.3 通信企业持有专利组合规模分析
6.3 企业的专利价值分析
6.3.1 企业整体专利价值分析
6.3.2 企业专利组合内专利价值对比分析
6.4 本章小结
第7章 总结
附录
参考文献
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