【摘 要】
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客观评估高校专利价值，准确预测高校专利的技术转移潜力，有助于推动高校技术成果与市场对接，促进科研成果转化成生产力，对企业精准引进高价值专利、促进技术升级具有意义。文章从高校专利价值的3个重要来源出发，融合专利文本语义特征、专利自身属性特征、发明人特征，采用机器学习算法构建高校专利价值评估模型，预测专利发生技术转移的概率，并划定阈值将专利价值的粒度细化为10个等级，以云计算领域为例展开实证。结果表明
【基金项目】
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国家社会科学基金一般项目“高校图书馆深度嵌入专利运营研究”（项目编号：16BTQ029）研究成果；
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客观评估高校专利价值，准确预测高校专利的技术转移潜力，有助于推动高校技术成果与市场对接，促进科研成果转化成生产力，对企业精准引进高价值专利、促进技术升级具有意义。文章从高校专利价值的3个重要来源出发，融合专利文本语义特征、专利自身属性特征、发明人特征，采用机器学习算法构建高校专利价值评估模型，预测专利发生技术转移的概率，并划定阈值将专利价值的粒度细化为10个等级，以云计算领域为例展开实证。结果表明：文章构建的模型与现有研究相比，AUC值提升22个百分点，显著提升高校专利价值评估结果的准确性和科学性。对专利价值的分级结果表明，A级别专利仅占3.24%，大多数高校专利的技术转移概率处于0.3-0.5，整体呈现明显的右偏态分布。高校专利价值分级方法能够有效预测技术转移潜力，可为高校合理进行专利运营、企业精准定位高价值专利提供决策参考，也为高校专利价值评估提供了新思路。
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