●第1章 緒論
1.1 研究背景與問題的提出
1.2 本書寫作目的與研究框架
1.2.1 本書寫作目的
1.2.2 本書研究框架
1.3 本書研究內容與結構
1.4 本書主要研究觀點
1.4.1 中國專利價值及其質量分析
1.4.2 中國專利對外許可現狀和影響因素研究
第2章 專利組合與專利價值理論概述
2.1 專利組合發展現狀
2.1.1 專利組合緣起與發展
2.1.2 專利組合戰略的企業應用及其觀測
2.2 專利信息中的文本專利組合分析邏輯
2.2.1 專利文本信息挖掘及文本挖掘技術概述
2.2.2 針對專利文獻的文本挖掘關鍵技術
2.2.3 專利文本信息挖掘應用研究概述
2.3 專利文本挖掘技術：LDA模型及其應用
2.3.1 LDA模型的發展由來
2.3.2 LDA模型原理簡介
2.3.3 LDA模型的應用
2.4 專利價值及其相關評測方法
2.5 專利價值評價技術：BP神經網絡發展及其應用
2.5.1 BP神經網絡發展
2.5.2 BP神經網絡原理簡介
2.5.3 BP神經網絡的應用
2.6 本章小結
第3章 基於LDA主題模型的專利組合邊界的識別
3.1 專利數據獲取與整理
3.1.1 數據的來源與整理
3.1.2 發明專利摘要和名稱數據的預處理
3.2 基於LDA模型的主題挖掘
3.2.1 設置初始參數以及初始化
3.2.2 吉布斯采樣
3.2.3 結果保存輸出
3.3 很優主題數量確定
3.4 基於LDA主題模型的專利組合邊界的確定
3.5 案例分析：以華為專利為案例進行專利
組合邊界辨識的分析
3.5.1 數據來源與預處理
3.5.2 主題挖掘
3.5.3 很優主題數量確定
3.5.4 主題或專利組合劃分
3.6 本章小結
第4章 專利價值因素研究——專利存續期和許可的視角
4.1 基於存續期的專利價值的影響因素研究
4.1.1 數據與方法
4.1.2 從發明專利存續期角度來考察專利價值
4.1.3 模型回歸結果分析
4.2 企業專利的許可行為影響因素研究
4.2.1 數據來源與變量
4.2.2 解釋變量及其測度
4.2.3 實證結果分析
4.3 本章小結
第5章 基於BP神經網絡的專利價值的分類研究
5.1 基於BP神經網絡的低價值專利的分類識別模型構建
5.1.1 BP神經網絡模型的分類原理
5.1.2 訓練樣本的選取
5.1.3 BP神經網絡的設計
5.1.4 BP神經網絡優化與提升
5.2 基於BP神經網絡的專利價值分類模型實證研究
5.2.1 樣本數據的選擇、清洗和處理
5.2.2 數據預處理
5.2.3 模型確定與訓練
5.2.4 模型結果分析
5.3 本章小結
第6章 通信企業專利組合及其專利價值研究
6.1 行業選定和數據來源
6.2 通信行業內企業專利組合分析
6.2.1 LDA模型初始參數設計
6.2.2 通信行業企業持有專利組合數量分析
6.2.3 通信企業持有專利組合規模分析
6.3 企業的專利價值分析
6.3.1 企業整體專利價值分析
6.3.2 企業專利組合內專利價值對比分析
6.4 本章小結
第7章 總結
附錄
參考文獻
