推动高校专利转让给企业，让企业实现产业化应用，对发挥高校专利技术价值、解决高校专利转化困境、提升企业科技能力、促进区域经济发展具有重要意义。文章将企业画像引入到高校专利推荐过程，从技术研发属性、竞争对手属性两个数据维度进行画像描述，以此为基础制定推荐策略。依托主题模型、文本聚类、文本相似度计算等关键技术，构建“专利匹配度”指标，实现对企业进行高校专利的个性化推荐，解决校企专利交易过程中存在的“找专利”问题。最后，从相关性、统计学特征、区分能力角度对“专利匹配度”应用于高校专利个性化推荐的合理性和科学性进行了验证。结果表明，专利匹配度从四维视角出发，融合企业画像，涵盖指标全面，能够保证推荐专利的主题性、影响力、时效性和相关性，为企业快速锁定高校专利提供了重要的方案参考。