【摘 要】
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[目的/意义]在专利转让网络中,通过挖掘供需主体信息及网络结构对交易机会的预测,有助于提升专利的转化效率。[方法/过程]以新能源领域为例,采集2012-2016年专利转让数据,构
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“京津冀都市圈现代制造业生产要素协同创新研究”（编号：71371018）, 北京市社会科学基金项目“资源与环境约束下北京新能源汽车产业发展对策研究”（编号：15JGB124）, 北京市自然科学基金项目“要素异质性视角下京津冀现代制造产业转移路径研究”（编号：9172002）研究成果之一
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[目的/意义]在专利转让网络中,通过挖掘供需主体信息及网络结构对交易机会的预测,有助于提升专利的转化效率。[方法/过程]以新能源领域为例,采集2012-2016年专利转让数据,构建专利技术交易加权有向网络。在转让数据统计分析与网络结构研究基础上,计算并筛选网络节点结构相似度指标,利用LDA主题模型结合余弦相似度方法计算节点内容相似性指标,通过熵权法将结构与内容指标融合,预测网络中专利技术供需主体间交易机会及专利技术流动方向。[结果/结论]结果表明：RA相比其他9个结构指标其预测精度更高,将RA与内容相似性
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