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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，且公开了一种基于图神经网络的专利价值评估方法，步骤一：采集数据集在lncopat筛选出互联网金融专利数据，以专利号为检索条件，爬取GooglePatent检索到的信息作为补充，构成一份专利网络关系完整的互联网金融专利数据集；步骤二：数据预处理对专利数据集进行预处理，剔除缺失率高的特征，将专利号转换为哈希值；步骤三：构建图结构数据；步骤四：使用图神经网络模型评估专利价值。该基于图神经网络的专利价值评估方法，核心在于整合了多种技术，提供了更智能、更直观的专利价值评估方式，特别是在专利数据集整合和使用方面的独特性，这些特点为贷前审入阶段的工作带来了更高效、更智能的评估考量。
主权项：1.一种基于图神经网络的专利价值评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：采集数据集在lncopat筛选出互联网金融专利数据，以专利号为检索条件，爬取GooglePatent检索到的信息作为补充，构成一份专利网络关系完整的互联网金融专利数据集；步骤二：数据预处理对专利数据集进行预处理，剔除缺失率高的特征，将专利号转换为哈希值；步骤三：构建图结构数据将每条专利记录中的“引用专利号”、“他引专利号、“所属公司”、“作者”整理为每条专利记录只对应单个专利、公司、作者的形式，形成二元组作为输入图神经模型的图结构数据；步骤四：使用图神经网络模型评估专利价值输入加入多头注意力机制和使用了交叉熵损失函数的图神经网络模型，输出专利分数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 一种基于图神经网络的专利价值评估方法
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