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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种边缘创新专利预测方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119648481B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411761436.2，技术领域涉及：G06Q50/18；该发明授权一种边缘创新专利预测方法和系统是由罗仕鉴;张景森;张泷予;梁冠博;彭应昊;田馨;钟方旭设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种边缘创新专利预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及技术机会识别技术领域，公开了一种边缘创新专利预测方法和系统，包括：根据专利边缘创新机会识别任务，获取目标专利所属技术领域内所有专利的信息，构建专利数据集；将专利数据集按照时间顺序划分，进行边缘性评估，构建基于时序的边缘专利数据集和中心专利数据集；按照时间顺序筛选出边缘创新专利，记录转化时长，构建边缘创新专利数据集；构建边缘创新机会的特征体系，获取边缘创新专利数据集的样本特征，基于神经网络构建预测模型进行关于转化时间任务的监督训练；对目标专利进行转化为边缘创新专利的预测，获得转化时间。本发明根据专利数据的时序特性动态追踪技术的发展，能够在早期识别出具有成长潜力的技术。

本发明授权一种边缘创新专利预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种边缘创新专利预测方法，其特征在于，包括： 步骤1：根据用户发布的包含目标专利的专利边缘创新机会识别任务，获取目标专利所属技术领域内所有专利的信息并进行预处理，构建专利数据集； 步骤2：将专利数据集按照时间顺序划分，分别进行离群性和小众性两个维度的边缘性评估，构建基于时序的边缘专利数据集和中心专利数据集； 其中，对所述基于时序的专利数据集进行小众性的边缘性评估，包括： 在所述基于时序的专利数据集中，将发明人作为节点，共同发明人的合作关系作为边，发明人之间的实际合作次数作为连接权重，建立发明人合作关系网络图； 将所述发明人合作关系网络图输入图卷积网络，得到每个节点重构的节点特征向量，再通过图自编码器对重构的节点特征向量进行链路预测，获得发明人合作关系网络图中所有边的链路预测分值，作为发明人之间潜在的合作可能性； 将发明人作为节点，在合作可能性高的节点之间建立边，以合作可能性作为连接权重，重新构建发明人潜在合作关系网络图，链路预测分值大于或等于0.6表示合作可能性高； 基于发明人合作关系网络图和发明人潜在合作关系网络图，通过网页排名算法分别计算两个网络图中每个节点的重要性，选出重要性低的节点后取并集，得到小众性强的发明人信息及其作为第一作者的专利，获得基于时序的小众边缘专利数据集作为小众性评估结果，其中，将所有节点的网页排名值从高到低排序后，将后10%的节点视为重要性低的节点； 步骤3：依据基于时序的边缘专利数据集和中心专利数据集，按照时间顺序筛选出当前已经转化为中心专利的边缘专利，记录转化时长，构建边缘创新专利数据集； 步骤4：构建边缘创新机会的特征体系，基于特征体系获取边缘创新专利数据集中每个边缘创新专利的样本特征作为模型输入，以转化时长作为标签，基于神经网络构建的预测模型进行关于转化时间任务的监督训练； 步骤5：基于训练好的预测模型，对专利边缘创新机会识别任务中的目标专利进行转化为边缘创新专利的预测，获得目标专利的转化时间。

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