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基于决策树方法的专利被引影响因素研究
一、研究背景
决策树方法是一种基于树形结构的分析方法，它将数据集分成多个小的数据集，在每个小数据集上进行决策，并依据规定的规则进行分类或回归分析。随着计算机技术的不断进步和大数据的出现，决策树方法被越来越广泛地应用于各个领域，尤其在专利领域，决策树方法被广泛地应用于专利的分析和研究。本文就基于决策树方法的专利被引影响因素进行研究。
二、研究内容
本文的主要研究内容是：基于决策树方法，研究专利被引影响因素。具体包括以下两个方面：
1、建立决策树模型
首先，对数据集进行筛选和处理，去掉无关、噪音数据，然后选取合适的属性指标作为样本特征，建立决策树模型。然后，根据样本的特征属性，利用决策树模型进行分类或者回归分析，并对结果进行统计和分析。
2、研究专利被引影响因素
根据决策树模型的结果，对专利被引的影响因素进行研究。其中，包括以下几个方面：专利的技术特征、申请人的影响、技术领域的特征等。
三、研究意义
本文的研究意义在于：通过建立决策树模型，系统分析了专利被引影响因素，并对专利申请人提供了科学、可靠的参考依据，同时为专利审查、行业竞争、市场分析等提供了支持。
四、研究方法
本文采用基于决策树方法的数据挖掘技术，对专利被引影响因素进行研究。数据来源包括：专利数据库、对比分析软件等。将采集到的原始数据进行标准化、归一化、特征筛选等处理，生成符合决策树模型要求的数据集。然后，利用决策树算法建立决策树模型，对数据进行分类和回归分析。
五、研究结果
本文通过对数据集的分析，建立了一棵决策树模型，对专利被引影响因素进行了研究。研究结果表明：专利的技术特征、申请人的影响、技术领域的特征等，均对专利的被引影响有较大的影响。
六、结论
本文基于决策树方法，对专利被引影响因素进行了深入的研究。研究结果证明：决策树方法在分析和研究专利被引影响因素方面具有较好的应用效果。同时，对于专利申请人而言，通过掌握专利被引影响因素，可以有效提高专利申请的成功率，促进专利技术的转化和应用。