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2022-06-24
英文标题:
《Predicting Patent Citations to measure Economic Impact of Scholarly
  Research》
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作者:
Abdul Rahman Shaikh and Hamed Alhoori
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最新提交年份:
2019
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英文摘要:
  A crucial goal of funding research and development has always been to advance economic development. On this basis, a consider-able body of research undertaken with the purpose of determining what exactly constitutes economic impact and how to accurately measure that impact has been published. Numerous indicators have been used to measure economic impact, although no single indicator has been widely adapted. Based on patent data collected from Altmetric we predict patent citations through various social media features using several classification models. Patents citing a research paper implies the potential it has for direct application inits field. These predictions can be utilized by researchers in deter-mining the practical applications for their work when applying for patents.
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中文摘要:
资助研发的一个关键目标始终是促进经济发展。在此基础上,发表了一系列值得考虑的研究,旨在确定经济影响的确切构成以及如何准确衡量这种影响。许多指标被用来衡量经济影响,但没有一个指标被广泛采用。基于从Altmetric收集的专利数据,我们使用几种分类模型通过各种社交媒体功能预测专利引用。引用一篇研究论文的专利意味着它在该领域的直接应用潜力。这些预测可供研究人员在申请专利时用于确定其工作的实际应用。
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分类信息:

一级分类:Computer Science        计算机科学
二级分类:Digital Libraries        数字图书馆
分类描述:Covers all aspects of the digital library design and document and text creation. Note that there will be some overlap with Information Retrieval (which is a separate subject area). Roughly includes material in ACM Subject Classes H.3.5, H.3.6, H.3.7, I.7.
涵盖了数字图书馆设计和文献及文本创作的各个方面。注意,与信息检索(这是一个单独的主题领域)会有一些重叠。大致包括ACM课程H.3.5、H.3.6、H.3.7、I.7中的材料。
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一级分类:Computer Science        计算机科学
二级分类:Machine Learning        机器学习
分类描述:Papers on all aspects of machine learning research (supervised, unsupervised, reinforcement learning, bandit problems, and so on) including also robustness, explanation, fairness, and methodology. cs.LG is also an appropriate primary category for applications of machine learning methods.
关于机器学习研究的所有方面的论文(有监督的,无监督的,强化学习,强盗问题,等等),包括健壮性,解释性,公平性和方法论。对于机器学习方法的应用,CS.LG也是一个合适的主要类别。
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一级分类:Economics        经济学
二级分类:General Economics        一般经济学
分类描述:General methodological, applied, and empirical contributions to economics.
对经济学的一般方法、应用和经验贡献。
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Economics        经济学
分类描述:q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学,包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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2022-6-24 05:08:50
预测专利引用以衡量学者拉赫曼的经济影响Shaikhz1841128@students.niu.eduNorthern伊利诺伊大学1425 W.Lincoln Hwy。伊利诺伊州德卡尔布市,邮编60115-2828Alhoorialhoori@niu.eduNorthern伊利诺伊大学1425 W.Lincoln Hwy。DeKalb,IL 60115-2828摘要旨在促进经济发展。在此基础上,广泛采用了大量研究,旨在确定经济影响的确切构成以及如何准确显示指标。基于从Altmetrics收集的专利数据,我们通过各种socialmedia功能使用几种分类方法预测专利引用阳离子模型。引用一篇研究论文的专利暗示了它在直接应用inits方面的潜力eld。在申请专利时,研究人员可以利用ese预测来确定其工作的实际应用。关键词绩效、经济影响、社交媒体、AltmetricsACM参考格式:衡量学术研究经济影响的选项。2017年7月,美国华盛顿特区OFAC会议记录(2017年会议),2页。内政部:10.1145/nnnnn。NNNNNNN 1简介专利制度的主要目的是刺激市场创新。鉴于相关数据随时可用,研究人员广泛使用专利和专利统计数据来识别和探索技术变革和创新领域,同时分析经济增长。Lv等人【识别】ed 161通过对USPC类专利进行聚类分析聚合技术ve缔约方从2005年到2015年的10年。Langinier和Mosm在行业技术改进和专利方面的关键任务是产生刺激经济增长的创新。
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2022-6-24 05:08:53
专利引用在提供一种衡量图书馆使用的方法方面具有巨大的潜力,只要不为专业人士制作或分发副本,就可以免费授予图书馆使用权或commercial advantage,且副本上附有本通知和首页。必须尊重ACMM以外的其他人拥有的本作品组件的版权。有信用的摘要是允许的ed.若要以其他方式复制或重新发布,在服务器上发布或重新分发到列表,需要事先指定c许可和/或afee。从请求权限permissions@acm.org.Conference\'17,华盛顿特区,美国(c)2016 ACM。978-x-xxxx-xxxx-x/YY/MM$15.00DOI:10.1145/nnnnn。nnnnnnn与创新的技术和经济价值相关。此外,他们提出了一个基于1963年至1995年期间四到六次引用的专利质量指数,Hall等人[foundmarket value ofrms、研发和专利计数。专利数据和专利引用是非常有用的指标,可以反映企业的发明和研发支出rm。根据调查,美国专利和商标局ce(USPTO)知识专利ow存在于大学和rms Van Raan[]系列规模、专利续展和专利转发引用。社交媒体功能。2数据收集完成a因为那些记录会有更高的社会价值。从这些记录中,专利引用了372755条记录,其中大多数记录的值都为空。我们使用社交媒体功能,因为学术研究大多在社交媒体上发表或讨论。我们共有九个特征,其中一个是目标变量,另八个是用于构建分类的预测因子阳离子模型。
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2022-6-24 05:08:56
我们分析了目标变量专利引用,并将目标变量转换为二进制格式,以便在2017年7月17日的会议上,如果记录有专利引用,美国华盛顿特区Shaikh和AlhooriFigure 1:新闻媒体、博客、政策文件、Twi上提及的学术文章特征的相关矩阵呃,Facebook,维基百科,Google+和Mendeley。osecounts是在专利发布之前考虑的。图1显示了特征之间的低相关性。我们还包括论文引文和专利引文之间的引文。3方法和结果Bayes(NB)和Random Forest(RF)。我们评估了基于数据集的模型。A.er建筑分类数据集上的阳离子模型,weother模型的准确率为93.9%,F1得分为94.5。LR DT NB RFAccuracy 89.7%92.6%90.5%93.9%F1得分90.3 93.0 90.4 94.5精度90.2 92.6 90.7 94.2总分90.4 93.4 90.1 94.8表1:精度和F1基于多种机器学习算法从784665条记录的数据集中,约有154270条记录具有经济价值或被专利引用。通过对该数据集和相关矩阵的分析,我们发现被其他论文高度引用的论文也大多被专利引用。4结论和未来的工作研究文章,并创建一个有助于衡量内容的框架。参考文献[1][2]Economic Research,股份有限公司.hps://ideas。雷佩克。组织/p/nbr/nberwo/7741。科琳·兰吉尼尔和吉安·卡洛·莫斯奇尼。2002e专利经济学:概述。《动物育种和遗传学知识产权》(第1版),第3章,第31-50页。h类ps://doi。org/10.1079/9780851996417.0000[4]hps://doi。org/10.1145/3197026.3203903[5]Leonardo Costa Ribeiro,Glenda Kruss,Gustavo Brio、 艾瑞克·特里斯特·奥伯纳德,s11192-014-1351-2[6]//经济学论文。雷佩克。org/RePEc:oec:stiaaa:2013/3-en[7]安东尼F.J.范拉恩。2017
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2022-6-24 05:08:59
专利引文分析及其在研究评价中的价值:综述和地图技术相关研究的新方法。西恩多。com/view/journals/jdis/2/1/article-p13。xml
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