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摘要
【目的】利用发明人的合作和引用关系特征，提前发现突破式创新发明人。【方法】首先定义突破式创新发明人的度量指标，然后通过分析挖掘发明人合作和引用关系特征，基于专利知识图动态学习建立预测发明人未来创新类型的统计学习模型，实现突破式创新发明人的提前发现，最后对突破式创新发明人的关键特征进行分析。【结果】基于真实专利数据的实验结果表明，使用随机森林模型预测的准确率达到83.51%，对突破式创新发明人和延续式创新发明人预测的准确率分别为85.99%和81.40%。模型在预测突破式创新发明人时，发明人的合作和引用相关特征的重要性评分排名均靠前。【局限】未完全解决专利的技术创新度量在零值附近的歧义问题，本文对因该问题导致无法识别创新类型的发明人进行过滤。【结论】本文模型可以通过多维度特征对突破式创新发明人进行提前发现，并且在预测发明人未来创新类型时，发现发明人的合作和引用相关特征均很重要。
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