[发明专利]数据集中强相关变量提取及专利数量影响因素提取方法有效
| 申请号： | 201911176601.7 | 申请日： | 2019-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN110990453B | 公开（公告）日： | 2021-07-16 |
| 发明（设计）人： | 王树良;许建峰;冯俊达;刘传鲁;耿晶 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 高会允 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了本发明提供了数据集中强相关变量提取及专利数量影响因素提取方法，能够计算两两变量之间的相关性，更有利于挖掘现实数据中隐藏的关联关系。其中数据集中强相关变量提取方法，通过对数据进行分块划分，并采用邻域向量检测以及自适应加权的方式进行两变量之间相关性的计算。本发明还提供了一种利用强相关变量提取方法进行专利数量影响因素提取的方法，根据该方法提取的影响因素与专利数量存在较强的相关性，从而获得专利数量与其他变量之间隐藏的关联关系。 | ||
| 搜索关键词： | 数据 集中 相关 变量 提取 专利 数量 影响 因素 方法 | ||
【主权项】：
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