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龙图腾网恭喜合肥工业大学申请的专利基于深度学习的专利组合推荐方法及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：CN115455172B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202210923703.6，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权基于深度学习的专利组合推荐方法及系统是由凌海峰;徐曼如;孙见山;袁昆;钱洋;刘业政;姜元春;柴一栋;陈夏雨;魏少波设计研发完成，并于2022-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的专利组合推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的专利组合推荐方法及系统，涉及专利推荐技术领域。本申请将预先获取的专利数据集划分成专利文本数据、专利关系数据，以及专利结构化数据，然后由这三类数据获取专利文本相似度矩阵和专利表征向量，同时将每个企业对应的企业专利数据集按照时间顺序划分为真实专利组合；接着利用专利组合表征学习模型学习并更新专利表征向量；最后利用上述真实专利组合和更新专利表征向量训练LSTM模型，并基于训练后最优的LSTM模型获取每个专利预测评分，基于专利文本相似度矩阵获取专利相似性评分，最终综合考虑专利预测评分和专利相似性评分为企业进行专利组合推荐。本发明相比于现有技术专利组合推荐精度更高，可为企业批量推荐专利。

本发明授权基于深度学习的专利组合推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的专利组合推荐方法，其特征在于，所述方法包括： 获取专利数据集，并将所述专利数据集划分成专利文本数据、专利关系数据，以及专利结构化数据； 基于所述专利文本数据获取专利文本表征向量和专利文本相似度矩阵，基于所述专利关系数据获取专利关系表征向量，以及基于专利结构化数据获取专利结构化表征向量，并将所述专利文本表征向量、专利关系表征向量，以及专利结构化表征向量进行向量拼接得到专利表征向量； 基于所述专利数据集将每个企业对应的企业专利数据集按照时间顺序划分为真实专利组合；具体为：将真实交易时间定义为时间划分依据，将每个企业的所有专利中时间划分依据相同的专利视为一个真实专利组合； 将所述专利表征向量利用专利组合表征学习模型学习后获取更新专利表征向量，并基于所述更新专利表征向量获取专利组合表征向量； 利用所述真实专利组合和所述专利组合表征向量训练LSTM模型，并基于训练后的LSTM模型获取每个专利预测评分，基于所述专利文本相似度矩阵获取专利相似性评分，并基于每个所述专利预测评分和所述专利相似性评分进行专利组合推荐。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥工业大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。