本数据集来源于汕头市人工智能产业相关专利信息数据，面向人工智能专利技术能力的量化评价。数据涵盖分类体系信号（IPC分类号数量、CPC分类号数量）、权利要求结构与规模、说明文本深度、发明与申请主体规模、国际申请布局等基础要素，并结合专利族间引用网络信息形成技术影响度。加工过程中首先基于专利族关系识别族群并构建族级被引网络，计算知识扩散、跨族桥接与近场可复用性等族级影响特征，经标准化后合成为族级影响分数；随后针对人工智能产业特征构建算法密度、权利要求强度、研发协作、文档深度、国际布局等技术分项原值，并按产业样本分位区间映射至统一尺度，提升可比性。最终依据人工智能产业“扩散速度、算法密集、边界精炼、协作研发与国际扩展并重”的取向合成技术指标并输出排序结果，为产业专利质量监测、运营定价与投融资技术评估提供支撑。

1.专利族识别与族级网络影响度构建：基于专利族关系识别专利族群，建立族间被引网络，提取族级知识扩散强度、跨族桥接能力与近场影响特征，并与族群规模共同形成族级影响分数；该分数用于刻画人工智能专利在技术扩散与跨场景迁移中的影响力。 2.人工智能技术分项原值生成：围绕人工智能专利的“多分类信号、算法实现路径、权利边界泛化与协同研发”特征，构建算法密度、权利要求强度、研发协作、文档深度、国际布局五类分项原值，并写入对应字段。 3.分位区间标准化与边界截断：对算法密度、权利要求强度、研发协作、文档深度等连续型分项按产业样本的中位分位区间映射到0—1尺度，对区间外值执行上下限截断，避免极端值扭曲评价。国际布局采用全样本区间缩放形成可比得分(具体权重分配见数据结构说明文件）。 4.技术指标综合生成：通过多项分项原值按照权重比例集合生成市场指标。(具体权重分配见数据结构说明文件） 5.脱敏处理：对“申请号”字段进行脱敏展示，仅保留前两位与末位字符，中间以掩码替代；数据集不包含个人身份类敏感信息。

1.人工智能产业专利技术能力监测与布局优化：适用于政府主管部门、产业园区和行业机构对汕头市人工智能产业专利技术水平进行分层监测。通过技术指标及其分项拆解，可识别算法密集度高、技术扩散强、边界精炼且具有国际潜力的核心专利与关键技术族群，为人工智能产业专利导航、技术路线规划、补链强链与政策资源投向提供量化依据。 2.企业专利运营、交易定价与投融资技术评估：适用于人工智能企业、专利运营机构、金融机构及技术交易平台。技术指标能够为许可、并购、质押融资与交易定价提供技术质量支撑；算法密度与精炼度揭示专利的算法含量与权利边界可泛化能力，帮助筛选高价值标的、降低尽调和评估成本。

见数据样例附件(供展示)。 附件下载

字段名 字段说明 专利名称 专利名称原值输出 申请号 脱敏处理后的专利申请号 IPC分类号数量 专利IPC分类号个数 CPC分类号数量 专利CPC分类号个数 权利要求项数 专利权利要求总项数 独立权利要求项数 专利独立权利要求项数 PDF全文页数 专利全文页数 发明人数量 专利发明人数量 申请人数量 申请主体数量基础量 国际申请 专利国际申请相关信息 pagerank_标准化 反映专利族在引用网络中的“权威传播能力” betweenness_标准化 反映专利族在引用网络中的“路径中介作用” harmonic_标准化 反映专利族在引用网络中的“影响辐射效率” 算法密度 专利分类复杂度经标准度化后的值 算法密度标准化 算法密度标准化值 权利要求强度 权利要求结构强度 权利要求强度标准化 权利要求强度标准化值 文档深度 反映专利文本的详细程度 文档深度标准化 文档深度标准化值 团队规模 反映研发团队的人员规模 团队规模标准化 团队规模标准化值 国际布局 专利国际布局经标准化后的值 国际布局标准化 国际布局标准化值 技术指标 专利综合技术价值评价