The Prediction Model of University Technology Transfer and Attribution Analysis: Empirical Research in Blockchain Technology

Abstract

Abstract:

The study constructs a prediction model for university patent transfers and explores the characteristic variables that affect the predictive accuracy to improve the patent conversion rate of Chinese universities. After cleaning and standardizing the patent fields, the study uses LDA, SBERT, and SBERT-LDA to extract the patent technology topics. The impact of these topic extraction models on the prediction performance is compared. Additionally, six commonly used classification algorithms are evaluated on accuracy, precision, recall, and F1 score. The experimental results show that in the field of blockchain technology, the random forest algorithm combined with the SBERT-LDA topic extraction method achieves the best prediction performance. Furthermore, the SHAP framework is employed to analyze the characteristic variables affecting model performance. These characteristic variables can be divided into four types: dichotomy, positive correlation, negative correlation, and random fluctuation.

Key words:

University, Patent tranfer, Predictive model, Machine learning, Random forest algorithm, SHAP

Zhang Gengping, Wang Wei, Chen Hongyi, Lu Shan, Shen Jinhua ( Tongji University Library, School of Economics and Management, Tongji University, Office of Research Administration, Tongji University). The Prediction Model of University Technology Transfer and Attribution Analysis: Empirical Research in Blockchain Technology[J]. Libraly Journal, 2025, 44(405): 61-73.

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