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摘要：
［目的／意义］客观预测高校专利的转化概率并对高校专利开展分级评估研究，有助于加强高校专利的管理，识别具有转化潜力的高价值专利。［方法/过程］以专利转移转化为导向，从专利文献客体特征和发明人创新主体特征两个维度构建高校专利价值评估指标体系，采用AdaBoost、XGBoost、LightGBM、CatBoost四种Boosting集成学习算法评估高校专利的转化概率值，基于Jenks自然断点法对转化概率值划定阈值进行高校专利分级。［结果/结论］发明人创新主体维度对高校专利转化价值评估具有重要影响；CatBoost专利价值评估模型的性能最佳，对专利能否转化的区分度更高；高校专利的转化概率值具有不平衡性，用Jenks自然断点法构建的专利分级模型有助于高校对存量专利展开分级管理。
