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专利价格评猜中，国际上通用办法是用该专利被引用数来做为评价重要目标。
不过，在现实运用中，咱们发掘，一个专利被不同的专利引用，原本很有谨慎。一个专利被好的此外专利引用，固然要比被此外正常，或“滥”引用的专利引用的原料要好。显然这些被引用的专利的价格也该当不同。
为此，Patentics引入一个崭新被引用分化的流检索下令，g/ref-i，基于被引用和引用专利间的影响因子策画的一个被引用目标。也许对寰球专利被引用数，做进一步责罚。去粗取精，协助众人在分化、经营专利中加紧找出真实有价格的专利。
本次直播，咱们就从这些华为专利和引用这些华为专利的此外专利的引用形式动手深入细挖，协助众人加紧把握g/ref-i检索下令。
当施行被引用分化，咱们一定琢磨被引用专利和引用专利集之间的干系干系。光琢磨被引用数，不琢磨形成引用的专利，只是依照被引用数做经营决定，很也许会带来误差。如此的误差，咱们经过底下的实例策画来解说。
接下来，带众人看看，经过找出华为寰球专利中被引用至多的专利，从大到小排序：
检索式：p:ann/huaweianddb/patentandg/ref-d
p:流检索，不琢磨各个检索字段的优先级，由左至右顺次履行，流检索中不许可涌现“（）”ann/huaweianddb/patent检索出华为寰球的专利g/ref-d依照被引用次数由多最少排序输出，没有被引用的不输出从中咱们看到华为被引用数目至多的专利是USA1，数目是，排在第1位，依照现有的办法，这篇专利可被以为华为最有价格专利。
USA1被引用的数目是，排在第2位
接下来咱们用被引用影响因子施行探求，检索式：p:ann/huaweianddb/patentandg/ref-i
从中咱们看到USA1被引用影响因子的数目是.59，排在第1位
USA1被引用影响因子的数目是.94，排在第19位
题目1，华为被引用数目第1位的专利USA1，何以被引用影响因子排在了第19位，被引用影响因子的数目是.94,被引用影响因子不是 ，而华为被引用数目第2位的专利USA1，在被引用影响因子施行检索成效中排在了第1位，被引用影响因子的数目是.59？
图A(上图)
图B(上图)从图A中，咱们也许发掘这篇引用华为USA1的思科专利USB2，共引用了篇专利，USA1不过USB2引用专利篇中的一篇专利,也即是说思科专利的创造人，把1/的引用投给了这篇华为专利。
显然，若是另一篇专利只引用1篇，而且把这唯独的引用1/1投给了该专利，2篇引用，不过引用的影响因子是迥然不同的。咱们策画别离2篇引用的影响因子，1/+1/1=1.
从图B中，咱们也许发掘这篇引用华为USA1的思科专利USB1，共引用了23篇专利，USA1不过USB1引用专利23篇中的一篇专利，也即是说思科专利的创造人，把1/23的引用投给了这篇华为专利。
进而得出论断，华为USA1专利很有价格。
咱们发掘经过被引用影响因子策画，也许把这些即使被引用数很高，不过现实价格不是 的专利的被引用影响因子，同时依照被引用影响因子排序，进而得出最有价格专利。Patentics界面看起来没有那末花里浓艳，不过关于发掘专利间的多条理干系干系，照样很管用。----------------
流检索探求相对高价格专利
感觉降维攻击，领会流检索P：算符
新增引用典型、引用滥觞检索分化字段
一个检索式找出重心专利——以被引用次数为目标
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