CN201810482063.3，一种专利诉讼风险预测方法，本发明公开了一种专利诉讼风险预测方法，该方法根据异构的专利数据(元特征、文本特征和专利引用网络)和专利诉讼案件记录，用张量分解与卷积神经网络相结合的方法得到每一个公司的作为原告的诉讼因子、作为被告的诉讼因子和每一个专利的诉讼因子，然后利用以上三种诉讼因子(都是向量表征)进行专利诉讼风险预测，相比于现有技术而言，极大的提高了预测结果的准确性。