一种基于大数据分析的专利价值评价方法和系统

本发明涉及专利分析评价的技术领域，并且特别涉及一种基于大数据分析的专利价值评价方法和系统。

随着知识型经济在当今世界经济中的地位越来越高，专利资产作为知识型技术的一种，以其新颖性、实用性和创造性，受到了世界各国的高度重视。而想要实现专利资产的市场化、产业化，引导企业采取专利资产转让、许可、质押等方式实现专利资产的市场价值，在这个过程中，专利价值的评估就是其中至关重要的一环。

传统上的专利价值评估是对具体专利的实际价值进行评估，是一个十分复杂的过程，需要针对专利具体保护的技术内容及权利要求，结合研发投入、市场应用、运营和竞争情况等因素进行具体分析之后方可得出，具有很强的理论性、法律性、技术性和时间性等多方面的特点，涉及到管理学、经济学，还涉及到法学和会计学等多个学科，专业性强、工作量大、效率低。

为解决传统专利资产评估存在专业性强、工作量大、效率低的问题，本申请提供一种基于大数据分析的专利价值评价方法和系统，以解决上述技术缺陷问题。

根据本发明的第一方面，提出了一种基于大数据分析的专利价值评价方法，包括：

查询待评价专利的公开信息；

将待评价专利的公开信息按评价指标进行拆分；

结合专利价值评价算法对各指标进行评价，输出待评价专利的各指标以及专利价值评估结果。

在一些具体的实施例中，专利价值评价算法包括以下公式：

公式A：value*weight*(max-min)；

公式B：ABS(value-min)/(max-min)*weight；

公式C：(modelnum-ABS(value+max)/(max-min))*weight；

公式D：(modelnum-(AGV(value-20)-min)/(max-min))*weight；

公式E：ABS(modelnum+(value-min)/(max+min))*weight；

公式F：(modelnum+value)*weight；

其中，weight表示权重，ABS表示取绝对值，AGV表示取平均值，max和min分别表示最大值和最小值，modelnum表示模值。

在一些具体的实施例中，评价指标包括：

一级指标，包括法律指标、技术指标和市场指标，权重占比依次为0.39、0.37和0.24；

法律指标下的二级指标包括稳定性指标、保护范围指标、同族规模指标、侵权判定性指标、文本质量指标、引用情况指标和被引用情况指标，权重占比依次为0.2、0.2、0.1、0.1、0.1、0.1和0.2；

技术指标下的二级指标包括先进性指标、依赖性指标、成熟度指标、转化风险指标、可替代性指标、应用范围指标和领域重要性指标，权重占比依次为0.3、0.15、0.15、0.05、0.15、0.1和0.1；

市场指标下的二级指标包括专利许可情况指标，专利转让情况指标、专利质押情况指标、市场规模指标、市场份额指标、申请人地位指标和竞争对手情况指标，权重占比依次为0.2、0.2、0.2、0.1、0.1、0.05、和0.15。

在一些具体的实施例中，评价指标还包括：

稳定性指标下的三级指标，包括专利类型、权利要求技术特征、权利要求数量和无效经历，权重占比依次为0.2、0.35、0.25和0.2；

保护范围指标下的三级指标，包括独立权利要求数量、范围技术特征、权利要求数量、专利维持时间和同族数量，权重占比依次为0.19、0.36、0.19、0.18、0.08；

同族规模指标下的三级指标，包括重要同族、一般同族和其他同族，权重占比依次为0.5、0.3和0.2；

侵权判定性指标下的三级指标，包括诉讼度、无效度和侵权特征度，权重占比依次为0.5、0.3和0.2；

文本质量指标下的三级指标，包括审查效率、说明书附图和说明书，权重占比依次为0.6、0.2和0.2；

引用情况指标下的三级指标，包括引用数量和引用重要性，权重占比均为0.5；

被引用情况指标下的三级指标，包括被引用次数、引用人、被引重要性和他引情况，权重占比依次为0.5、0.2、0.2和0.1；

先进性指标下的三级指标，包括重要申请人、重要发明人和被引用情况，权重占比依次为0.25、0.25和0.5；

依赖性指标下的三级指标，包括引用数量和独立程度，权重占比分别为0.8和0.2；

成熟度指标下的三级指标，包括技术成长率和技术活动年限，权重占比分别为0.6和0.4；

转化风险指标下的三级指标，包括成熟度和依赖风险，权重占比均为0.5；

可替代性指标下的三级指标，包括同类技术，权重占比为1；

应用范围指标下的三级指标，包括IPC多样性和引用领域，权重占比分别为0.8和0.2；

领域重要性指标下的三级指标，包括申请量和技术人员投入情况，权重占比均为0.5；

专利许可情况指标下的三级指标，包括许可经历和被许可人，权重占比分别为0.8和0.2；

专利转让情况指标下的三级指标，包括受让人和转让经历，权重占比分别为0.2和0.8；

专利质押情况指标下的三级指标，包括质押经历，权重为1；

市场规模指标下的三级指标，包括IPC多样性和领域申请量，权重占比分别为0.55和0.45；

市场份额指标下的三级指标，包括相关专利数量和市场占比，权重占比分别为0.45和0.55；

申请人地位指标下的三级指标，包括重要申请人、发明申请量、发明授权量和专利维持率，权重占比依次为0.2、0.2、0.3和0.3；

竞争对手情况指标下的三级指标，包括相关专利数量、主要竞争对手和竞争对手投入情况，权重占比依次为0.3、0.4和0.3。

在一些具体的实施例中，公式A适用于专利类型、无效经历、独立权利要求数量、范围技术特征、保护范围中的权利要求数量、专利维持时间、同族数量、诉讼度、无效度、独立程度、成熟度、依赖风险、许可经历、受让人、转让经历、质押经历和专利维持度；公式B适用于权利要求技术特征、稳定性中的权利要求数量、重要同族、一般同族、其他同族、审查效率的专利度、说明书附图、说明书、引用数量、引用重要性中引用专利所属国、引用专利所属公司的数量、重要申请人专利申请总量、重要发明人发明人数量、被引用情况、技术成长率、技术活动年限、引用领域、技术人员投入情况、市场规模的IPC多样性、发明申请量和发明授权量；公式C适用于侵权特征度、审查效率、引用情况中的引用数量、同类技术、相关专利数量、主要竞争对手、竞争对手投入情况；公式D适用于审查效率的特征度；公式E适用于被引次数、引用人、被引重要性、他引情况、应用范围的IPC多样性和领域申请量；公式F适用于被引重要性、先进性中重要申请人、申请人地位中重要发明人、被引用情况、申请量、被许可人、市场占比和重要申请人中所涉及的占比情况。

在一些具体的实施例中，专利类型、独立权利要求数量、范围技术特征、一般同族、其他同族、说明书附图、引用人、引用数量、独立程度、技术成长率、技术活动年限、申请量、技术人员投入情况、质押经历、IPC多样性、领域申请量、相关专利数量、市场占比、重要申请人和发明申请量的指标评价结果需做归一处理。

根据本发明的第二方面，提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有一或多个计算机程序，该一或多个计算机程序被计算机处理器执行时实施上述方法。

根据本发明的第三方面，提出了一种基于大数据分析的专利价值评价系统，该系统包括：

查询模块：配置用于查询待评价专利的公开信息；

指标拆分模块：配置用于将待评价专利的公开信息按评价指标进行拆分；

评价模块：配置用于结合专利价值评价算法对各指标进行评价，输出待评价专利的各指标以及专利价值评估结果。

在一些具体的实施例中，还包括服务终端、数据存储模块和展示模块，服务终端连接数据存储模块，数据存储模块连接展示模块。

在一些具体的实施例中，数据存储模块中存储评价指标及评价算法、专利大数据信息和专利价值评价记录，并反馈至服务终端。

本申请依据专利价值评价模型和指标体系，利用专利大数据进行分析计算形成专利价值评价方法和系统，通过该方法和系统计算得出反映被评价专利水平高低的量化结果。该专利价值评价方法和系统解决了评价专利涉及的专业性强、专利大数据量、多维度分析的问题，能快速方便地评估出专利价值，并显示各维度评分结果，使得专利价值评估直观便捷，且不需要专业人员介入。

包括附图以提供对实施例的进一步理解并且附图被并入本说明书中并且构成本说明书的一部分。附图图示了实施例并且与描述一起用于解释本发明的原理。将容易认识到其它实施例和实施例的很多预期优点，因为通过引用以下详细描述，它们变得被更好地理解。附图的元件不一定是相互按照比例的。同样的附图标记指代对应的类似部件。

图1是根据本发明的一个实施例的基于大数据分析的专利价值评价方法流程图；

图2是根据本发明的一个实施例的基于大数据分析的专利价值评价系统框架图；

图3是根据本发明的一个具体的实施例的基于大数据分析的专利价值评价系统框架图；

图4是根据本发明的一个具体的实施例的专利价值评价系统界面图；

图5是根据本发明的一个具体的实施例的专利价值评价系统评价结果示意图。

图6是适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

根据本申请的一个实施例的基于大数据分析的专利价值评价方法，图1示出了根据本申请的实施例的基于大数据分析的专利价值评价方法流程图。如图1所示，该方法包括：

S101：查询待评价专利的公开信息；

S102：将待评价专利的公开信息按评价指标进行拆分；

S103：结合专利价值评价算法对各指标进行评价，输出待评价专利的各指标以及专利价值评估结果。

在具体的实施例中，专利价值评价算法包括以下公式：

公式A：value*weight*(max-min)；

公式B：ABS(value-min)/(max-min)*weight；

公式C：(modelnum-ABS(value+max)/(max-min))*weight；

公式D：(modelnum-(AGV(value-20)-min)/(max-min))*weight；

公式E：ABS(modelnum+(value-min)/(max+min))*weight；

公式F：(modelnum+value)*weight；

其中，weight表示权重，ABS表示取绝对值，AGV表示取平均值，max和min分别表示最大值和最小值，modelnum表示模值。

在具体的实施例中，本申请从法律、市场、技术3个一级指标点、21个二级指标点进行分析评价，更深入的有针对55个三级指标点、70个四级指标点进行全面的分析。专利价值评价算法中，专利评价指标占比权重以及各指标所对应的公式、公式中所涉及的分数基数、最大值(max)、最小值(min)、模值(modelnum)和最终评价分值是否归一，具体如下表1所示：

表1.专利评价指标及权重

继续参考图2，图2示出了根据本发明的实施例的基于大数据分析的专利价值评价系统框架图。该系统具体包括查询模块201、指标拆分模块202和评价模块203，其中，查询模块201配置用于查询待评价专利的公开信息；指标拆分模块202配置用于将待评价专利的公开信息按评价指标进行拆分；评价模块203配置用于结合专利价值评价算法对各指标进行评价，输出待评价专利的各指标以及专利价值评估结果。

在一个具体的实施例中，图3是示出了根据本发明的一个具体的实施例的基于大数据分析的专利价值评价系统框架图，如图3所示，专利价值评价系统300包括服务终端301、数据储存模块302、专利价值结果展示303、专利价值评价查询304、专利价值评价算法305和专利价值评价306，其中，服务终端301连接数据储存模块302，数据储存模块302连接知识产权专利价值评价结果展示模块303。该系统的专利价值评价评估步骤：

(1)用户通过专利价值评价查询模块304输入专利公开号信息，点击查询；

(2)系统将专利信息按算法指标进行拆分，并结合专利价值评价算法305进行计算；

(3)系统结合海量专利大数据信息，将本专利各指标通过大数据计算得出分值，进行专利价值评价306；

(4)系统将专利价值评价结果进行展示。

其中数据储存模块302储存专利价值评价指标及算法、海量专利大数据信息、所有专利价值评价记录，并反馈至服务终端301。

该专利价值评价系统提供专利价值评价通道，用户可以在通道中输入需要评价的专利公开号，点击搜索按钮提交评价，系统经过计算后即得出专利评价结果，操作简便快捷。

专利价值评价通道页面如图4示出的根据本发明的一个具体的实施例的专利价值评价系统界面图，用户根据自己的需求输入专利公开号，用户点击查询进入后台专利价值评价系统中，系统进行专利价值评价计算之后，进入到专利价值评价结果显示页面，可以查看相对应的专利的评价结果，效果图如图5示出的根据本发明的一个具体的实施例的专利价值评价系统评价结果示意图。专利价值评价结果展现层面，从法律、市场、技术3个一级指标点、21个二级指标点进行分析评价，更深入的有针对55个三级指标点、70个四级指标点进行全面的分析。通过专利价值评价系统，1个专利价值评价分析过程只需要1分钟即可快速得出评价结果，更加全面、直观快捷。

该专利价值评价软件方法和系统的技术方案，通过多线程进行数据实时加工分析，大数据和人工智能技术，基于增强版层次分析法模型，采用优化的评价维度和指标、匹配定性和定量指标的特征、智能的参数迭代和补偿，形成多层次、精权重、准量化、自学习、广适用的线上量化智能评价系统，根据专利的法律、技术、市场三个方面，总共90个小点进行更全面的分析，专利等级根据评估价值重要性分为：一般专利(小于60分)；重要专利(60-70分)；核心专利(大于70分)。本申请解决了评价专利涉及的专业性强、专利大数据量、多维度分析的问题，能快速方便地评估出专利价值，并显示各维度评分结果，使得专利价值评估直观便捷，且不需要专业人员介入。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统600的结构示意图。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU 601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读存储介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)601执行时，执行本申请的方法中限定的上述功能。需要说明的是，本申请的计算机可读存储介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请的操作的计算机程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：查询待评价专利的公开信息；将待评价专利的公开信息按评价指标进行拆分；结合专利价值评价算法对各指标进行评价，输出待评价专利的各指标以及专利价值评估结果。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。