[发明专利]基于大数据的商标价值评估的方法及系统在审
申请号: | 201710667978.7 | 申请日: | 2017-08-07 |
公开(公告)号: | CN107563793A | 公开(公告)日: | 2018-01-09 |
发明(设计)人: | 万忠凯 | 申请(专利权)人: | 深圳益强信息科技有限公司 |
主分类号: | G06Q30/02 | 分类号: | G06Q30/02;G06Q50/18 |
代理公司: | 北京轻创知识产权代理有限公司11212 | 代理人: | 刘洵 |
地址: | 518000 广东省深圳市南山区西丽*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 数据 商标 价值 评估 方法 系统 | ||
【技术领域】
本发明涉及一种商标价值评估的方法及系统,尤指一种基于大数据的商标价值评估的方法及系统。
【背景技术】
随着经济的发展,在日益激烈的市场竞争中,商标已成为最重要的购物导向,成为联系企业和消费者的桥梁,企业拥有价值高的商标,便意味着对市场的占有。中国已经成为商标大国,商标的注册量已经达到了世界第一,由此可以看出,商标越来越得到重视,价值也越来越被人们所认可,商标交易现象也越来越频繁,可是传统商标的价值评估主要采用人工方式,有过多的主观因素,对于市场价值的考虑较少,商标持有人或购买人没法对商标的基本价值进行客观和全面的了解以及定位。
因此,有必要设计一种好的基于大数据的商标价值评估的方法及系统,以克服上述问题。
【发明内容】
针对背景技术所面临的问题,本发明的目的在于提供一种通过对大数据进行分析,以达到对商标的基本价值进行客观、全面了解以及定位的基于大数据的商标价值评估的方法及系统。
为实现上述目的,本发明采用以下技术手段:
一种基于大数据的商标价值评估的方法,其包括以下步骤:S1:准备待评估商标的基本信息:待评估商标的商标名称和设计要素系列资料;S2:待评估商标的基本信息录入:将S1中待评估商标的基本信息对应录入系统;S3:根据大数据判断商标的价值:S3.1:建立维度,包括侵权审判、相同或相近似类别商标的交易金额、授权时间、该类别商标的总体数量、驳回率,S3.2:对于跟交易金额相关的各变量赋予一定权重,再加权得出基本值,对于跟交易金额无关的各变量加权形成系数大于1的因子1,相似商标的数量形成系数小于1的因子2,S3.3:待评估商标价值等于基本值*因子1*因子2;S4:输出待评估商标的价值评估报告:上述步骤全部完成后,形成最终的价值评估报告。
进一步地,S3.1中相近似类别商标的判断方法,图形的待评估商标为:提取待评估商标的图形,判断是否在同一小类有相同的在先已注册的商标或正在申请中的商标,如果有,则判断在先已注册的商标或正在申请中的商标是否有效,如果是有效,则判断与商品是否近似,如果近似,则给出申请成功可能性低的建议并生成报告,如果不近似,则给出申请成功可能性高的建议并生成报告,如果是无效,则判断是否超过预定时间,如果超过,则给出申请成功可能性低的建议并生成报告,如果不超过,则给出申请成功可能性高的建议并生成报告,如果无,则判断待评估商标与在先已注册的商标或正在申请中的商标是否相近似。
进一步地,所述相近似的判断由人工智能模块进行判断。
进一步地,人工智能模块的判断方法为:首先将图形输入,接着分析基本组成要素,所述要素以商标的图形要素为基本要素,分析各个基本要素组成方案按照历史审查数据进行判断,对所有分类规则的结果按照一定的方式进行加权计算,所述加权值可以根据申请人的风险喜好调整。
进一步地,所述不近似的判断由大数据模块进行判断。
进一步地,大数据模块的判断方法为:根据语法规则进行分类,每个分类规则,按照历史审查数据进行判断,对所有分类规则的结果按照预定的方式进行加权计算,所述加权值可以根据申请人的风险喜好调整。
进一步地,所述相同基于影像重合度是否超过预定值进行判断。
进一步地,所述影像重合度的判断包括任意角度旋转的重合进行判断。
进一步地,S3.1中相近似类别商标的判断方法,文字的待评估商标为:提取待评估商标的文字,判断是否在同一小类有相同的在先已注册的商标或正在申请中的商标,所述相同的判断按照商标法、实施细则及审查指南规定进行判断,如果有,则判断在先已注册的商标或正在申请中的商标是否有效,如果有效,则判断与商品是否近似,如果近似,则给出申请成功可能性低的建议并生成报告,如果不近似,则给出申请成功可能性高的建议并生成报告,如果是无效,则判断是否超过预定时间,如果超过,则给出申请成功可能性低的建议并生成报告,如果不超过,则给出申请成功可能性高的建议并生成报告,如果无,则判断待评估商标与在先已注册的商标或正在申请中的商标是否相近似。
进一步地,所述不近似的判断和所述相近似的判断均由大数据模块进行判断。
进一步地,大数据模块的判断方法为:根据语法规则进行分类,每个分类规则,按照历史审查数据进行判断,对所有分类规则的结果按照预定的方式进行加权计算,所述加权值可以根据申请人的风险喜好调整。
进一步地,S3.1中建立维度进一步包括该行业上市公司的数量和该行业上市公司的利润率。
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