[发明专利]一种大数据专利在线交易系统在审
申请号: | 201710860335.4 | 申请日: | 2017-09-21 |
公开(公告)号: | CN107424060A | 公开(公告)日: | 2017-12-01 |
发明(设计)人: | 盛时永 | 申请(专利权)人: | 合肥集知网知识产权运营有限公司 |
主分类号: | G06Q30/06 | 分类号: | G06Q30/06;G06Q50/18;G06Q40/04;G06N3/12;G06F17/30 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 230088 安徽省合肥市高*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 数据 专利 在线 交易系统 | ||
技术领域
本发明涉及大数据专利交易系统技术领域,具体的说是一种大数据专利在线交易系统。
背景技术
随着我国科学技术的快速发展和人们专利保护意识的增强,越来越多的企业、机构、个人愿意用法律保护他们的技术和产品、品牌、作品,通过申请专利、商标、版权来获取保护。
专利在进行买卖的过程中,是专利展现成果化的最好方式,所以亟需一种关于专利的互联网交易平台,虽然目前现有技术中有少量的技术交易平台,但是存在以下缺陷:一、不能根据买方的需求进行系统的检索,检索之后不能精确推送给买方;二、不能判断所推荐专利技术是否存在侵权官司或者其他专利纠纷,给买方造成了很大的困难;三、由于现在网络骗子很多,很多的交易资金没有通过第三方交易平台作为保障,交易资金存在巨大风险;四、现有的技术交易平台没有设置交易评价系统,不能看出买方对交易平台的服务评价,买方看不出技术交易平台的信用度;五、现有的技术交易平台难以实现关键词检索、专利检索、专利精确推送、买卖双方交流、专利交易费付款、专利变更以及专利服务评价等全部系统交易流程,交易过程麻烦。
发明内容
为了解决上述问题,本发明提供了一种大数据专利在线交易系统,可以解决现有技术交易平台存在的不能系统检索买方需求、不能精确推送买方检索结果、不能判断所推荐专利技术是否存在侵权官司或者其他专利纠纷、交易资金没有第三方平台作为保障存在风险、没有交易平台评价服务信用度难以判断、没有整套系统交易流程交易过程麻烦等缺陷,可以实现关键词检索、专利检索、专利精确推送、专利预警、买卖双方交流、专利交易费付款、专利变更与专利服务评价等整套系统化交易流程,交易过程简便。
为了实现上述目的,本发明采用以下技术方案来实现:一种大数据专利在线交易系统,包括买方端模块和在线服务模块,所述买方端模块包括关键词输入模块、专利类型选择模块、专利检索模块;所述关键词输入模块包括基本关键词输入和高级关键词输入,其中基本关键词输入根据专利关键词、技术领域、申请单位、专利权利人单位、发明人、申请人、申请时间、授权时间选项选择其中一种进行专利关键词输入;高级关键词输入可以根据专利关键词、技术领域、申请单位、专利权利人单位、发明人、申请人、申请时间、授权时间选项选择其中多种组合进行专利关键词输入;所述专利类型选择模块包括发明专利类型、实用新型专利类型、外观设计专利类型与PCT国际申请类型;所述专利检索模块用于将输入的关键词与专利数据库文件进行检索对比,找出相匹配的专利文件,专利数据库可为中国国家专利局网上专利检索数据库、美国专利商标局网上专利检索、日本特许厅网上专利检索、韩国专利局网上专利检索、欧洲专利局网上专利检索或世界专利组织网上专利检索。
所述在线服务模块包括专利推送模块、专利预警模块、买卖双方交流模块、在线第三方交易模块、专利权利变更模块、交易付款模块、交易评价模块,所述专利推送模块根据用户历史所搜数据及感兴趣专利类型进行专利推荐,能够很快找出符合要求的专利;所述专利预警模块采用基于遗传算法的数据挖掘算法进行专利数据挖掘和专利预警,包括法院裁决专利预警信息、专利纠纷预警信息、著录项目变更历史信息,买方可以快速知道所推送专利的全部情况,若存在法院裁决或者纠纷现象买方可迅速更换其他专利技术;所述买卖双方交流模块用于专利买方和卖方进行在线交流,沟通专利技术和实施细节;所述在线第三方交易模块用于临时保存买方所付款的专利费用,待专利权利转移变更完成后在线服务模块将所述专利费用转到专利卖方账户,在线第三方交易模块可以保障买方交易资金的安全;所述专利权利变更模块用于实时监控和管理专利交易双方权利转移变更进度,方便专利买卖双方查询专利办理进度;所述交易付款模块用于将买方支付的费用汇款到卖方账户中;所述交易评价模块用于记录买卖双方的交易记录,同时进行买方和卖方评价,方便其他人员查询交易记录,通过买方和卖方的评价记录,从而可以知道技术交易平台的信用度,增加了买方专利交易的放心程度。
所述基于遗传算法的数据挖掘算法包括训练样本集设置、染色体编码方式设置、适应度评价函数设置;
所述基于遗传算法的数据挖掘算法中染色体编码方式采用如下公式:
S=t1,t2...tn,c
其中S代表优选染色体,ti(i=1,2...n)代表分类规则中的权重,C代表分类规则适应度。
所述基于遗传算法的数据挖掘算法中适应度评价函数采用如下公式:
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