[发明专利]一种跨技术领域核心专利数据识别方法

说明书

本发明涉及一种跨技术领域核心专利数据识别方法，包括步骤1：获取检索关键词，使用关键词检索获得重要专利数据集；步骤2：基于TRIZ理论构建核心专利指标模型；步骤3：使用核心专利指标模型构建核心专利识别模型；步骤4：使用核心专利识别模型识别核心专利。与现有技术相比，本发明具有考虑范围更加全面、筛选专利更加准确等优点。

技术领域

本发明涉及专利识别技术领域，尤其是涉及一种跨技术领域核心专利数据识别方法。

背景技术

现阶段的大数据时代，数据量出现爆炸式增长，与之伴随的就是信息检索难度的提高。目前专利已经作为我国高科技技术的重要体现，核心专利数据识别是通过对专利的代表性特征的识别方法而将核心专利从技术竞争情报信息中提取出来。核心专利的重要地位在企业专利布局和专利战略的制定中是不可忽视的，更是对企业核心竞争力的提升有决定性意义。现有的核心专利识别方法主要以单纯指标计量为主，一般缺少理论支持和逻辑规律，也不能够适应专业领域复杂情况下的技术创新需要和现代化的市场竞合途径。因此，创建一种核心专利识别指标模型及方法对于复杂领域技术创新和企业经济活动有重要的影响。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种考虑范围更加全面、筛选专利更加准确的跨技术领域核心专利数据识别方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种跨技术领域核心专利数据识别方法，该方法为内嵌在计算机内的程序，包括：

步骤1：获取检索关键词，使用关键词检索获得重要专利数据集；

步骤2：基于TRIZ理论构建核心专利指标模型；

步骤3：使用核心专利指标模型构建核心专利识别模型；

步骤4：使用核心专利识别模型识别核心专利数据。

优选地，所述的步骤1具体为：

步骤1-1：获取用于专利检索的关键词；

步骤1-2：使用关键词在专利数据库中进行检索，获得重要专利数据集；

步骤1-3：对重要专利数据集进行去重降噪以及数据清洗处理，获得最终的重要专利数据集。

更加优选地，所述的重要专利数据集包括经过检索所得专利中每个专利的被引用次数、引证专利数量、引证非专利文献数量、权利要求数量、IPC数量、发明人数量、专利类型、专利维持年限、专利权人数量、同族专利数量、同族专利地区数量、专利是否实施、专利是否有诉讼以及专利类型对应的专利有效年限。

更加优选地，所述的核心专利指标子模型包括理想解准则层指标X₁、进化准则层指标X₂和矛盾准则层指标X₃；

所述的理想解准则层指标X₁包括：被引用次数X₁₁、引证专利数量X₁₂和引证非专利文献数量X₁₃；

所述的进化准则层指标X₂包括权利要求数量X₂₁、IPC数量X₂₂、发明人数量X₂₃和专利维持年限率X₂₄；

所述的矛盾准则层指标X₃包括专利权人数量X₃₁、同族专利数量X₃₂、同族专利地区数量X₃₃、专利实施指标X₃₄和专利诉讼指标X₃₅。

更加优选地，所述的专利维持年限率X₂₄的具体计算方法为：