CN106845798A - 一种基于多叉树的跨领域专利预警信息分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于多叉树的跨领域专利预警信息分析方法，过程如下：（1）专利领域多叉树建立过程，首先对收集的专利数据进行筛选、分类等处理，进行特征提取，建立专利领域多叉树；专利领域多叉树中的每个叶子节点，存储专利技术信息与该技术关联用户信息；（2）专利预警信息分析过程，对新入库专利分析，进行特征提取，进而在专利领域多叉树中查找相匹配叶子节点，根据不同的匹配结果分别进行相似、衍生、可借鉴专利预警。本发明在确保效率的前提下能够有效实现专利信息的预警。
Description
技术领域
本发明属于专利信息处理领域，具体涉及一种基于多叉树的跨领域专利预警信息分析方法。
背景技术
专利已日益成为企业竞争力的核心要素，越来越多的跨国公司利用知识产权尤其专利的布局，设置新的贸易壁垒、建立和扩大市场，如何针对存在或潜在风险进行专利预警信息分析，并用于企业创新驱动是一个非常重要的问题。然而，目前，现有的专利预警信息分析方式基本上都是针对单一领域进行，效率低，也很难达到用户满意的分析效果。为此，本专利拟借鉴多叉树多向查找的优点，基于多领域对专利预警信息进行分析，以实现兼顾效率与准确性的一种基于多叉树的跨领域专利预警信息分析方法。
发明内容
本发明的目的在于：基于多叉树多向查找的优点，从专利本身跨领域属性出发，提出其在专利预警中的运用方法，既提高了预警的效率，同时保证了预警结果的准确性，从而提高专利预警的效率和准确性。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案主要包括以下过程：
（一）专利领域多叉树建立过程
步骤11，专利信息筛选整理：
A) 筛选整理相关专利信息，将专利按领域、按层次进行分类；
B)每个细分领域内，多个专利信息，相同专利按照步骤12处理；
步骤12，专利技术信息与该技术关联用户信息：
对于同一专利技术，统计出相关用户信息，作为单个叶子节点Leaf（name,…,users[],…）；
步骤13，生成专利领域多叉树：
A)以领域分类为广度，领域分层为深度，整体为专利领域多叉树主架构，生成树干Tree（Tree1,…,TreeN,Tree11,…,Tree1N,…,TreeN1,…,TreeNN）；
B)每个领域内由步骤12生成的叶子节点为叶子，附到A)生成的树干中；
C)带有叶子节点的树干为最后生成的专利领域多叉树Tree；
（二）专利预警信息分析过程
步骤21，入库专利进行分析，特征提取：
A)对入库专利进行分析，提取特征信息；
B)将特征信息整合，作为单个查找叶子节点TemLeaf（name,…,）；
步骤22，使用叶子节点TemLeaf进行查找匹配：
使用查找叶子节点TemLeaf对专利领域多叉树Tree进行层次遍历，查找匹配，得到多个匹配节点；
步骤23，多向跨域预警；
A）如果匹配节点MatchLeaf与查找叶子节点TemLeaf在同一领域下，对MatchLeaf中用户进行相同专利预警；对MatchLeaf子域第一层节点中用户进行衍生专利预警；对MatchLeaf父域第一层节点中用户进行核心专利预警；
B）如果匹配节点MatchLeaf与查找叶子节点TemLeaf不在同一领域下，对MatchLeaf中用户进行垮域可借鉴专利预警。
上述方法，可在确保预警准确性的前提下，有效实现专利的预警。
附图说明
图1是一种基于多叉树的跨领域专利预警信息分析方法中专利领域多叉树建立过程和专利预警的流程图；
图2是专利领域多叉树模型简要示意图。
具体实施方式
本发明是一种基于多叉树的跨领域专利预警信息分析方法，过程如下：（1）专利领域多叉树建立过程，首先对收集的专利数据进行筛选、分类等处理，进行特征提取，建立专利领域多叉树；专利领域多叉树中的每个叶子节点，存储专利技术信息与该技术关联用户信息；（2）专利预警信息分析过程，对新入库专利分析，进行特征提取，进而在专利领域多叉树中查找相匹配叶子节点，根据不同的匹配结果分别进行相似、衍生、可借鉴专利预警。本实施例盐化新材料相关专利数据作为测试数据，针对数据的提取、入库、预警的整个过程，进一步详细的说明本发明。
实施例：
（一）专利领域多叉树建立过程
步骤11，专利信息筛选整理：
A) 筛选整理相关专利信息，将专利按领域、按层次进行分类；
B)每个细分领域内，多个专利信息，相同专利按照步骤12处理；
步骤12，专利技术信息与该技术关联用户信息：
对于同一专利技术，统计出相关用户信息，作为单个叶子节点Leaf（’ 二氯乙烷’,…,users[‘xx化工’,’xxx化工’],…）;
步骤13，生成专利领域多叉树：
A)以领域分类为广度，领域分层为深度，整体为专利领域多叉树主架构，生成树干Tree（Tree1(‘纯碱’,…),…,TreeN(‘金属钠’,…),Tree11(‘合成洗涤剂’,…),…,Tree1N(‘氧化铝’,…),…,TreeN1(‘丁钠橡胶’,…),…,TreeNN(‘氨基化钠’,…)）；
B)每个领域内由步骤12生成的叶子节点为叶子，附到A)生成的树干中；
C)带有叶子节点的树干为最后生成的专利领域多叉树Tree；
（二）专利预警信息分析过程
步骤21，入库专利进行分析，特征提取：
A)对入库专利进行分析，提取特征信息；
B)将特征信息整合，作为单个查找叶子节点TemLeaf（’二氯乙烷’,…,）；
步骤22，使用叶子节点TemLeaf进行查找匹配；
使用查找叶子节点TemLeaf对专利领域多叉树Tree进行层次遍历，查找匹配，得到多个匹配节点；
步骤23，多向跨域预警；
A）如果匹配节点MatchLeaf（’二氯乙烷’,…, users[‘xx化工’,’xxx化工’],..）与查找叶子节点TemLeaf在同一领域下，对MatchLeaf中用户users[‘xx化工’,’xxx化工’]进行相同专利预警；对MatchLeaf子域第一层节点中用户进行衍生专利预警；对MatchLeaf父域第一层节点中用户进行核心专利预警；
B）如果匹配节点MatchLeaf与查找叶子节点TemLeaf不在同一领域下，对MatchLeaf中用户进行垮域可借鉴专利预警。
Claims (7)
1.一种基于多叉树的跨领域专利预警信息分析方法，包括如下步骤：
（一）专利领域多叉树建立过程；
（二）专利预警信息分析过程；
所述步骤（一）包括步骤11，专利信息筛选整理；步骤12，专利技术信息与该技术关联用户信息；步骤13，生成专利领域多叉树；
所述步骤（二）包括步骤21，入库专利进行分析，特征提取；步骤22，使用叶子节点TemLeaf进行查找匹配；步骤23，多向跨域预警。
2.根据权利要求1一种基于多叉树的跨领域专利预警信息分析方法，其特征在于：
所述步骤11，专利信息筛选整理；
A) 筛选整理相关专利信息，将专利按领域、按层次进行分类；
B)每个细分领域内，多个专利信息，相同专利按照步骤12处理。
3.根据权利要求1一种基于多叉树的跨领域专利预警信息分析方法，其特征在于：
所述步骤12，专利技术信息与该技术关联用户信息；
对于同一专利技术，统计出相关用户信息，作为单个叶子节点Leaf（name,…,users[],…）。
4.根据权利要求1一种基于多叉树的跨领域专利预警信息分析方法，其特征在于：
所述步骤13，生成专利领域多叉树；
A)以领域分类为广度，领域分层为深度，整体为专利领域多叉树主架构，生成树干Tree（Tree1,…,TreeN,Tree11,…,Tree1N,…,TreeN1,…,TreeNN）；
B)每个领域内由步骤12生成的叶子节点为叶子，附到A)生成的树干中；
C)带有叶子节点的树干为最后生成的专利领域多叉树Tree。
5.根据权利要求1一种基于多叉树的跨领域专利预警信息分析方法，其特征在于：
所述步骤21，入库专利进行分析，特征提取；
A)对入库专利进行分析，提取特征信息；
B)将特征信息整合，作为单个查找叶子节点TemLeaf（name,…,）。
6.根据权利要求1一种基于多叉树的跨领域专利预警信息分析方法，其特征在于：
所述步骤22，使用叶子节点TemLeaf进行查找匹配；
使用查找叶子节点TemLeaf对专利领域多叉树Tree进行层次遍历，查找匹配，得到多个匹配节点。
7.根据权利要求1一种基于多叉树的跨领域专利预警信息分析方法，其特征在于：
所述步骤23，多向跨域预警；
A）如果匹配节点MatchLeaf与查找叶子节点TemLeaf在同一领域下，对MatchLeaf中用户进行相同专利预警；对MatchLeaf子域第一层节点中用户进行衍生专利预警；对MatchLeaf父域第一层节点中用户进行核心专利预警；
B）如果匹配节点MatchLeaf与查找叶子节点TemLeaf不在同一领域下，对MatchLeaf中用户进行垮域可借鉴专利预警。
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