CN109614465A - 基于引证关系的数据处理方法、装置及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种基于引证关系的数据处理方法、装置及电子设备，涉及数据处理技术领域。该方法包括：获取针对目标对象设置的根节点相关的起始数据；基于所述起始数据，获取与所述根节点相关的关联数据；对所述起始数据及所述关联数据进行引证关系分析，建立包含多个层级节点的引证关系模型；搜索所述引证关系模型中的节点，确定与所述目标对象对应的节点。通过上述方案，可以准确快速的定位出目标对象。

Description

基于引证关系的数据处理方法、装置及电子设备

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及基于引证关系的数据处理技术。

背景技术

对全新技术做技术调研时，往往需要调查此项技术的基础技术是哪项或哪几项，而通过现有检索引擎难以完成此类挖掘，且不能从茫茫专利中筛选出高价值的待调研专利。在研究某一项基础技术时，往往需要调查此项在历史发展过程中的发展方向，而现有检索引擎难以实现此类分析。

针对此问题，现有技术中存在通过人工标引来确定相关技术的方案，例如，通过语义匹配等方式确定文档的相似度，或者过引用频率，计算文档间的相似性，并基于此来搜索引证网络中热点的技术，上述技术存在效率低下或准确度不高的问题。

针对上述问题，亟需一种全新的基于引证关系的数据处理技术。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种基于引证关系的数据处理方法、装置、电子设备、非暂态计算机可读存储介质及计算机程序，至少部分的解决现有技术中存在的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于引证关系的数据处理方法，包括：

获取针对目标对象设置的根节点相关的起始数据；

基于所述起始数据，获取与所述根节点相关的关联数据；

对所述起始数据及所述关联数据进行引证关系分析，建立包含多个层级节点的引证关系模型；

搜索所述引证关系模型中的节点，确定与所述目标对象对应的节点。

根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述获取针对目标对象设置的根节点相关的起始数据，包括：

判断所述根节点中是否存在目标检索式；

若存在，则进一步获取所述目标检索式涵盖的对象集合；

基于所述对象集合，确定与根节点相关起始数据。

根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述获取针对目标对象设置的根节点相关的起始数据，包括：

判断所述根节点中是否存在标准对象单元；

若存在，将所述标准对象单元进行矢量化操作；

将矢量化后的数据作为与根节点相关的起始数据。

根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述基于所述起始数据，获取与所述根节点相关的关联数据，包括：

提取所述起始数据中的关联字段；

基于所述关联字段，确定与所述根节点相关的关联数据。

根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述对所述起始数据及所述关联数据进行引证关系分析，建立包含多个层级节点的引证关系模型，包括：

将所述根节点设置为第0层；

根据引证关系依次迭代所述根节点与前驱节点之间的链接，每一次迭代引证层的序号加一或减一。

根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述方法还包括：

判断所述引证层的迭代是否满足预设阈值；

若满足，则停止所述引证层的迭代。

根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述方法还包括：

判断所述前驱节点中的引证关系是否满足预设规则；

若不满足，则停止所述引证层的迭代。

根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述搜索所述引证关系模型中的节点，确定与所述目标对象对应的节点，包括：

查找所述引证关系模型中的换向节点；

确定所述换向节点上通路的选择概率；

基于所述旋转概率，确定与所述换向节点关联的下一节点。

根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述搜索所述引证关系模型中的节点，确定与所述目标对象对应的节点，还包括：

确定所述引证关系模型中每一节点的热度值；

搜索与所述根节点相关的引证链上的局部极大值节点；

将所述局部极大值节点确定与所述目标对象对应的节点。

第二方面，本发明实施例还提供了一种基于引证关系的数据处理装置，包括：

第一获取模块，用于获取针对目标对象设置的根节点相关的起始数据；

第二获取模块，用于基于所述起始数据，获取与所述根节点相关的关联数据；

建立模块，对所述起始数据及所述关联数据进行引证关系分析，建立包含多个层级节点的引证关系模型；

确定模块，用于搜索所述引证关系模型中的节点，确定与所述目标对象对应的节点。

第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行前述任第一方面或第一方面的任一实现方式所述的基于引证关系的数据处理方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行前述第一方面或第一方面的任一实现方式所述的基于引证关系的数据处理方法。

第五方面，本发明实施例还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行前述第一方面或第一方面的任一实现方式所述的基于引证关系的数据处理方法。

本发明实施例提供的基于引证关系的数据处理方法、装置、电子设备、非暂态计算机可读存储介质及计算机程序，可以快速定位出最有价值的或相对较有价值的基础技术。即为实现当前某技术，前人经过何种努力实现了何种成果，这些成果可以作为当前某项技术的实现根基，这些专利在调研阶段需要首先调查或重点调查，提高情报分析效率。可以准确分析此项技术的发展方向，使技术人员了解某一项成果的应用前景，提高技术成果转化率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本发明实施例提供的一种基于引证关系的数据处理流程示意图；

图2为本发明实施例提供的另一种基于引证关系的数据处理流程示意图；

图3为本发明实施例提供的另一种基于引证关系的数据处理流程示意图；

图4为本发明实施例提供的一种基于引证关系的数据处理装置结构示意图；

图5为本发明实施例提供的一种电子设备结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。

应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

对全新技术做技术调研时，往往需要调查此项技术的基础技术是哪项或哪几项，而通过现有检索引擎难以完成此类挖掘，且不能从茫茫专利中筛选出高价值的待调研专利。而本发明所述情报方法，可以快速定位出最有价值的或相对较有价值的基础技术。即为实现当前某技术，前人经过何种努力实现了何种成果，这些成果可以作为当前某项技术的实现根基，这些专利在调研阶段需要首先调查或重点调查，提高情报分析效率。

参见图1，本发明实施例提供了一种基于引证关系的数据处理方法，包括以下步骤：

S101，获取针对目标对象设置的根节点相关的起始数据。

对于用户来讲，一般需要获取某一个技术领域或某一个专利文档所表示的技术在整个技术演进路线过程中的发展状况，此时需要设置针对目标对象设置的根节点。示例性的，目标对象可以是一个或多个表示基础型技术的专利文档，也可以是某一类技术在演进过程中的热点专利文档。

根节点是用户当前获知的技术的集合，其可以采用多种表达方式。示例性的，根节点可以是多个技术文档的组合(例如，多个专利号)，也可以是一个技术检索表达式(例如，专利检索式)，也可是是一个常见的技术术语(例如，OLED技术)。

根节点可以采用多种方式来进行表达或描述，这些表达或描述根节点的语言或内容构成了与根节点相关的起始数据，例如，起始数据可以是描述某项技术的关键词、产生时间、该技术的分类(例如专利的IPC分类)等。

具体的，获取针对目标对象设置的根节点相关的起始数据，可以采用多种方式来进行，作为其中一个方式，可以先判断所述根节点中是否存在目标检索式(例如专利检索式)，若存在，则进一步通过检索等方式获取所述目标检索式涵盖的对象集合，这些对象集合可以包括具有引证关系的专利、期刊、网页及其他技术文献。

作为另外一种方式，也可以之间判断所述根节点中是否存在标准对象单元，该标准对象单元为标准化的具有引证关系的文档(例如，专利文档)。若存在，将所述标准对象单元进行矢量化操作，将矢量化后的数据作为与根节点相关的起始数据。例如，可以将某一篇技术文档矢量化为“00AE54”，代码“00AE54”表示该技术文档的具体技术领域或技术方案构成，相同或相近的技术文档具有相同或相近的矢量化代码，这样一来，通过比较矢量化后的数字，便可以判断两个技术文档的相似程度。

S102，基于所述起始数据，获取与所述根节点相关的关联数据。

起始数据中包含关联字段，该关联字段可以是描述某项技术的关键词、产生时间、该技术的分类(例如专利的IPC分类)等，通过提取所述起始数据中的关联字段，可以基于该关联字段进行二次查询或搜索，进而获得比根节点更大的数据范围，作为与所述根节点相关的关联数据。

S103，对所述起始数据及所述关联数据进行引证关系分析，建立包含多个层级节点的引证关系模型。

以专利文件为例，一件专利引证关系使用一种网状结构表示。所述网状结构包括了节点、链接两部分。

每个专利都可以视为一个节点，它所引用的一个或多个专利表示为一个或多个节点，称为前驱节点；它可以被一个或多个专利引用，称为后继节点。每个节点具有一定的属性，如影响因子、IPC分类号(或其他分类号)、引证层数等。

每一个引证关系，同样可以表示为一个有方向的链接，即从引证专利指向被引证专利。根据引证和被引证专利的时间(可以是申请日、公开日、授权日等)距离，链接同样具有长度的概念。

引证关系模型是一个节点间互相链接的网状模型，由于专利文献的时序性，前驱结点的时间(可以是申请日、公开日、授权日等)一定早于后继节点。按照链接的方向遍历专利，一定是一个从前驱节点向后继节点的遍历的过程。

因此整个网络同样具有一种树形的特点。按照链接由叶节点(前驱或后继叶节点)开始遍历一定可以查找至根节点，按照链接由根节点开始遍历一定存在一条通路可以查找到某个叶节点(前驱或后继叶节点)。

对于基础技术调查，根据用户设置将某一项专利设置为根节点root，并将其标记为第0层。根据引证关系依次迭代建立其前驱节点和之间的链接，每一次迭代引证层的序号减一，根据预设阈值(例如专利的时间区间段或节点层数)，搜索到第-n层终止；若未达到第-n层时，前驱叶节点上没有任何引证关系，或引证关系中被引证的专利不满足预设规则(如专利IPC分类号相差过大)，则搜索终止。

对于技术发展趋势分析，根据用户设置将某一项专利设置为根节点root，并将其标记为第0层。根据引证关系依次迭代建立其后继节点和之间的链接，每一次迭代引证层的序号加一，根据预设阈值，搜索到第+m层终止；若未达到第+m层时，后继叶节点上没有任何引证关系，或引证关系中被引证的专利不满足预设规则(如专利IPC分类号相差过大)，则搜索终止。本发明实施例同时可以进行基础技术调查和技术发展趋势。

S104，搜索所述引证关系模型中的节点，确定与所述目标对象对应的节点。

对于引证关系模型而言，根节点是搜索的起点，叶节点是搜索的理想终点。其它节点称为换向节点，任意一个换向节点可以控制搜索的方向，即沿着哪一个对应的链接继续运动。

在一种实施方式中，换向节点上的搜索向任意前进通路的选择都是等概率的。即对于基础技术调查搜索，若换向节点存在着n个与前驱节点的链接，则有1/n的概率在下一个时刻移动到其中任意一个链接上；对于技术发展趋势分析搜索，若换向节点存在着n个与后继节点的链接，则有1/n的概率在下一个时刻移动到其中任意一个链接上。

在另一种实施方式中，为了考虑某一项相关引证专利的重要性评级对热点搜索的影响，可以根据影响因子、专家人工评级、市场估值等因素，提高搜索前进方向上高评级链接通路的选概率。本发明并不限制概率调节的计算方法和计算模型，只限制通过不同的概率选择换向节点的前进链接。

节点之间的链接，是一个有方向有长度的，用来记录搜索位置，和热度值的数据模型。若链接的长度用L个单位表示，搜索的速度为1个单位，则需要L个时间单位才能通过这个链接。

链接具有消亡率属性，网络中的每个链接消亡率可以是相同的，也可以是不同的。搜索在链接上每运动一个时间单位都有P的概率消亡，即该搜索消亡，不再运动，也不再释放热度。

在某一个时刻t，共有m个搜索到了该链接的某一个位置q，则在t时刻链接q上的热度浓度增加m个单位，之后根据预设规则对热度浓度衰减。

根据预设规则给定足够数量的搜索，从根节点开始按照网路规则遍历整个网络，直到搜索消亡或到达叶节点。达到预设时间算法收敛；或整个网络的热度的变化率趋于稳定则算法收敛。

当引证网络模型趋于稳定后，通过节点或链接上的热度浓度确定局部极值，极值所在的位置即为引证网络的热点。在一种实施例中，可以输出满足最小热度阈值的前n个极大值结果，作为热点。在另一种实施例中，可以逐层给出每层中满足最小热度阈值的前n个极大值结果，作为热点节点。

根据本发明实施例的一种具体实现方式，参见图2，所述对所述起始数据及所述关联数据进行引证关系分析，建立包含多个层级节点的引证关系模型，可以包括如下步骤：

S201，将所述根节点设置为第0层；

S202，根据引证关系依次迭代所述根节点与前驱节点之间的链接，每一次迭代引证层的序号加一或减一。

S203，判断所述引证层的迭代是否满足预设阈值；

S204，若满足，则停止所述引证层的迭代。

S205，判断所述前驱节点中的引证关系是否满足预设规则；

S206，若不满足，则停止所述引证层的迭代。

根据本发明实施例的一种具体实现方式，参见图3，步骤S104可以包括如下步骤：

S301，查找所述引证关系模型中的换向节点。

S302，确定所述换向节点上通路的选择概率。

S303，基于所述旋转概率，确定与所述换向节点关联的下一节点。

根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述搜索所述引证关系模型中的节点，确定与所述目标对象对应的节点，还包括：

确定所述引证关系模型中每一节点的热度值；

搜索与所述根节点相关的引证链上的局部极大值节点；

将所述局部极大值节点确定与所述目标对象对应的节点。

与前述基于引证关系的数据处理方法的实施例相对应，本发明实施例还提供了一种基于引证关系的数据处理装置，如图4所示，基于引证关系的数据处理装置40，包括：

第一获取模块401，用于获取针对目标对象设置的根节点相关的起始数据；

第二获取模块402，用于基于所述起始数据，获取与所述根节点相关的关联数据；

建立模块403，对所述起始数据及所述关联数据进行引证关系分析，建立包含多个层级节点的引证关系模型；

确定模块404，用于搜索所述引证关系模型中的节点，确定与所述目标对象对应的节点。

上述实施例中各功能模块所执行的功能及内容与其对应的方法实施例一一对应，在此不再赘述。

图5示出了本发明实施例提供的电子设备50的结构示意图，电子设备5包括至少一个处理器501(例如CPU)，至少一个输入输出接口504，存储器502，和至少一个通信总线503，用于实现这些部件之间的连接通信。至少一个处理器501用于执行存储器502中存储的可执行模块，例如计算机程序。存储器502为非暂态存储器(non-transitory memory)，其可以包含易失性存储器，例如高速随机存取存储器(RAM：Random Access Memory)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个输入输出接口504(可以是有线或者无线通信接口)实现与至少一个其他网元之间的通信连接。

在一些实施方式中，存储器502存储了程序5021，处理器501执行程序5021，用于执行前述任一基于电子设备的基于引证关系的数据处理方法的实施例。

该电子设备可以以多种形式存在，包括但不限于：

(1)移动通信设备：这类设备的特点是具备移动通信功能，并且以提供话音、数据通信为主要目标。这类终端包括：智能手机(例如iPhone、)、多媒体手机、功能性手机，以及低端手机等。

(2)超移动个人计算机设备：这类设备属于个人计算机的范畴，有计算和处理功能，一般也具备移动上网特性。这类终端包括：PDA、MID和UMPC设备等，例如iPad。

(3)便携式娱乐设备：这类设备可以显示和播放多媒体内容。该类设备包括：音频、视频播放器(例如iPod)，掌上游戏机，电子书，以及智能玩具和便携式车载导航设备。

(4)特定服务器：提供计算服务的设备，服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，服务器和通用的计算机架构类似，但是由于需要提供高可靠的服务，因此在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。

(5)其他具有数据交互功能的电子设备。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将

一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些。

实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个......”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，″计算机可读介质″可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。

在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于引证关系的数据处理方法，其特征在于，包括：

获取针对目标对象设置的根节点相关的起始数据；

基于所述起始数据，获取与所述根节点相关的关联数据；

对所述起始数据及所述关联数据进行引证关系分析，建立包含多个层级节点的引证关系模型；

搜索所述引证关系模型中的节点，确定与所述目标对象对应的节点。

2.根据权利要求1所述的基于引证关系的数据处理方法，其特征在于，所述获取针对目标对象设置的根节点相关的起始数据，包括：

判断所述根节点中是否存在目标检索式；

若存在，则进一步获取所述目标检索式涵盖的对象集合；

基于所述对象集合，确定与根节点相关起始数据。

3.根据权利要求1所述的基于引证关系的数据处理方法，其特征在于，所述获取针对目标对象设置的根节点相关的起始数据，包括：

判断所述根节点中是否存在标准对象单元；

若存在，将所述标准对象单元进行矢量化操作；

将矢量化后的数据作为与根节点相关的起始数据。

4.根据权利要求1所述的基于引证关系的数据处理方法，其特征在于，所述基于所述起始数据，获取与所述根节点相关的关联数据，包括：

提取所述起始数据中的关联字段；

基于所述关联字段，确定与所述根节点相关的关联数据。

5.根据权利要求1所述的基于引证关系的数据处理方法，其特征在于，所述对所述起始数据及所述关联数据进行引证关系分析，建立包含多个层级节点的引证关系模型，包括：

将所述根节点设置为第0层；

根据引证关系依次迭代所述根节点与前驱节点之间的链接，每一次迭代引证层的序号加一或减一。

6.根据权利要求5所述的基于引证关系的数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

判断所述引证层的迭代是否满足预设阈值；

若满足，则停止所述引证层的迭代。

7.根据权利要求5所述的基于引证关系的数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

判断所述前驱节点中的引证关系是否满足预设规则；

若不满足，则停止所述引证层的迭代。

8.根据权利要求1所述的基于引证关系的数据处理方法，其特征在于，所述搜索所述引证关系模型中的节点，确定与所述目标对象对应的节点，包括：

查找所述引证关系模型中的换向节点；

确定所述换向节点上通路的选择概率；

基于所述旋转概率，确定与所述换向节点关联的下一节点。

9.根据权利要求8所述的基于引证关系的数据处理方法，其特征在于，所述搜索所述引证关系模型中的节点，确定与所述目标对象对应的节点，还包括：

确定所述引证关系模型中每一节点的热度值；

搜索与所述根节点相关的引证链上的局部极大值节点；

将所述局部极大值节点确定与所述目标对象对应的节点。

10.一种基于引证关系的数据处理装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取针对目标对象设置的根节点相关的起始数据；

第二获取模块，用于基于所述起始数据，获取与所述根节点相关的关联数据；

建立模块，对所述起始数据及所述关联数据进行引证关系分析，建立包含多个层级节点的引证关系模型；

确定模块，用于搜索所述引证关系模型中的节点，确定与所述目标对象对应的节点。