CN115689814A - 非正常申请的识别方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

本公开提供一种非正常申请的识别方法、装置、存储介质及电子设备，将进行过专利申请的公司确定为待识别公司，确定与所述待识别公司的指定人员具有关联关系的目标公司集合；提取所述待识别公司的第一类风险特征，提取所述目标公司集合的第二类风险特征，基于所述第一类风险特征和所述第二类风险特征确定所述待识别公司的风险分值；若所述待识别企业的风险分值处于预定的分值区间内，则将所述待识别公司确定为非正常申请公司，提取所述非正常申请公司的专利申请并置入非正常申请库。本公开方案利用非正常申请的公司的特征快速分析和判断出涉及非正常申请的公司，进而快速提取出非正常申请。

Description

非正常申请的识别方法、装置、存储介质及电子设备

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种非正常申请的识别方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

随着我国知识产权战略的持续推进和实施，很多公司开始申请专利以合理保护自身的研发成果。但也出现很多不法人士为获取专利补贴而大量申请低质量专利。为此，国家知识产权局发布了《关于规范申请专利行为的办法》，以打击恶意申请专利的违法行为。然而，仍有公司通过分散提交低质量专利申请等方式规避该办法，严重扰乱专利市场秩序，加大专利审查人员审查负担。

发明内容

鉴于以上现有技术的缺点，本发明的目的在于提出一种非正常申请的识别方法、装置、存储介质及电子设备，用于高效准确地识别出风险公司。

第一方面，本公开提供一种非正常申请的识别方法，包括：

将进行过专利申请的公司确定为待识别公司，确定与所述待识别公司的指定人员具有关联关系的目标公司集合；

提取所述待识别公司的第一类风险特征，提取所述目标公司集合的第二类风险特征，基于所述第一类风险特征和所述第二类风险特征确定所述待识别公司的风险分值；

若所述待识别企业的风险分值处于预定的分值区间内，则将所述待识别公司确定为非正常申请公司，提取所述非正常申请公司的专利申请并置入非正常申请库。

可选的，所述基于所述第二类风险特征确定所述待识别公司的风险分值，包括：

针对目标公司集合中的任一公司，确定所述公司的法定代表人的最近一次的变更时间，并确定所述公司的股东的最近一次的变更时间，若两个所述变更时间处于同一日，则将该日记录为所述公司的转让时间；

将所述目标公司集合中的各个公司进行两两组合，得到多个公司对；

确定每个公司对中的两个公司各自的转让时间，并计算出每个公司对的两个公司的转让时间的时间差；

对所述多个公司对所对应的所述时间差进行排序，以确定最大时间差；

确定所述最大时间差所在的时间区间，基于确定的时间区间与风险分值的对应关系变更所述待识别公司的当前风险分值。

可选的，所述基于所述第一类风险特征确定所述待识别公司的风险分值，包括：

获取所述待识别公司的各个专利申请的申请时间，将其中最早的申请时间确定为目标申请时间；

在所述待识别公司发生过转让的情况下，将所述待识别公司的最近一次转让的转让时间作为目标开始时间，在所述待识别公司未发生过转让的情况下，将所述待识别公司的注册时间作为目标开始时间；

确定所述目标申请时间和所述目标开始时间的时间差，基于所述时间差变更所述待识别公司的当前风险分值。

可选的，所述基于所述第一类风险特征确定所述待识别公司的风险分值，包括：

根据所述待识别公司的年报数量、最新年报中的实缴资本与注册资本的比例，以及最新年报中的社保人员数量变更所述待识别公司的当前风险分值。

可选的，所述确定与所述待识别公司的指定人员具有关联关系的目标公司集合，包括：

确定所述待识别公司的法定代表人；

确定所述法定代表人任职的公司或所述法定代表人担任股东的公司，基于所确定的公司形成目标公司集合。

可选的，所述将进行过专利申请的公司确定为待识别公司后，所述方法还包括：

基于多个所述待识别公司的公司类型、成立时间、股东高管人数对多个所述待识别公司进行初筛，基于初筛结果排除多个所述待识别公司中的未进行非正常申请的公司。

可选的，所述基于所述第二类风险特征确定所述待识别公司的风险分值，包括：

确定所述目标公司集合中的公司数量，判断所述公司数量所在的数量区间是否在指定的数量区间内；

若在指定的数量区间内，则依据所述数量区间所对应的风险分值增加所述待识别公司的当前风险分值；

若不在指定的数量区间内，则依据所述数量区间所对应的风险分值以及所述公司数量与所述数量区间边界的数量差值，变更所述待识别公司的当前风险分值。

可选的，所述基于所述第二类风险特征确定所述待识别公司的风险分值，包括：

将所述目标公司集合中的各个公司进行两两组合，得到多个公司对；

确定每个公司对中的两个公司的成立时间，并计算出每个公司对的两个公司的公司成立间隔时间；

对所述多个公司对所对应的公司成立间隔时间进行排序，以确定最大公司成立间隔时间；

确定所述最大公司成立间隔时间所在的时间区间，基于确定的时间区间与风险分值的对应关系变更所述待识别公司的当前风险分值。

可选的，所述基于所述第一类风险特征确定所述待识别公司的风险分值，包括：

确定所述待识别公司的公司名称，若所述公司名称中包括知识产权关键词，则变更所述待识别公司的当前风险分值。

可选的，所述基于所述第一类风险特征确定所述待识别公司的风险分值，包括：

确定所述待识别公司的目标联系方式；

使用所述目标联系方式在全量公司对应的全量联系方式中进行检索，根据在所述全量联系方式中检索到的与所述目标联系方式重复的数量，变更所述待识别公司的当前风险分值。

第二方面，本公开提供一种非正常申请的识别装置，包括：

公司获取模块，用于将进行过专利申请的公司确定为待识别公司，确定与所述待识别公司的指定人员具有关联关系的目标公司集合；

风险识别模块，用于提取所述待识别公司的第一类风险特征，提取所述目标公司集合的第二类风险特征，基于所述第一类风险特征和所述第二类风险特征确定所述待识别公司的风险分值；

申请提取模块，用于在所述待识别企业的风险分值处于预定的分值区间时，将所述待识别公司确定为非正常申请公司，提取所述非正常申请公司的专利申请并置入非正常申请库。

可选的，所述风险识别模块，具体用于：

针对目标公司集合中的任一公司，确定所述公司的法定代表人的最近一次的变更时间，并确定所述公司的股东的最近一次的变更时间，若两个所述变更时间处于同一日，则将该日记录为所述公司的转让时间；

将所述目标公司集合中的各个公司进行两两组合，得到多个公司对；

确定每个公司对中的两个公司各自的转让时间，并计算出每个公司对的两个公司的转让时间的时间差；

对所述多个公司对所对应的所述时间差进行排序，以确定最大时间差；

确定所述最大时间差所在的时间区间，基于确定的时间区间与风险分值的对应关系变更所述待识别公司的当前风险分值。

可选的，所述风险识别模块，具体用于：

获取所述待识别公司的各个专利申请的申请时间，将其中最早的申请时间确定为目标申请时间；

在所述待识别公司发生过转让的情况下，将所述待识别公司的最近一次转让的转让时间作为目标开始时间，在所述待识别公司未发生过转让的情况下，将所述待识别公司的注册时间作为目标开始时间；

确定所述目标申请时间和所述目标开始时间的时间差，基于所述时间差变更所述待识别公司的当前风险分值。

可选的，所述风险识别模块，具体用于：

根据所述待识别公司的年报数量、最新年报中的实缴资本与注册资本的比例，以及最新年报中的社保人员数量变更所述待识别公司的当前风险分值。

可选的，所述公司获取模块，具体用于：

确定所述待识别公司的法定代表人；

确定所述法定代表人任职的公司或所述法定代表人担任股东的公司，基于所确定的公司形成目标公司集合。

可选的，所述识别装置还包括初筛模块，用于：

基于多个所述待识别公司的公司类型、成立时间、股东高管人数对多个所述待识别公司进行初筛，基于初筛结果排除多个所述待识别公司中的未进行非正常申请的公司。

可选的，所述风险识别模块，具体用于：

确定所述目标公司集合中的公司数量，判断所述公司数量所在的数量区间是否在指定的数量区间内；

若在指定的数量区间内，则依据所述数量区间所对应的风险分值增加所述待识别公司的当前风险分值；

若不在指定的数量区间内，则依据所述数量区间所对应的风险分值以及所述公司数量与所述数量区间边界的数量差值，变更所述待识别公司的当前风险分值。

可选的，所述风险识别模块，具体用于：

将所述目标公司集合中的各个公司进行两两组合，得到多个公司对；

确定每个公司对中的两个公司的成立时间，并计算出每个公司对的两个公司的公司成立间隔时间；

对所述多个公司对所对应的公司成立间隔时间进行排序，以确定最大公司成立间隔时间；

确定所述最大公司成立间隔时间所在的时间区间，基于确定的时间区间与风险分值的对应关系变更所述待识别公司的当前风险分值。

可选的，所述风险识别模块，具体用于：

确定所述待识别公司的公司名称，若所述公司名称中包括知识产权关键词，则变更所述待识别公司的当前风险分值。

可选的，所述风险识别模块，具体用于：

确定所述待识别公司的目标联系方式；

使用所述目标联系方式在全量公司对应的全量联系方式中进行检索，根据在所述全量联系方式中检索到的与所述目标联系方式重复的数量，变更所述待识别公司的当前风险分值。

第三方面，本公开提供一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，处理器执行所述存储介质上存储的计算机程序时，实现如第一方面所述的非正常申请的识别方法。

第四方面，本公开提供一种电子设备，所述电子设备包括存储器以及处理器，所述存储器上用于存储计算机可执行程序，所述处理器用于运行所述计算机可执行程序以实施如第一方面所述的非正常申请的识别方法。

本公开提供一种非正常申请的识别方法、装置、存储介质及电子设备，将进行过专利申请的公司确定为待识别公司，确定与所述待识别公司的指定人员具有关联关系的目标公司集合；提取所述待识别公司的第一类风险特征，提取所述目标公司集合的第二类风险特征，基于所述第一类风险特征和所述第二类风险特征确定所述待识别公司的风险分值；若所述待识别企业的风险分值处于预定的分值区间内，则将所述待识别公司确定为非正常申请公司，提取所述非正常申请公司的专利申请并置入非正常申请库。本公开方案利用非正常申请的公司的特征快速分析和判断出涉及非正常申请的公司，进而快速提取出非正常申请。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述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公开实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本公开实施例提供的非正常申请的识别方法的工作流程图；

图2为本公开实施例提供的非正常申请的识别方法的另一种工作流程图；

图3为本公开实施例提供的非正常申请的识别装置的结构示意图；

图4为本公开实施例提供的用于进行非正常申请的识别的电子设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

为了使本领域的人员更好地理解本公开实施例中的技术方案，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本公开实施例一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开实施例中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都应当属于本公开实施例保护的范围。

下面结合本公开实施例附图进一步说明本公开实施例具体实现。

实施例一、

本公开实施例一提供一种非正常申请的识别方法，如图1所示，图1为本公开实施提供的一种非正常申请的识别方法的工作流程图，该方法包括以下步骤S101～步骤S103：

在步骤S101中，将进行过专利申请的公司确定为待识别公司，确定与所述待识别公司的指定人员具有关联关系的目标公司集合；

在进行专利申请之前，需要先提取各个公司的公司信息。在一些实施例中，可以从数据库中提取投资公司和被投资公司的工商信息、风险信息、经营信息、专利信息、历史信息。

其中，工商信息包括但不限于经营状态、注册资本、公司类型等信息。风险信息包括但不限于被执行人、限制消费令、行政处罚、法律诉讼等信息。经营信息包括但不限于行政许可、资质证书、商标信息等信息。专利信息包括但不限于专利类型、专利数量、专利状态等信息。历史信息包括但不限于历史股东、历史注册资本、历史公司名称等信息。

上述步骤提取的信息涵盖了公司的基本信息，有助于全面、细致地评估公司的研发能力及可疑申请状况。

基于上述获取的公司信息，可以从中筛选出申请专利数量不为0的公司，作为待识别公司。在一些实施例中，在确定待识别公司后可以对多个所述待识别公司进行初筛，基于初筛结果排除多个所述待识别公司中的较明显的未进行非正常申请的公司，这些被排除的公司将不再纳入后续计算。

具体而言，可以基于以下初筛维度对待识别公司进行初筛：

成立时间：对预设时间段成立的公司进行排除，不纳入后续计算。举例说明：2014年商事登记改革后，从2019年左右开始有大量公司以认缴方式成立，所以2018年前成立的公司风险较低，对2018年前成立的公司进行排除，不纳入后续计算。

股东高管人数：对股东、高管人数不符合预设条件的公司进行排除，不纳入后续计算。通常来说，由于有限责任公司最少由2人组成，风险公司的在绝大多数情况下的股东、高管人数为2人，也有3人的情况，但比例相对较少，未发现3人以上的实例。因此，对股东、高管人数在3人以上的公司进行排除，不纳入后续计算。

在确定与所述待识别公司的指定人员具有关联关系的目标公司集合时，可以执行以下步骤：

确定所述待识别公司的法定代表人；确定所述法定代表人任职的公司或所述法定代表人担任股东的公司，基于所确定的公司形成目标公司集合。

在步骤S102中，提取所述待识别公司的第一类风险特征，提取所述目标公司集合的第二类风险特征，基于所述第一类风险特征和所述第二类风险特征确定所述待识别公司的风险分值；

其中，在基于所述第一类风险特征和所述第二类风险特征对所述待识别公司进行风险公司识别时，可以依次基于所述目标公司集合的转让时间特征、公司数量特征、高管特征、成立时间特征、公司注册地址特征、行业分类特征、风险指标特征等第二类风险特征，以及所述待识别公司的企业年报特征、公司名称特征、专利申请时间特征、注册资本特征、经营特征、联系方式特征等第一类风险特征为该待识别公司增加/减少风险分值，并依据待识别公司的最终的风险分值判定其是否为进行非正常申请的公司。

在一些实施例中，所述基于所述第二类风险特征确定所述待识别公司的风险分值，包括以下步骤：

针对目标公司集合中的任一公司，确定所述公司的法定代表人的最近一次的变更时间，并确定所述公司的股东的最近一次的变更时间，若两个所述变更时间处于同一日，则将该日记录为所述公司的转让时间；将所述目标公司集合中的各个公司进行两两组合，得到多个公司对；确定每个公司对中的两个公司各自的转让时间，并计算出每个公司对的两个公司的转让时间的时间差；对所述多个公司对所对应的所述时间差进行排序，以确定最大时间差；确定所述最大时间差所在的时间区间，基于确定的时间区间与风险分值的对应关系变更所述待识别公司的当前风险分值。

具体而言，可以查看目标公司集合中的任一公司的最近一次的法定代表人的变更时间和股东的变更时间，如果法定代表人变更时间和股东变更时间为同一天，则判定该公司进行了公司转让，并将这一天记录为公司转让时间。将目标公司集合中各个公司的转让时间记录为T1、T2、T3…如果法定代表人变更时间和股东变更时间不为同一天，则不进行记录。该计算方式仅计算存续、开业状态的公司。

在一些实施例中，上述计算方式具体可以如下：

如果T1、T2、T3…Tn均为同一天，则将待识别公司的当前风险分值加20分；

如果T1、T2、T3…Tn最大间隔为30天，则将待识别公司的当前风险分值加18分；

如果T1、T2、T3…Tn最大间隔为90天，则将待识别公司的当前风险分值加15分；

如果T1、T2、T3…Tn最大间隔为180天-半年，则将待识别公司的当前风险分值加5分；

如果T1、T2、T3…Tn最大间隔为半年以上，则待识别公司的当前风险分值不变。

在一些实施例中，基于所述第一类风险特征确定所述待识别公司的风险分值，包括以下步骤：

根据所述待识别公司的年报数量、最新年报中的实缴资本与注册资本的比例，以及最新年报中的社保人员数量变更所述待识别公司的当前风险分值。

在一些实施例中，上述计算方式具体可以如下：

1.查看最新年报中的实缴资本数值

基础分：若近一年实缴资本/注册资本<0.05，风险值+1，如不为零，则风险值为0，不再计算累计分。累计分：若如果年报数量为N且N>1，累计分＝(N-1)*0.2。风险分＝基础分+累计分。

未报年报视为实缴资本为0元。

2.查看最新年报中上报的社保人员数量

如果近一年社保人数＝0，风险值+5，如不为零，则风险值为0，不再计算累计分。累计分：若如果年报数量为N且，N>1，累计分＝N。风险分＝基础分+累计分。未报年报视为社保人员为0人。

在一些实施例中，所述基于所述第一类风险特征确定所述待识别公司的风险分值，包括以下步骤：

获取所述待识别公司的各个专利申请的申请时间，将其中最早的申请时间确定为目标申请时间；在所述待识别公司发生过转让的情况下，将所述待识别公司的最近一次转让的转让时间作为目标开始时间，在所述待识别公司未发生过转让的情况下，将所述待识别公司的注册时间作为目标开始时间；确定所述目标申请时间和所述目标开始时间的时间差，基于所述时间差变更所述待识别公司的当前风险分值。

在一些实施例中，上述计算方式具体可以如下：

如果专利申请时间和公司注册时间/转让时间间隔小于一个月，则将待识别公司的当前风险分值加30分。

如果专利申请时间和公司注册时间/转让时间间隔大于一个月，小于两个月，则将待识别公司的当前风险分值加20分。

如果专利申请时间和公司注册时间/转让时间间隔大于两个月，小于半年，则将待识别公司的当前风险分值加10分。

如果专利申请时间和公司注册时间/转让时间间隔大于半年，小于一年，则将待识别公司的当前风险分值加5分。

其他情况，则待识别公司的当前风险分值不变。

在一些实施例中，所述基于所述第二类风险特征确定所述待识别公司的风险分值，包括以下步骤：

确定所述目标公司集合中的公司数量，判断所述公司数量所在的数量区间是否在指定的数量区间内；若在指定的数量区间内，则依据所述数量区间所对应的风险分值增加所述待识别公司的当前风险分值；若不在指定的数量区间内，则依据所述数量区间所对应的风险分值以及所述公司数量与所述数量区间边界的数量差值，变更所述待识别公司的当前风险分值。

具体而言，可以查看待识别公司的法定代表人A名下的公司数量M，所谓“名下的公司”可以包含其任职高管或担任股东的公司，如果同时担任高管和股东，则只记录1次，不再重复计算。

在一些实施例中：如果M＝1，则待识别公司的风险分值不变；

如果M＝2或3，则将待识别公司的风险分值加10分；

如果M＝4，则将待识别公司的风险分值加20分；

如果20>M>4，M每增加1，则将待识别公司的风险分值加2分，例如，若M＝7，则风险分值＝20+2*(7-4)＝26；

如果M>20，M每增加1，则将待识别公司的风险分值加1分，例如，若M＝22，则风险分值＝20+2*(20-4)+1*(22-20)＝54。

在一些实施例中，所述基于所述第二类风险特征确定所述待识别公司的风险分值，包括：

确定所述目标公司集合中的各个公司的高管，判断任一公司的高管是否在所述目标公司集合中的其他公司中交叉任职；若是，则将所述当前风险分值与预定倍数相乘，将计算结果作为所述待识别公司的当前风险分值。

在一些实施例中，该预定倍数可以是2，即将当前风险分值作翻倍计算。可选的，在计算待识别公司的风险分值时，可以在第一步依据目标公司集合的公司数量特征计算出待识别公司的第一风险分值，在第一风险分值的基础上，依据高管特征计算当前风险分值，然后再进行后续计算。

参见图2，在一些实施例中，所述基于所述第二类风险特征确定所述待识别公司的风险分值，可以执行以下步骤：

步骤S201，将所述目标公司集合中的各个公司进行两两组合，得到多个公司对；

步骤S202，确定每个公司对中的两个公司的成立时间，并计算出每个公司对的两个公司的公司成立间隔时间；

步骤S203，对所述多个公司对所对应的公司成立间隔时间进行排序，以确定最大公司成立间隔时间；

步骤S204，确定所述最大公司成立间隔时间所在的时间区间，基于确定的时间区间与风险分值的对应关系变更所述待识别公司的当前风险分值。

具体而言，可以查看待识别公司的法定代表人A名下的N个公司的成立时间，记录为T1、T2、T3…Tn。将这些成立时间两两之间进行减法计算。

在一些实施例中，上述计算方式具体可以如下：

如果T1、T2、T3…Tn均为同一天，则将待识别公司的当前风险分值加20分；

如果T1、T2、T3…Tn最大间隔为3天，则将待识别公司的当前风险分值加18分；

如果T1、T2、T3…Tn最大间隔为7天，则将待识别公司的当前风险分值加15分；

如果T1、T2、T3…Tn最大间隔为7天-1年，则将待识别公司的当前风险分值加5分；

如果T1、T2、T3…Tn最大间隔为1年，则待识别公司的当前风险分值不变。

在一些实施例中，基于所述第一类风险特征确定所述待识别公司的风险分值，可以包括以下步骤：

确定所述待识别公司的注册资本；当所述注册资本高于预定的第一资本阈值时，减少所述待识别公司的当前风险分值；当所述注册资本低于预定的第二资本阈值、或所述注册资本为不常用数字时，增加所述待识别公司的当前风险分值。

例如，如果待识别公司的注册资本1000万以上，则将待识别公司的风险分值减10分。如果待识别公司的注册资本0-10万，则将待识别公司的风险分值加10分。如果待识别公司的注册资本为不常有数字，如555、535等，则将待识别公司的风险分值加5分。如果待识别公司的注册资本为其他，则待识别公司的风险分值不变。

在一些实施例中，还可以查看待识别公司的经营状态，依据不同经营状态对应的风险分值变更规则对该待识别公司的当前风险分值进行变更。例如，如果待识别公司已经是注销状态，则将待识别公司的当前风险分值加10分，如果待识别公司的成立时间不到半年，则将待识别公司的当前风险分值再加10分。如果已经是经营异常状态，则风险值加10分。

进一步的，还可以查看待识别公司和目标公司集合中各公司的注册地址，并通过以下方式对待识别公司的风险分值进行变更：

如果待识别公司的注册地址包含商务秘书、孵化器、集群注册、自主申报、工位等风险关键词，则增加待识别公司的当前风险分值，可选的，可以将当前风险分值加5分；

如果待识别公司的注册地址和目标公司集合中各公司的注册地址均属于同一个行政区划，则增加待识别公司的当前风险分值，可选的，可以将当前风险分值加5分。

在一些实施例中，在基于所述第一类风险特征确定所述待识别公司的风险分值时，可以执行以下步骤：

确定所述待识别公司的公司名称，若所述公司名称中包括知识产权关键词(例如公司名称中包含“知识产权运营”)，则变更所述待识别公司的当前风险分值，例如，增加所述待识别公司的当前风险分值。可选的，可以将当前风险分值加20分。

在一些实施例中，所述基于所述第一类风险特征确定所述待识别公司的风险分值，包括：

确定所述待识别公司的目标联系方式；使用所述目标联系方式在全量公司对应的全量联系方式中进行检索，根据在所述全量联系方式中检索到的与所述目标联系方式重复的数量，变更所述待识别公司的当前风险分值。

在一些实施例中，目标联系方式可以是电话和/或邮箱。具体计算方式示例如下：

如果多个公司与待识别公司留有同样的电话、邮箱，且重复数量大于5且小于10，则将待识别公司的风险分值加5分。

如果多个公司与待识别公司留有同样的电话、邮箱，且重复数量大于10且小于20，则将待识别公司的风险分值加10分。

如果多个公司与待识别公司留有同样的电话、邮箱，且重复数量大于20则将待识别公司的风险分值增加10+(重复数量-10)*0.2分。

其中，电话和邮箱可以分别计算并取其中较大的重复数量值。比如同电话数量8，同邮箱数量为15，则取15，将风险分值加10分。

在一些实施例中，还可以查看待识别公司的行业分类，并以此更新待识别公司的风险分值，具体方式如下：

如果待识别公司的行业分类和目标公司集合中的其他公司完全一致，均为网络科技、商贸等，则将待识别公司的当前风险分值加5分。

如果待识别公司的行业分类和目标公司集合中的任一其他公司的行业分类相差很大，则将待识别公司的当前风险分值加5分，例如电子科技和餐饮管理。阀门和旅游管理。判断两者行业是否相差很大时可以根据国民经济20大分类来区分，若两个公司处于两个不同大类中，则判定为相差很大。

在一些实施例中，还可依据待识别公司的周边风险调整该待识别公司的风险分值。例如，可以获取目标公司集合中的其他公司的风险分值，以此调整待识别公司的风险分值。可选的，可以查看法定代表人任职的其他公司风险分值，并进行平均值计算。如还任职有3家公司，分值分别为70、100、110，则计算平均指标为90分。风险值＝平均风险*20％。

在一些实施例中，在计算好待识别公司的风险分值后，依据预先设定风险分值和公司风险类型的对应关系确定待识别公司是否风险公司。具体对应关系可以是：分值80分以上，认定为高危风险公司；分值50-79分，认定为疑似风险公司；分值0-49分，认定为正常公司。

在一些实施例中，可以使用上述信息提取、特征抽取、特征量化、等级划分方式设置识别模型，通过识别模型进行计算。

在步骤S103中，若所述待识别企业的风险分值处于预定的分值区间内，则将所述待识别公司确定为非正常申请公司，提取所述非正常申请公司的专利申请并置入非正常申请库。

本公开提供一种非正常申请的识别方法、装置、存储介质及电子设备，将进行过专利申请的公司确定为待识别公司，确定与所述待识别公司的指定人员具有关联关系的目标公司集合；提取所述待识别公司的第一类风险特征，提取所述目标公司集合的第二类风险特征，基于所述第一类风险特征和所述第二类风险特征确定所述待识别公司的风险分值；若所述待识别企业的风险分值处于预定的分值区间内，则将所述待识别公司确定为非正常申请公司，提取所述非正常申请公司的专利申请并置入非正常申请库。本公开方案利用非正常申请的公司的特征快速分析和判断出涉及非正常申请的公司，进而快速提取出非正常申请。

实施例二、

本公开的实施例提供一种非正常申请的识别装置，如图3所示，图3为本公开实施例提供的一种非正常申请的识别装置30的结构示意图，包括：

公司获取模块310，用于将进行过专利申请的公司确定为待识别公司，确定与所述待识别公司的指定人员具有关联关系的目标公司集合；

风险识别模块320，用于提取所述待识别公司的第一类风险特征，提取所述目标公司集合的第二类风险特征，基于所述第一类风险特征和所述第二类风险特征确定所述待识别公司的风险分值；

申请提取模块330，用于在所述待识别企业的风险分值处于预定的分值区间时，将所述待识别公司确定为非正常申请公司，提取所述非正常申请公司的专利申请并置入非正常申请库。

可选的，所述风险识别模块，具体用于：

针对目标公司集合中的任一公司，确定所述公司的法定代表人的最近一次的变更时间，并确定所述公司的股东的最近一次的变更时间，若两个所述变更时间处于同一日，则将该日记录为所述公司的转让时间；

将所述目标公司集合中的各个公司进行两两组合，得到多个公司对；

确定每个公司对中的两个公司各自的转让时间，并计算出每个公司对的两个公司的转让时间的时间差；

对所述多个公司对所对应的所述时间差进行排序，以确定最大时间差；

确定所述最大时间差所在的时间区间，基于确定的时间区间与风险分值的对应关系变更所述待识别公司的当前风险分值。

可选的，所述风险识别模块，具体用于：

获取所述待识别公司的各个专利申请的申请时间，将其中最早的申请时间确定为目标申请时间；

在所述待识别公司发生过转让的情况下，将所述待识别公司的最近一次转让的转让时间作为目标开始时间，在所述待识别公司未发生过转让的情况下，将所述待识别公司的注册时间作为目标开始时间；

确定所述目标申请时间和所述目标开始时间的时间差，基于所述时间差变更所述待识别公司的当前风险分值。

可选的，所述风险识别模块，具体用于：

根据所述待识别公司的年报数量、最新年报中的实缴资本与注册资本的比例，以及最新年报中的社保人员数量变更所述待识别公司的当前风险分值。

可选的，所述公司获取模块，具体用于：

确定所述待识别公司的法定代表人；

确定所述法定代表人任职的公司或所述法定代表人担任股东的公司，基于所确定的公司形成目标公司集合。

可选的，所述识别装置还包括初筛模块，用于：

基于多个所述待识别公司的公司类型、成立时间、股东高管人数对多个所述待识别公司进行初筛，基于初筛结果排除多个所述待识别公司中的未进行非正常申请的公司。

可选的，所述风险识别模块，具体用于：

确定所述目标公司集合中的公司数量，判断所述公司数量所在的数量区间是否在指定的数量区间内；

若在指定的数量区间内，则依据所述数量区间所对应的风险分值增加所述待识别公司的当前风险分值；

若不在指定的数量区间内，则依据所述数量区间所对应的风险分值以及所述公司数量与所述数量区间边界的数量差值，变更所述待识别公司的当前风险分值。

可选的，所述风险识别模块，具体用于：

将所述目标公司集合中的各个公司进行两两组合，得到多个公司对；

确定每个公司对中的两个公司的成立时间，并计算出每个公司对的两个公司的公司成立间隔时间；

对所述多个公司对所对应的公司成立间隔时间进行排序，以确定最大公司成立间隔时间；

确定所述最大公司成立间隔时间所在的时间区间，基于确定的时间区间与风险分值的对应关系变更所述待识别公司的当前风险分值。

可选的，所述风险识别模块，具体用于：

确定所述待识别公司的公司名称，若所述公司名称中包括知识产权关键词，则变更所述待识别公司的当前风险分值。

可选的，所述风险识别模块，具体用于：

确定所述待识别公司的目标联系方式；

使用所述目标联系方式在全量公司对应的全量联系方式中进行检索，根据在所述全量联系方式中检索到的与所述目标联系方式重复的数量，变更所述待识别公司的当前风险分值。

实施例三、

本公开实施例的还提供一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，处理器执行所述存储介质上存储的计算机程序时，实现一种非正常申请的识别方法，该非正常申请的识别方法包括但不限于：

将进行过专利申请的公司确定为待识别公司，确定与所述待识别公司的指定人员具有关联关系的目标公司集合；

提取所述待识别公司的第一类风险特征，提取所述目标公司集合的第二类风险特征，基于所述第一类风险特征和所述第二类风险特征确定所述待识别公司的风险分值；

若所述待识别企业的风险分值处于预定的分值区间内，则将所述待识别公司确定为非正常申请公司，提取所述非正常申请公司的专利申请并置入非正常申请库。

实施例四、

基于本公开实施例一所述的非正常申请的识别方法，本公开实施例还提供一种用于进行非正常申请的识别的电子设备，如图4所示，图4为本实施例提供的一种用于进行非正常申请的识别的电子设备的硬件结构示意图；该电子设备的硬件结构可以包括：处理器401，通信接口402，存储器403和通信总线404；

其中，处理器401、通信接口402、存储器403通过通信总线404完成相互间的通信；

在一些实施例中，通信接口402可以为通信模块的接口，如GSM模块的接口；

其中，处理器401具体可以配置为运行存储器上存储的可执行程序，从而执行上述任意一方法实施例的所有方法或者其中部分方法。

处理器401可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本公开实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

至此，本公开已经对本主题的特定实施例进行了描述说明。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作可以按照不同的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序，以实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理可以是有利的。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。涉及人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由涉及人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来涉及和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本公开时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

还需要说明的是，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、商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、商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、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本公开可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定事务或实现特定抽象数据维度的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本公开，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行事务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，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，对于系统实施例而言，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。

以上所述仅为本公开的实施例而已，并不用于限制本公开。对于本领域技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的权利要求范围之内。

Claims (13)

1.一种非正常申请的识别方法，其特征在于，包括：

将进行过专利申请的公司确定为待识别公司，确定与所述待识别公司的指定人员具有关联关系的目标公司集合；

提取所述待识别公司的第一类风险特征，提取所述目标公司集合的第二类风险特征，基于所述第一类风险特征和所述第二类风险特征确定所述待识别公司的风险分值；

若所述待识别企业的风险分值处于预定的分值区间内，则将所述待识别公司确定为非正常申请公司，提取所述非正常申请公司的专利申请并置入非正常申请库。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二类风险特征确定所述待识别公司的风险分值，包括：

针对目标公司集合中的任一公司，确定所述公司的法定代表人的最近一次的变更时间，并确定所述公司的股东的最近一次的变更时间，若两个所述变更时间处于同一日，则将该日记录为所述公司的转让时间；

将所述目标公司集合中的各个公司进行两两组合，得到多个公司对；

确定每个公司对中的两个公司各自的转让时间，并计算出每个公司对的两个公司的转让时间的时间差；

对所述多个公司对所对应的所述时间差进行排序，以确定最大时间差；

确定所述最大时间差所在的时间区间，基于确定的时间区间与风险分值的对应关系变更所述待识别公司的当前风险分值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一类风险特征确定所述待识别公司的风险分值，包括：

获取所述待识别公司的各个专利申请的申请时间，将其中最早的申请时间确定为目标申请时间；

在所述待识别公司发生过转让的情况下，将所述待识别公司的最近一次转让的转让时间作为目标开始时间，在所述待识别公司未发生过转让的情况下，将所述待识别公司的注册时间作为目标开始时间；

确定所述目标申请时间和所述目标开始时间的时间差，基于所述时间差变更所述待识别公司的当前风险分值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一类风险特征确定所述待识别公司的风险分值，包括：

根据所述待识别公司的年报数量、最新年报中的实缴资本与注册资本的比例，以及最新年报中的社保人员数量变更所述待识别公司的当前风险分值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定与所述待识别公司的指定人员具有关联关系的目标公司集合，包括：

确定所述待识别公司的法定代表人；

确定所述法定代表人任职的公司或所述法定代表人担任股东的公司，基于所确定的公司形成目标公司集合。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将进行过专利申请的公司确定为待识别公司后，所述方法还包括：

基于多个所述待识别公司的公司类型、成立时间、股东高管人数对多个所述待识别公司进行初筛，基于初筛结果排除多个所述待识别公司中的未进行非正常申请的公司。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二类风险特征确定所述待识别公司的风险分值，包括：

确定所述目标公司集合中的公司数量，判断所述公司数量所在的数量区间是否在指定的数量区间内；

若在指定的数量区间内，则依据所述数量区间所对应的风险分值增加所述待识别公司的当前风险分值；

若不在指定的数量区间内，则依据所述数量区间所对应的风险分值以及所述公司数量与所述数量区间边界的数量差值，变更所述待识别公司的当前风险分值。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二类风险特征确定所述待识别公司的风险分值，包括：

将所述目标公司集合中的各个公司进行两两组合，得到多个公司对；

确定每个公司对中的两个公司的成立时间，并计算出每个公司对的两个公司的公司成立间隔时间；

对所述多个公司对所对应的公司成立间隔时间进行排序，以确定最大公司成立间隔时间；

确定所述最大公司成立间隔时间所在的时间区间，基于确定的时间区间与风险分值的对应关系变更所述待识别公司的当前风险分值。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一类风险特征确定所述待识别公司的风险分值，包括：

确定所述待识别公司的公司名称，若所述公司名称中包括知识产权关键词，则变更所述待识别公司的当前风险分值。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一类风险特征确定所述待识别公司的风险分值，包括：

确定所述待识别公司的目标联系方式；

使用所述目标联系方式在全量公司对应的全量联系方式中进行检索，根据在所述全量联系方式中检索到的与所述目标联系方式重复的数量，变更所述待识别公司的当前风险分值。

11.一种非正常申请的识别装置，其特征在于，包括：

公司获取模块，用于将进行过专利申请的公司确定为待识别公司，确定与所述待识别公司的指定人员具有关联关系的目标公司集合；

风险识别模块，用于提取所述待识别公司的第一类风险特征，提取所述目标公司集合的第二类风险特征，基于所述第一类风险特征和所述第二类风险特征确定所述待识别公司的风险分值；

申请提取模块，用于在所述待识别企业的风险分值处于预定的分值区间时，将所述待识别公司确定为非正常申请公司，提取所述非正常申请公司的专利申请并置入非正常申请库。

12.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，处理器执行所述存储介质上存储的计算机程序时，实现如权利要求1-10中任一项所述的非正常申请的识别方法。

13.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器以及处理器，所述存储器上用于存储计算机可执行程序，所述处理器用于运行所述计算机可执行程序以实施权利要求1-10中任一所述的非正常申请的识别方法。

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