CN116186285A - 基于企业知识图谱的知识产权业务推荐方法、系统及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种基于企业知识图谱的知识产权业务推荐方法、系统及介质，包括如下步骤：分别采集政策信息数据、商标信息数据、专利信息数据以及企业信息数据，进行数据加工处理得到标准化信息数据集；分别生成第一条件特征数据和生成第二条件特征数据；根据预构建的企业知识图谱和企业信息数据，匹配第一条件特征数据，获得客群画像；基于客群画像和第二条件特征数据匹配预构建的企业知识图谱，获得客户画像，并确定目标客户。本发明通过企业知识图谱和采集加工后的信息数据，生成筛选条件，从而确认知识产权业务服务商的目标客户，提高业务服务商寻找目标客户的效率和准确性。
Description
技术领域
本发明涉及数据挖掘领域，具体涉及一种基于企业知识图谱的知识产权业务推荐方法、系统及介质。
背景技术
目标客户的寻找和筛选是知识产权业务服务商在挖掘业务信息时遇到的场景，目前知识产权业务服务商没有相近的系统进行精确地目标客户查询，而知识产权业务主要分为项目申报业务和专利商标代理业务两大类，其中：
项目申报业务的目标客户开发方式为：通过在国家部委、省市各级机构的科技局、工信局等网站，查找科技型中小企业、创新型中小企业等较低门槛项目的公示或公告名单，再寻找对应企业进行联系；
专利商标业务的客户开发方式为：使用第三方SaaS产品(如探迹、励销云、启客多等)，基于销售人员的业务认知搭建客户画像，根据客户需求寻找对应企业进行联系，或者通过商标局或专利局每期的商标公告和专利公告，查找对应企业进行联系；
然而，以上寻找目标客户的方法存在以下缺点：
(1)获取到的潜在客户名单数量少，例如项目申报业务，按某个项目已认定的名单来查找企业，会错过大量接近项目申报条件或可达成项目申报条件的潜在客户；
(2)关于特定的业务，目前没有方法获取到潜在客户，例如商标驳回复审业务，代理机构只能知晓自己代理的商标是否被驳回，无法获取到非代理商标被驳回的信息，无法为这部分需要办理复审业务的潜在客户提供服务；
(3)筛选条件有限，客户筛选不精准，第三方营销SaaS产品一般只支持筛选维度间的交集和并集计算，无法支撑复杂的计算规则，无法精准筛选潜在客户。
(4)政策项目数量庞大，无法及时获取来自各机构的政策信息，并找到符合申报条件的潜在客户；
(5)无法识别企业潜在的业务商机，在查看任意一个企业时，无法快速判断该企业能申报什么项目，可办理什么代理业务；
因此，目前市面上亟需一种知识产权业务推荐策略，解决知识产权业务服务商寻找目标客户时筛选效率低、匹配程度低和精准度不够的缺点。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提出一种基于企业知识图谱的知识产权业务推荐方法、系统及介质，提高知识产权业务服务商寻找目标客户时筛选的效率、匹配度和精准度。
本发明的技术方案是这样实现的：
第一方面，本发明一种基于企业知识图谱的知识产权业务推荐方法，包括如下步骤：
分别采集政策信息数据、商标信息数据、专利信息数据以及企业信息数据，对所述信息数据进行数据加工处理，得到标准化信息数据集；
分析解构所述标准化信息数据集并进行结构化处理，提取条件指标信息，生成多组第一条件特征数据；
根据预构建的企业知识图谱和所述企业信息数据，匹配所述条件特征数据，获得基于客群分类的多个客群画像，所述客群画像包括：高新企业客群画像、专精特新客群画像、科技项目客群画像、专利代理客群画像以及商标代理客群画像；
基于预构建的企业知识图谱和精确筛选规则对所述标准化信息数据集进行二次数据加工处理，生成多组第二条件特征数据；
基于所述客群画像和所述第二条件特征数据匹配预构建的企业知识图谱，获得客户画像，根据所述客群画像和所述客户画像确定目标客户。
作为优选的，所述信息数据集为通过爬虫技术获得的网络公开信息，所述网络公开信息包括：国家机构发布的政策信息、商标相关信息、专利相关信息、企业黄页信息、企业工商信息以及企业公开招聘信息。
作为优选的，所述数据加工处理包括：数据解析、数据标准化、数据映射、核心字段提取以及多维度加工。
作为优选的，所述条件指标信息包括企业条件信息、政策条件指标信息以及申报条件指标信息。
作为优选的，所述第一条件特征数据为基于所述政策信息、商标信息以及专利信息生成的条件识别特征数据，所述第一条件特征数据用于作为识别企业客群分类并生成客群画像的筛选条件。
作为优选的，所述精确筛选规则为通过企业信息、政策信息、商标信息以及专利信息建立的多维筛选条件，所述筛选条件包括：所属领域、成立时间、注册地区、详细地址、产业分类、资质条件、项目名称、项目地区、主管机构、项目进度、资助金额、截止时间、知识产权价值、专利申请、驳回复审、年费代缴、著录项变更、商标注册、商标续展、商标宽展、商标变更以及商标驳回复审。
作为优选的，所述第二条件特征数据为所述标准化数据集中作为筛选条件的企业基础信息数据和政策信息数据，所述第二条件特征数据用于作为筛选企业客群中目标客户企业并生成客户画像的筛选条件。
作为优选的，所述产业分类通过政策信息中发布的产业分类判别条件与企业信息进行初步映射，获得对应企业的多个产业分类，再企业信息提取企业特征数据，计算企业真实业务标签，并与预构建的企业知识图谱相匹配，识别企业的产业分类。
作为优选的，所述知识产权价值通过所述专利信息数据和商标信息数据匹配企业信息数据，获得企业对应的知识产权数据集，根据所述政策信息数据中发布的知识产权价值标准，计算并识别所述知识产权数据集对应的企业知识产权价值。
第二方面，本发明一种基于企业知识图谱的知识产权业务推荐系统，用于执行第一方面任一项所述的一种基于企业知识图谱的知识产权业务推荐方法，所述系统包括：
数据采集加工模块，用于分别采集政策信息数据、商标信息数据、专利信息数据以及企业信息数据，对所述信息数据进行数据加工处理，得到标准化信息数据集；
第一条件特征数据生成模块，用于分析解构所述标准化信息数据集并进行结构化处理，提取条件指标信息，生成多组第一条件特征数据；
客群画像生成模块，根据预构建的企业知识图谱和所述企业信息数据，匹配所述条件特征数据，获得基于客群分类的多个客群画像，所述客群画像包括：高新企业客群画像、专精特新客群画像、科技项目客群画像、专利代理客群画像以及商标代理客群画像；
第二条件特征数据生成模块，用于基于预构建的企业知识图谱和精确筛选规则对所述标准化信息数据集进行二次数据加工处理，生成多组第二条件特征数据；
客户画像生成模块，用于基于所述客群分类和所述第二特征数据在企业知识图谱中匹配的企业，确定目标客户。
第三方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时，使所述处理器执行如第一方面任一项所述的方法。
与现有技术相比，本发明一种基于企业知识图谱的知识产权业务推荐方法、系统及介质具有以下优点：
(1)通过解构采集后的政策信息，获得结构化的条件信息数据，采用企业信息对比匹配专利信息、商标信息以及条件信息数据，识别出知识产权业务对应的企业，并进行客群识别和归类，服务商可通过客群分类直接查找和筛选目标客群内的目标客户，提高查询效率。
(2)通过生成多维度的筛选条件，结合客群内企业的业务需求情况，精确筛选和查询合适的目标企业，提高效率的同时也增加了精准度。
(3)通过预构建的企业知识图谱，可查询到企业相关联的全部知识产权相关信息，确保查询筛选结果符合项目业务需求或代理业务需求。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明基于企业知识图谱的知识产权业务推荐方法的流程示意图；
图2为本发明基于企业知识图谱的知识产权业务推荐系统的示意图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本公开实施例的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本公开实施例进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本公开实施例，但是，本公开实施例还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施，因此，本公开实施例的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
实施例1
如图1所示，本发明实施例基于企业知识图谱的知识产权业务推荐方法，包括如下步骤：
S101:分别采集政策信息数据、商标信息数据、专利信息数据以及企业信息数据，对所述信息数据进行数据加工处理，得到标准化信息数据集；
S102：分析解构所述标准化信息数据集并进行结构化处理，提取条件指标信息，生成多组第一条件特征数据；
S103:根据预构建的企业知识图谱和所述企业信息数据，匹配所述条件特征数据，获得基于客群分类的多个客群画像，所述客群画像包括：高新企业客群画像、专精特新客群画像、科技项目客群画像、专利代理客群画像以及商标代理客群画像；
S104：基于预构建的企业知识图谱和精确筛选规则对所述标准化信息数据集进行二次数据加工处理，生成多组第二条件特征数据；
S105：基于所述客群画像和所述第二条件特征数据匹配预构建的企业知识图谱，获得客户画像，根据所述客群画像和所述客户画像确定目标客户。
在本实施例中，所述信息数据集为通过爬虫技术获得的网络公开信息，所述网络公开信息包括：国家机构发布的政策信息、商标相关信息、专利相关信息、企业黄页信息、企业工商信息以及企业公开招聘信息。
在本实施例中，所述数据加工处理包括：数据解析、数据标准化、数据映射、核心字段提取以及多维度加工。
本实施例中，所述条件指标信息包括企业条件信息、政策条件指标信息以及申报条件指标信息。
在本实施例中，所述第一条件特征数据为基于所述政策信息、商标信息以及专利信息生成的条件识别特征数据，所述第一条件特征数据用于作为识别企业客群分类并生成客群画像的筛选条件。
在本实施例中，所述精确筛选规则为通过企业信息、政策信息、商标信息以及专利信息建立的多维筛选条件，所述筛选条件包括：所属领域、成立时间、注册地区、详细地址、产业分类、资质条件、项目名称、项目地区、主管机构、项目进度、资助金额、截止时间、知识产权价值、专利申请、驳回复审、年费代缴、著录项变更、商标注册、商标续展、商标宽展、商标变更以及商标驳回复审。
本实施例中，所述第二条件特征数据为所述标准化数据集中作为筛选条件的企业基础信息数据和政策信息数据，所述第二条件特征数据用于作为筛选企业客群中目标客户企业并生成客户画像的筛选条件。
在本实施例中，所述产业分类通过政策信息中发布的产业分类判别条件与企业信息进行初步映射，获得对应企业的多个产业分类，再企业信息提取企业特征数据，计算企业真实业务标签，并与预构建的企业知识图谱相匹配，识别企业的产业分类。
在本实施例中，所述知识产权价值通过所述专利信息数据和商标信息数据匹配企业信息数据，获得企业对应的知识产权数据集，根据所述政策信息数据中发布的知识产权价值标准，计算并识别所述知识产权数据集对应的企业知识产权价值。
本实施例的一种基于企业知识图谱的知识产权业务推荐方法，企业知识图谱和采集加工后的信息数据，生成筛选条件，从而确认知识产权业务服务商的目标客户，提高业务服务商寻找目标客户的效率和准确性，具有以下优点：
(1)通过解构采集后的政策信息，获得结构化的条件信息数据，采用企业信息对比匹配专利信息、商标信息以及条件信息数据，识别出知识产权业务对应的企业，并进行客群识别和归类，服务商可通过客群分类直接查找和筛选目标客群内的目标客户，提高查询效率。
(2)通过生成多维度的筛选条件，结合客群内企业的业务需求情况，精确筛选和查询合适的目标企业，提高效率的同时也增加了精准度。
(3)通过预构建的企业知识图谱，可查询到企业相关联的全部知识产权相关信息，确保查询筛选结果符合项目业务需求或代理业务需求。
实施例2
本发明提供了一种基于企业知识图谱的知识产权业务推荐系统，用于执行如实施例1中的基于企业知识图谱的知识产权业务推荐方法，系统包括：
数据采集加工模块，用于分别采集政策信息数据、商标信息数据、专利信息数据以及企业信息数据，对所述信息数据进行数据加工处理，得到标准化信息数据集；
第一条件特征数据生成模块，用于分析解构所述标准化信息数据集并进行结构化处理，提取条件指标信息，生成多组第一条件特征数据；
客群画像生成模块，根据预构建的企业知识图谱和所述企业信息数据，匹配所述条件特征数据，获得基于客群分类的多个客群画像，所述客群画像包括：高新企业客群画像、专精特新客群画像、科技项目客群画像、专利代理客群画像以及商标代理客群画像；
第二条件特征数据生成模块，用于基于预构建的企业知识图谱和精确筛选规则对所述标准化信息数据集进行二次数据加工处理，生成多组第二条件特征数据；
客户画像生成模块，用于基于所述客群分类和所述第二特征数据在企业知识图谱中匹配的企业，确定目标客户。
实施例3
本实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时，使所述处理器执行实施例1公开的方法。具体地，可以提供配有存储介质的系统或者装置，在该存储介质上存储着实现上述实施例中任一实施例的功能的软件程序代码，且使该系统或者装置的计算机(或CPU或MPU)读出并执行存储在存储介质中的程序代码。
在这种情况下，从存储介质读取的程序代码本身可实现上述实施例中任何一项实施例的功能，因此程序代码和存储程序代码的存储介质构成了本发明的一部分。
用于提供程序代码的存储介质实施例包括软盘、硬盘、磁光盘、光盘(如CD-ROM、CD-R、CD-RW、DVD-ROM、DVD-RAM、DVD-RW、DVD+RW)、磁带、非易失性存储卡和ROM。可选择地，可以由通信网络从服务器计算机上下载程序代码。
此外，应该清楚的是，不仅可以通过执行计算机所读出的程序代码，而且可以通过基于程序代码的指令使计算机上操作的操作系统等来完成部分或者全部的实际操作，从而实现上述实施例中任意一项实施例的功能。
此外，可以理解的是，将由存储介质读出的程序代码写到插入计算机内的扩展板中所设置的存储器中或者写到与计算机相连接的扩展单元中设置的存储器中，随后基于程序代码的指令使安装在扩展板或者扩展单元上的CPU等来执行部分和全部实际操作，从而实现上述实施例中任一实施例的功能。
需要说明的是，上述各流程和各系统结构图中不是所有的步骤和模块都是必须的，可以根据实际的需要忽略某些步骤或模块。各步骤的执行顺序不是固定的，可以根据需要进行调整。上述各实施例中描述的系统结构可以是物理结构，也可以是逻辑结构，即，有些模块可能由同一物理实体实现，或者，有些模块可能分由多个物理实体实现，或者，可以由多个独立设备中的某些部件共同实现。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (11)
1.一种基于企业知识图谱的知识产权业务推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：
分别采集政策信息数据、商标信息数据、专利信息数据以及企业信息数据，对所述信息数据进行数据加工处理，得到标准化信息数据集；
分析解构所述标准化信息数据集并进行结构化处理，提取条件指标信息，生成多组第一条件特征数据；
根据预构建的企业知识图谱和所述企业信息数据，匹配所述条件特征数据，获得基于客群分类的多个客群画像，所述客群画像包括：高新企业客群画像、专精特新客群画像、科技项目客群画像、专利代理客群画像以及商标代理客群画像；
基于预构建的企业知识图谱和精确筛选规则对所述标准化信息数据集进行二次数据加工处理，生成多组第二条件特征数据；
基于所述客群画像和所述第二条件特征数据匹配预构建的企业知识图谱，获得客户画像，根据所述客群画像和所述客户画像确定目标客户。
2.根据权利要求1所述的基于企业知识图谱的知识产权业务推荐方法，其特征在于，所述信息数据集为通过爬虫技术获得的网络公开信息，所述网络公开信息包括：国家机构发布的政策信息、商标相关信息、专利相关信息、企业黄页信息、企业工商信息以及企业公开招聘信息。
3.根据权利要求1所述的基于企业知识图谱的知识产权业务推荐方法，其特征在于，所述数据加工处理包括：数据解析、数据标准化、数据映射、核心字段提取以及多维度加工。
4.根据权利要求1所述的基于企业知识图谱的知识产权业务推荐方法，其特征在于，所述条件指标信息包括企业条件信息、政策条件指标信息以及申报条件指标信息。
5.根据权利要求4所述的基于企业知识图谱的知识产权业务推荐方法，其特征在于，所述第一条件特征数据为基于所述政策信息、商标信息以及专利信息生成的条件识别特征数据，所述第一条件特征数据用于作为识别企业客群分类并生成客群画像的筛选条件。
6.根据权利要求1所述的基于企业知识图谱的知识产权业务推荐方法，其特征在于，所述精确筛选规则为通过企业信息、政策信息、商标信息以及专利信息建立的多维筛选条件，所述筛选条件包括：所属领域、成立时间、注册地区、详细地址、产业分类、资质条件、项目名称、项目地区、主管机构、项目进度、资助金额、截止时间、知识产权价值、专利申请、驳回复审、年费代缴、著录项变更、商标注册、商标续展、商标宽展、商标变更以及商标驳回复审。
7.根据权利要求6所述的基于企业知识图谱的知识产权业务推荐方法，其特征在于，所述第二条件特征数据为所述标准化数据集中作为筛选条件的企业基础信息数据和政策信息数据，所述第二条件特征数据用于作为筛选企业客群中目标客户企业并生成客户画像的筛选条件。
8.根据权利要求6所述的基于企业知识图谱的知识产权业务推荐方法，其特征在于，所述产业分类通过政策信息中发布的产业分类判别条件与企业信息进行初步映射，获得对应企业的多个产业分类，再企业信息提取企业特征数据，计算企业真实业务标签，并与预构建的企业知识图谱相匹配，识别企业的产业分类。
9.根据权利要求6所述的基于企业知识图谱的知识产权业务推荐方法，其特征在于，所述知识产权价值通过所述专利信息数据和商标信息数据匹配企业信息数据，获得企业对应的知识产权数据集，根据所述政策信息数据中发布的知识产权价值标准，计算并识别所述知识产权数据集对应的企业知识产权价值。
10.一种基于企业知识图谱的知识产权业务推荐系统，其特征在于，用于执行如权利要求1-9任一项所述的基于企业知识图谱的知识产权业务推荐方法，所述系统包括：
数据采集加工模块，用于分别采集政策信息数据、商标信息数据、专利信息数据以及企业信息数据，对所述信息数据进行数据加工处理，得到标准化信息数据集；
第一条件特征数据生成模块，用于分析解构所述标准化信息数据集并进行结构化处理，提取条件指标信息，生成多组第一条件特征数据；
客群画像生成模块，根据预构建的企业知识图谱和所述企业信息数据，匹配所述条件特征数据，获得基于客群分类的多个客群画像，所述客群画像包括：高新企业客群画像、专精特新客群画像、科技项目客群画像、专利代理客群画像以及商标代理客群画像；
第二条件特征数据生成模块，用于基于预构建的企业知识图谱和精确筛选规则对所述标准化信息数据集进行二次数据加工处理，生成多组第二条件特征数据；
客户画像生成模块，用于基于所述客群分类和所述第二特征数据在企业知识图谱中匹配的企业，确定目标客户。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1-9任一项所述的方法。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |