基于大数据的知识产权能力画像建立与分析方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于大数据的知识产权能力画像建立与分析方法，包括：采集企业知识产权数据及预处理；采集的数据设定包含三个维度的一级指标参数、二级指标参数和三级指标参数的企业知识产权能力评估模型；对各级指标参数进行量化处理，对量化后的参数构建三级指标参数的综合测评样本矩阵，随后运用熵权法计算样本矩阵下的各个指标权重及其指标值；根据一级指标权重与一级指标值计算企业知识产权能力评分；采用可视化技术对企业知识产权能力模块进行画像。本发明专利技术还公开了应用上述方法的系统。本发明专利技术三级指标参数和5个维度计算企业知识产权能力评分更贴合企业知识产权全面评估规则，具有极好的通用性和实用性，减少了主观性对决策结果的影响。性对决策结果的影响。性对决策结果的影响。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的知识产权能力画像建立与分析方法及系统


[0001]本专利技术涉及企业知识产权能力评估相关
，特别涉及一种基于大数据的知识产权能力画像建立与分析系统及方法。

技术介绍

[0002]企业知识产权能力是指企业整合其资源，促进知识产权创造、运用与保护，提升市场竞争力、提高经营效益的能力集合，提升企业知识产权能力是实施国家知识产权战略、实现创新型国家的重要路径。
[0003]虽然目前对企业知识产权能力评价研究方法不少，但现有的企业知识产权能力评价方法更多是对评价指标权重采用人为主观赋值，导致决策结果受主观性影响。为解决上述技术问题，现有技术有针对企业知识产权能力进行分析的系统有通过数据获取处理模块、企业评测模块、数据存储模块和数据检索模块，进行企业知识产权大数据分析处理，以知识产权大数据作为基点进行数据加工，解决传统检索方式中的高分散性及信息缺失的问题。
[0004]但是现有评价方法体系缺乏从知识产权创造、运用、保护、管理、服务全链条角度构建评价指标体系，忽略了知识产权管理制度与实施、行业影响力等这些非量化指标，却对企业知识产权能力提升有重大意义的内容。在具体的操作上现有技术方案的方法没有对相关联的各个知识产权数据进行针对性的分析处理，导致分析测评数据的不准确。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种针对性、标准式量化对企业知识产权能力评价的各个指标的基于大数据的知识产权能力画像建立与分析系统及方法。
[0006]本专利技术具体技术方案如下：
[0007]本专利技术提供一种基于大数据的知识产权能力画像建立与分析方法，所述方法包括
[0008]采集企业知识产权数据进行梳理，并对数据进行预处理，形成统一标准化的数据；
[0009]采集的数据设定包含三个维度的一级指标参数、二级指标参数和三级指标参数的企业知识产权能力评估模型；
[0010]对各级指标参数赋值：对三级指标参数进行量化处理，并构建三级指标参数的综合测评样本矩阵，随后运用熵权法计算样本矩阵下的各级各个指标权重及各级各个指标值；
[0011]根据一级指标权重与一级指标值，计算得到企业知识产权能力评分；
[0012]根据计算所得的评分，采用可视化技术对企业知识产权能力模块进行画像。
[0013]优选的，所述一级指标包括创造能力A1、运用能力A2、保护能力A3；
[0014]所述创造能力A1包括以下二级指标参数：创新质量B1和创新数量B2；所述创新质量B1包括以下三级指标参数：专利知识宽度C1和专利被引量C2；所述创新数量B2包括以下三级指标参数：专利技术专利申请量占专利申请量比重C3、有效专利数量C4和10万元经费投入
的专利技术专利申请量C5；
[0015]所述运用能力A2包括以下二级指标参数：专利实施能力B3、投融资能力B4和获利能力B5；所述专利实施能力B3包括以下三级指标参数：已实施专利技术专利占全部专利技术专利的比重C6和专利许可与转让收入与新产品销售收入的比值C7；所述投融资能力B4包括以下三级指标参数：质押融资C8、作价入股C9和证券化C10；所述获利能力B5包括以下三级指标参数：许可或转让活力C11和诉讼获利C12；
[0016]所述保护能力A3包括以下二级指标参数：专利持有能力B6；所述专利持有能力B6包括以下三级指标参数：拥有专利的企业数占全部专利技术专利的比重C13和万名企业就业人员专利技术专利拥有量C14。
[0017]其中，所述专利知识宽度C1量化处理的计算公式为：
[0018][0019]其中，为企业i至t年在m大组下申请专利的累计数量，Z
it
为企业i至t年在全部大组下申请专利的累计数目。
[0020]优选的，所述一级指标还包括管理能力A4和服务能力A5；
[0021]所述管理能力A4包括以下二级指标参数：管理体系B7和管理制度B8；所述管理体系B7包括以下三级指标参数：贯标认证C15；所述管理制度B8包括以下三级指标参数：知识产权管理制度与实施C16、知识产权管理部门的设置与人员配备C17和知识产权相关的教育培训活动量C18；
[0022]所述服务能力A5包括以下二级指标参数：行业影响力B9和社会效益B10；所述行业影响力B9包括以下三级指标参数：加入行业学协会C19；所述社会效益B10包括以下三级指标参数：荣获国家、省、市荣誉C20。
[0023]其中，在进行量化处理时，检测是否有所述贯标认证C15、知识产权管理制度与实施C16、知识产权管理部门的设置与人员配备C17、知识产权相关的教育培训活动量C18、加入行业学协会C19、荣获国家/省/市荣誉C20指标，如果有，对应指标赋值为1，无，则赋值为0。
[0024]优选的，所述构建三级指标参数的综合测评样本矩阵具体包括：
[0025]S1、以三级各个指标建立综合测评样本矩阵，定义测评样本矩阵为：
[0026]C＝(c
ij
)
20
×
k
ꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0027]其中i＝1，2，...20；j＝1，2，...，k，i表示按照数字1～20编号的三级指标，j表示企业的编号；对初始数据做极差标准化处理：
[0028][0029]标准化后得到下列样本矩阵：
[0030]X＝(x
in
)
20
×
k
ꢀꢀꢀ
(4)。
[0031]优选的，所述运用熵权法计算样本矩阵下的各级各个指标权重及各级各个指标值具体包括：
[0032]S2、确定三级指标权重：
[0033]采用熵权法计算三级指标权重，计算指标x
ij
的比重p
ij
：
[0034][0035]计算第j个企业第i个指标熵值e
i
：
[0036][0037]计算第j个企业的差异性系数g
i
，其中g
i
＝1
‑
e
i
；当g
j
值越大，则指标在综合测评中的影响力也就越大；计算指标的权数w
ij
，得到：
[0038][0039]S3、确定二级指标权重：
[0040]计算得到第j个企业某个二级指标B
i'j
值：
[0041][0042]其中，i'表示按照数字1～10编号的二级指标，x为对应二级指标下的三级指标C的第一个编号，n为对应二级指标C下的三级指标的最后一个编号；根据公式(8)计算得到创新质量B1、创新数量B2、专利实施能力B3、融资能力B4、获利能力B5、专利持有能力B6、管理体系B7、管理制度B8、行业影响力B9和社会效益B10值；
[0043]重复S1和S2步骤，得到第j个企业二级指标权重d
ij
；
[0044]S4、确定一级指标及权重：
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的知识产权能力画像建立与分析方法，其特征在于，所述方法包括采集企业知识产权数据进行梳理，并对数据进行预处理，形成统一标准化的数据；采集的数据设定包含三个维度的一级指标参数、二级指标参数和三级指标参数的企业知识产权能力评估模型；对各级指标参数赋值：对三级指标参数进行量化处理，并构建三级指标参数的综合测评样本矩阵，随后运用熵权法计算样本矩阵下的各级各个指标权重及各级各个指标值；根据一级指标权重与一级指标值，计算得到企业知识产权能力评分；根据计算所得的评分，采用可视化技术对企业知识产权能力模块进行画像。2.如权利要求1所述的基于大数据的知识产权能力画像建立与分析方法，其特征在于，所述一级指标包括创造能力A1、运用能力A2、保护能力A3；所述创造能力A1包括以下二级指标参数：创新质量B1和创新数量B2；所述创新质量B1包括以下三级指标参数：专利知识宽度C1和专利被引量C2；所述创新数量B2包括以下三级指标参数：发明专利申请量占专利申请量比重C3、有效专利数量C4和10万元经费投入的发明专利申请量C5；所述运用能力A2包括以下二级指标参数：专利实施能力B3、投融资能力B4和获利能力B5；所述专利实施能力B3包括以下三级指标参数：已实施发明专利占全部发明专利的比重C6和专利许可与转让收入与新产品销售收入的比值C7；所述投融资能力B4包括以下三级指标参数：质押融资C8、作价入股C9和证券化C10；所述获利能力B5包括以下三级指标参数：许可或转让活力C11和诉讼获利C12；所述保护能力A3包括以下二级指标参数：专利持有能力B6；所述专利持有能力B6包括以下三级指标参数：拥有专利的企业数占全部发明专利的比重C13和万名企业就业人员发明专利拥有量C14。3.如权利要求2所述的基于大数据的知识产权能力画像建立与分析方法，其特征在于，所述专利知识宽度C1量化处理的计算公式为：其中，为企业i至t年在m大组下申请专利的累计数量，Z
it
为企业i至t年在全部大组下申请专利的累计数目。4.如权利要求2所述的基于大数据的知识产权能力画像建立与分析方法，其特征在于，所述一级指标还包括管理能力A4和服务能力A5；所述管理能力A4包括以下二级指标参数：管理体系B7和管理制度B8；所述管理体系B7包括以下三级指标参数：贯标认证C15；所述管理制度B8包括以下三级指标参数：知识产权管理制度与实施C16、知识产权管理部门的设置与人员配备C17和知识产权相关的教育培训活动量C18；所述服务能力A5包括以下二级指标参数：行业影响力B9和社会效益B10；所述行业影响力B9包括以下三级指标参数：加入行业学协会C19；所述社会效益B10包括以下三级指标参数：荣获国家、省、市荣誉C20。5.如权利要求4所述的基于大数据的知识产权能力画像建立与分析方法，其特征在于，
在进行量化处理时，检测是否有所述贯标认证C15、知识产权管理制度与实施C16、知识产权管理部门的设置与人员配备C17、知识产权相关的教育培训活动量C18、加入行业学协会C19、荣获国家/省/市荣誉C20指标，如果有，对应指标赋值为1，无，则赋值为0。6.如权利要求4所述的基于大数据的知识产权能力画像建立与分析方法，其特征在于，所述构建三级指标参数的综合测评样本矩阵具体包括：S1、以三级各个指标建立综合测评样本矩阵，定义测评样本矩阵为：C＝(c
ij
)
20
×
k
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)其中i＝1,2,
…
20；j＝1,2,
…
,k，i表示按照数字1～20编号的三级指标，j表示企业的编号；对初始数据做极差标准化处理：标准化后得到下列样本矩阵：X＝(x
ij
)
20
×
k
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)。7.如权利要求6所述的基于大数据的知识产权能力画像建立与分析方法，其特征在于，所述运用熵权法计算样本矩阵下的各级各个指标权重及各级各个指标值具体包括：S2、确定三级指标权重：采用熵权法计算三级指标权重，计算指标x
ij
的比重p
ij
：计算...

【专利技术属性】
技术研发人员：王春明，宇岩，池玉梅，汤正午，陈麒羽，褚英敏，张丽佳，
申请(专利权)人：广东省科技图书馆广东省科学院信息研究所，
类型：发明
国别省市：