本申请公开了一种基于专利数据的产业可行性分析方法、设备及介质，涉及数据处理技术领域，方法包括：确定产业名词，根据产业名词确定相关的第一专利数据组，其中，第一专利数据组包括但不限于专利数量、专利增量、引用数量；根据第一专利数据组确定引用均量；根据产业名词确定相关的第二专利数据组，其中，第二专利数据组包括但不限于转让次数、交易总值；根据第一专利数据组和第二专利数据组确定交易均值；根据第一专利数据组、第二专利数据组、引用均量、交易均值进行模型训练，以得到可行性分析模型；通过可行性分析模块对专利数据进行模型分析，以得到专利数据对应的可行性结果。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，尤其涉及一种基于专利数据的产业可行性分析方法、设备及介质。
技术介绍
1、专利是一项衡量专利技术的指标，标志着新技术原理的出现。专利技术主题发现对于快速整体掌握领域技术研究热点、技术创新发展决策和行业投资规划有重要借鉴意义。国内外研究人员对专利情报网络图进行分析，从网络中发掘有价值的情报信息及其所在位置。对于企业而言，高新技术投资的企业需要根据创新技术是否具有在产业应用的可行性，以及是否具有应用成熟度，分析该专利是否具有投资前景，以及按照不同的阶段判断应当采用怎样的投资策略。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本申请提出了一种基于专利数据的产业可行性分析方法，包括：确定产业名词，根据所述产业名词确定相关的第一专利数据组，其中，所述第一专利数据组包括但不限于专利数量、专利增量、引用数量；根据所述第一专利数据组确定引用均量；根据所述产业名词确定相关的第二专利数据组，其中，所述第二专利数据组包括但不限于转让次数、交易总值；根据所述第一专利数据组和所述第二专利数据组确定交易均值；根据所述第一专利数据组、所述第二专利数据组、所述引用均量、所述交易均值进行模型训练，以得到可行性分析模型；通过所述可行性分析模块对专利数据进行模型分析，以得到所述专利数据对应的可行性结果。
2、在一个示例中，进行模型训练之前，所述方法还包括：确定预先设置的专利阶段，并确定所述专利阶段对应的类簇数据，其中，所述类簇数据包括被引用数、转让次数、交易额度；根据所述类簇数据确定验证数据。</p>3、在一个示例中，进行模型训练，具体包括：根据所述第一专利数据组、所述第二专利数据组、所述引用均量、所述交易均值确定输入数据，并根据所述输入数据和所述验证数据确定训练数据，以根据所述训练数据进行模型训练。
4、在一个示例中，根据所述第一专利数据组确定引用均量，具体包括：根据所述专利数量和所述引用数量进行均值计算，以得到所述引用均量，所述引用均量的计算公式为：
5、
6、其中，为所述引用数量，为专利数量，为所述引用均量。
7、在一个示例中，根据所述第一专利数据组和所述第二专利数据组确定交易均值，具体包括：根据所述交易总值和所述转让次数进行均值计算，以得到所述交易均值，所述交易均值的计算公式为：
8、
9、其中，为所述交易总值，为转让次数，为所述交易均值。
10、在一个示例中，所述方法还包括：根据所述训练数据确定样本点，并确定模型超平面，根据所述样本点计算所述超平面的几何间隔；所述几何间隔的计算公式为：
11、
12、其中，为所述几何间隔，(，)为所述样本点，为所述模型超平面的权重，为所述模型超平面的截距。
13、在一个示例中，所述方法还包括：确定所述模型超平面的几何间隔总和，并确定所述几何间隔总和的最小值；根据所述最小值确定径向基函数，以根据所述径向基函数确定所述可行性分析模型。
14、在一个示例中，通过所述可行性分析模块对专利数据进行模型分析，具体包括：确定专利文件，并确定所述专利文件对应的参考时限，根据所述参考时限确定所述第一专利数据组和所述第二专利数据组；将所述第一专利数据组和所述第二专利数据组输入至所述可行性分析模块，以得到所述专利文件对应的专利阶段，从而根据所述专利阶段确定所述可行性结果。
15、另一方面，本申请还提出了一种基于专利数据的产业可行性分析设备，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，以使所述一种基于专利数据的产业可行性分析设备能够执行：确定产业名词，根据所述产业名词确定相关的第一专利数据组，其中，所述第一专利数据组包括但不限于专利数量、专利增量、引用数量；根据所述第一专利数据组确定引用均量；根据所述产业名词确定相关的第二专利数据组，其中，所述第二专利数据组包括但不限于转让次数、交易总值；根据所述第一专利数据组和所述第二专利数据组确定交易均值；根据所述第一专利数据组、所述第二专利数据组、所述引用均量、所述交易均值进行模型训练，以得到可行性分析模型；通过所述可行性分析模块对专利数据进行模型分析，以得到所述专利数据对应的可行性结果。
16、另一方面，本申请还提出了一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为：确定产业名词，根据所述产业名词确定相关的第一专利数据组，其中，所述第一专利数据组包括但不限于专利数量、专利增量、引用数量；根据所述第一专利数据组确定引用均量；根据所述产业名词确定相关的第二专利数据组，其中，所述第二专利数据组包括但不限于转让次数、交易总值；根据所述第一专利数据组和所述第二专利数据组确定交易均值；根据所述第一专利数据组、所述第二专利数据组、所述引用均量、所述交易均值进行模型训练，以得到可行性分析模型；通过所述可行性分析模块对专利数据进行模型分析，以得到所述专利数据对应的可行性结果。
17、本申请通过构建了一个智能模型，输入创新技术相关的专利技术专利数据特征，输出专利的阶段性结果。实现利用人工智能模型对创新技术成熟度的评价与判断，为投资企业或者投资者提供相关产业应用的成熟度的量化信息，便于企业进行投资决策。
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【技术保护点】
1.一种基于专利数据的产业可行性分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进行模型训练之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，进行模型训练，具体包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一专利数据组确定引用均量，具体包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一专利数据组和所述第二专利数据组确定交易均值，具体包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述可行性分析模块对专利数据进行模型分析，具体包括：
9.一种基于专利数据的产业可行性分析设备，其特征在于，包括：
10.一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述计算机可执行指令设置为：
【技术特征摘要】
1.一种基于专利数据的产业可行性分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进行模型训练之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，进行模型训练，具体包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一专利数据组确定引用均量，具体包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一专利数据组和所述第二专利数据组确定交易均值，具体...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋业臻，肖维斌，黄杰，李小龙，
申请(专利权)人：山东心法科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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