[发明专利]专利检索结果的排序方法和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种专利检索结果的排序方法，其特征在于，包括：

获得多个专利文件的多维度参数；

采用专利价值度评价模型，将所述多维度参数根据各自的权重求和转换成单个专利价值度；以及

根据所述专利价值度对所述多个专利文件进行排序，

其中，所述多维度参数至少包括第i个专利参数，所述第i个专利参数是权利要求数量、专利引证数量、同族专利数量中的任意一个，所述第i个专利参数的贡献是依据专利数据库中选取的专利数据样本的分布概率，采用以下的非线性数据模型拟合所述专利数据样本的分布情况得出的计算值：

其中，V_i 即指第i个专利参数对专利价值的贡献，M为V_i 能取到的最大值，p为参数值，K为参数值的阈值，

所述专利价值度评价模型采用所述多维度参数作为评价指标，根据所述专利数据库中实时采集的动态指标定期进行适应性调整。

2.根据权利要求1所述的排序方法，其特征在于，还包括：根据专利数据库的大数据统计分析结果构建专利价值度评价模型。

3.根据权利要求2所述的排序方法，其特征在于，构建专利价值度评价模型包括：

选取影响专利价值度的参数；

根据预设的专利价值度评价标准选取专利数据样本；

基于所选取的专利数据样本建立体现所选取的参数与专利价值度之间关系的评价公式。

4.根据权利要求3所述的排序方法，还包括：根据筛选和排序结果来优化专利价值度评价模型。

5.根据权利要求4所述的排序方法，其特征在于，所构建的专利价值度评价模型包括第一模型以及与第一模型不同的第二模型，所述优化专利价值度评价模型包括：

将被第一模型和/或第二模型评价为价值度在期望范围的目标专利作为参考专利；以及

利用所述参考专利来更新用于构建第一模型和/或第二模型的专利数据样本。

6.根据权利要求3所述的排序方法，其特征在于，所构建的专利价值度评价模型包括第一模型以及与第一模型不同的第二模型，所述专利检索结果的排序方法还包括：

分别使用第一模型和第二模型对预先选定的验证数据计算价值度以得到第一评价结果和第二评价结果；

将第一评价结果与第二评价结果相比较；

基于比较结果来调整第一模型和/或第二模型。

7.根据权利要求3所述的排序方法，其特征在于，所构建的专利价值度评价模型包括第一模型，所述专利检索结果的排序方法还包括：

使用第一模型对预先选定的验证数据计算价值度以获得第一评价结果；

对构建第一模型所使用的专利数据样本计算价值度以获得第二评价结果；

将第一评价结果与第二评价结果相比较；

基于比较结果来调整第一模型。

8.根据权利要求3所述的排序方法，其特征在于，所述专利检索结果的排序方法还包括：在根据所构建的专利价值度评价模型对目标专利计算价值度之后，将评价结果进行归一化处理以转换成在预设范围内的评价分数值。

9.根据权利要求3所述的排序方法，其特征在于，所选取的参数有多个，所述基于所选取的专利数据样本建立体现所选取的参数与专利价值度之间关系的评价公式包括：

针对每个所选取的参数，分别基于所选取的专利数据样本建立体现该参数与专利价值度之间关系的子评价公式；

将子评价公式的加权和，作为针对所选取的全体参数的评价公式。

10.根据权利要求3所述的排序方法，其特征在于，所选取的参数分为多组，所述基于所选取的专利数据样本建立体现所选取的参数与专利价值度之间关系的评价公式包括：

针对每个所选取的每一组参数，分别基于所选取的专利数据样本建立体现该组参数与专利价值度之间关系的子评价公式；

将子评价公式的加权和，作为针对所选取的全体参数的评价公式。