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申请/专利权人：浙江知识产权交易中心有限公司

摘要：本发明公开一种为待售专利自动匹配潜在买方的匹配方法和匹配系统，通过将待售专利排序靠前的若干分类号作为待售专利的领域标签，将企业的专利进行分类号进行频次统计，保留位于前列的分类号，然后将该分类号与企业经营关键词进行相关度匹配后，保留位于前列的分类号，作为企业的领域标签；最后将待售专利的领域标签和企业的领域标签进行匹配，并计算匹配成功的匹配率，即可找到潜在买方。同时匹配系统具有相互连接的匹配终端和数据服务器，匹配终端包括数据提取单元、数据处理单元和数据匹配单元，数据服务器包括专利数据服务器和企业数据服务器。本发明的方法匹配结果精准，匹配成功高。

主权项：1.一种为待售专利自动匹配潜在买方的匹配方法，其特征在于，该方法具体包括如下步骤：S1：获取待售专利的专利文件；S2：将待售专利在每个分类体系下位于前列的若干分类号作为每篇待售专利的领域标签，即每篇待售专利包含若干个领域标签；S3：获取每家企业所拥有的专利信息，对企业所拥有的所有专利进行分类号频次统计，获取该企业在每个分类体系下出现频率位于前列的若干分类号；S4：获取每家企业的工商信息，提取每家企业经营信息关键词；S5：对S3中获取的每家企业出现频率位于前列的若干分类号与该企业的经营关键词进行相关度分析，按相关程度的高低对分类号进行排序，保留相关程度位于前列的若干分类号，作为企业的领域标签；S6：将待售专利的若干个领域标签与企业的领域标签进行匹配，若有至少一个相同，则认为匹配成功；S7：统计与待售专利匹配成功的所有企业，获取每家企业所拥有的专利信息，分别计算待售专利与每家企业的匹配率，并按照匹配率从高到低进行排序，即可得到待售专利的潜在买方清单；所述的匹配率的计算方法具体如下：设待售专利为A，提取专利文本中的N个关键词，关键词向量为要匹配的企业共有K篇专利，某篇专利为Bk，1≤k≤K，提取专利文本中的M个关键词，关键词向量为则专利A与专利Bk的匹配度∑A～Bk的计算公式如下： 其中，xi-yj表示xi与yj的语义相似度，其由wordembedding的欧式距离求得，ai为加权权重；则专利A与专利Bk的匹配率Rk的计算公式为待售专利与要匹配的企业的匹配率为

全文数据：一种为待售专利自动匹配潜在买方的专利匹配方法和匹配系统技术领域本发明属于知识产权交易和成果转化技术领域，具体涉及一种为待售专利自动匹配潜在买方的专利匹配方法和匹配系统。背景技术科技成果转化，是指为提高生产力水平而对科学研究与技术开发所产生的具有实用价值的科技成果所进行的后续试验、开发、应用、推广直至形成新产品、新工艺、新材料，发展新产业等活动。专利的买卖便是科技成果转化的方式之一。为专利拥有人推送合适的潜在买方，能够在一定程度上促进科技成果的转化。目前有少量为待售专利匹配潜在买方的现有技术，但是这些技术主要是对专利文本的关键词与企业经营范围的关键词进行匹配，匹配结果误差较大。发明内容本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种为待售专利自动匹配潜在买方的专利匹配方法和匹配系统，解决了现有的网络专利资源数据库与技术对接交易平台无法实现精准对接潜在买方的缺陷。本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种为待售专利自动匹配潜在买方的匹配方法，其特征在于，该方法具体包括如下步骤：S1：获取待售专利的专利文件；S2：将待售专利在每个分类体系下位于前列的若干分类号作为每篇待售专利的领域标签，即每篇待售专利包含若干个领域标签；S3：获取每家企业所拥有的专利信息，对企业所拥有的所有专利进行分类号频次统计，获取该企业在每个分类体系下出现频率位于前列的若干分类号；S4：获取每家企业的工商信息，提取每家企业经营信息关键词；S5：对S3中获取的每家企业出现频率位于前列的若干分类号与该企业的经营关键词进行相关度分析，按相关程度的高低对分类号进行排序，保留相关程度位于前列的若干分类号，作为企业的领域标签；S6：将待售专利的若干个领域标签与企业的领域标签进行匹配，若有至少一个相同，则认为匹配成功；S7：统计与待售专利匹配成功的所有企业，获取每家企业所拥有的专利信息，分别计算待售专利与每家企业的匹配率，并按照匹配率从高到底进行排序，即可得到待售专利的潜在买方清单。进一步地，所述的匹配率的计算方法具体如下：设待售专利为A，提取专利文本中的N个关键词，关键词向量为要匹配的企业共有K篇专利，某篇专利为Bk，1≤k≤K,提取专利文本中的M个关键词，关键词向量为则专利A与专利Bk的匹配度∑A～Bk的计算公式如下：其中，xi-yj表示xi与yj的语义相似度，其由wordembedding的欧式距离求得，ai为加权权重；则专利A与专利Bk的匹配率Rk的计算公式为待售专利与要匹配的企业的匹配率为进一步地，所述的S5中，将与经营关键词相关程度为80％以上的分类号定义为企业的a级领域标签，与经营关键词相关程度50％-80％的分类号定义为b级领域标签，与经营关键词相关程度50％以下的分类号定义为c级领域标签。进一步地，所述的S2和S3中的分类号包括IPC分类号、CPC分类号、FI分类号、FT分类号、EC分类号中的一种或多种。一种为待售专利自动匹配潜在买方的专利匹配系统，其特征在于，该系统包括相互连接的匹配终端和数据服务器，所述的匹配终端包括数据提取单元、数据处理单元和数据匹配单元，所述的数据服务器包括专利数据服务器和企业数据服务器；所述的专利数据服务器用于存储所有的专利文件及专利信息；所述的企业数据服务器用于存储企业的工商信息；所述的数据提取单元用于从专利数据服务器中提取待售专利及每家企业所拥有的所有专利的分类号，并且从企业数据库中提取各个企业的工商信息中的经营关键词。所述的数据处理单元用于对分类号及企业的经营关键词进行处理，包括将待售专利中每篇专利在每个分类体系下位于前列的若干分类号作为每篇专利的领域标签，对企业的所有专利在各个分类体系下的分类号进行频次统计、保留位于前列的若干个分类号，将其与企业经营关键词进行相关度分析、保留相关度位于前列的若干个分类号，作为企业的标签；所述的数据匹配单元用于将待售专利的若干个领域标签与企业的领域标签进行匹配，若有至少一个相同，则认为匹配成功；当匹配成功后，统计与待售专利匹配成功的所有企业，获取每家企业所拥有的专利信息，分别计算待售专利与每家企业的匹配率，并按照匹配率从高到底进行排序后输出。本发明的有益效果如下：本发明将待售专利与企业专利的专利分类号作为专利领域标签进行匹配，相比关键词来说，专利分类号更能够反映专利的技术领域与解决的技术问题，因此匹配结果更加精准，匹配成功率更高。附图说明图1为本发明的为待售专利自动匹配潜在买方的专利匹配方法的流程图；图2为本发明的为待售专利自动匹配潜在买方的专利匹配系统。具体实施方式下面根据附图和优选实施例详细描述本发明，本发明的目的和效果将变得更加明白，以下结合附图和实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。作为其中一个实施例，如图1所示，一种为待售专利自动匹配潜在买方的匹配方法，该方法具体包括如下步骤：S1：获取待售专利的专利文件；S2：将待售专利在每个分类体系下位于前列的若干分类号作为每篇待售专利的领域标签，即每篇待售专利包含若干个领域标签；这里的分类号包括IPC分类号、CPC分类号、FI分类号、FT分类号、EC、UC分类号中的一种或多种。S3：获取每家企业所拥有的专利信息，对企业所拥有的所有专利进行分类号频次统计，获取该企业在每个分类体系下出现频率位于前列的若干分类号；这里的分类号包括IPC分类号、CPC分类号、FI分类号、FT分类号、EC、UC分类号中的一种或多种。S4：获取每家企业的工商信息，提取每家企业经营信息关键词；S5：对S3中获取的每家企业出现频率位于前列的若干分类号与该企业的经营关键词进行相关度分析，按相关程度的高低对分类号进行排序，保留相关程度位于前列的若干分类号，作为企业的领域标签；本实施例中，将与经营关键词相关程度为80％以上的分类号定义为企业的a级领域标签，与经营关键词相关程度50％-80％的分类号定义为b级领域标签，与经营关键词相关程度50％以下的分类号定义为c级领域标签。S6：将待售专利的若干个领域标签与企业的领域标签进行匹配，若有至少一个相同，则认为匹配成功；S8：统计与待售专利匹配成功的所有企业，获取每家企业所拥有的专利信息，分别计算待售专利与每家企业的匹配率，并按照匹配率从高到底进行排序，即可得到待售专利的潜在买方清单。优选地，所述的匹配率的计算方法具体如下：设待售专利为A，提取专利文本中的N个关键词，关键词向量为要匹配的企业共有K篇专利，某篇专利为Bk，1≤k≤K,提取专利文本中的M个关键词，关键词向量为则专利A与专利Bk的匹配度∑A～Bk的计算公式如下：其中，xi-yj表示xi与yj的语义相似度，其由wordembedding的欧式距离求得，ai为加权权重；则专利A与专利Bk的匹配率Rk的计算公式为待售专利与要匹配的企业的匹配率为如图2所示，一种为待售专利自动匹配潜在买方的专利匹配系统，该系统包括相互连接的匹配终端和数据服务器，匹配终端包括数据提取单元、数据处理单元和数据匹配单元，数据服务器包括专利数据服务器和企业数据服务器；专利数据服务器用于存储所有的专利文件及专利信息；企业数据服务器用于存储企业的工商信息；数据提取单元用于从专利数据服务器中提取待售专利及每家企业所拥有的所有专利的分类号，并且从企业数据服务器中提取各个企业的工商信息中的经营关键词。数据处理单元用于对分类号及企业的经营关键词等信息进行处理，包括将待售专利中每篇专利在每个分类体系下位于前列的若干分类号作为每篇专利的领域标签，对企业的所有专利在各个分类体系下的分类号进行频次统计、保留位于前列的若干个分类号，将其与企业经营关键词进行相关度分析、保留相关度位于前列的若干个分类号，作为企业的标签；数据匹配单元用于将待售专利的若干个领域标签与企业的领域标签进行匹配，若有至少一个相同，则认为匹配成功；当匹配成功后，统计与待售专利匹配成功的所有企业，获取每家企业所拥有的专利信息，分别计算待售专利与每家企业的匹配率，并按照匹配率从高到底进行排序后输出。本领域普通技术人员可以理解，以上所述仅为发明的优选实例而已，并不用于限制发明，尽管参照前述实例对发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实例记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在发明的精神和原则之内，所做的修改、等同替换等均应包含在发明的保护范围之内。

权利要求：1.一种为待售专利自动匹配潜在买方的匹配方法，其特征在于，该方法具体包括如下步骤：S1：获取待售专利的专利文件；S2：将待售专利在每个分类体系下位于前列的若干分类号作为每篇待售专利的领域标签，即每篇待售专利包含若干个领域标签；S3：获取每家企业所拥有的专利信息，对企业所拥有的所有专利进行分类号频次统计，获取该企业在每个分类体系下出现频率位于前列的若干分类号；S4：获取每家企业的工商信息，提取每家企业经营信息关键词；S5：对S3中获取的每家企业出现频率位于前列的若干分类号与该企业的经营关键词进行相关度分析，按相关程度的高低对分类号进行排序，保留相关程度位于前列的若干分类号，作为企业的领域标签；S6：将待售专利的若干个领域标签与企业的领域标签进行匹配，若有至少一个相同，则认为匹配成功；S7：统计与待售专利匹配成功的所有企业，获取每家企业所拥有的专利信息，分别计算待售专利与每家企业的匹配率，并按照匹配率从高到底进行排序，即可得到待售专利的潜在买方清单。2.根据权利要求1所述的匹配方法，其特征在于，所述的匹配率的计算方法具体如下：设待售专利为A，提取专利文本中的N个关键词，关键词向量为要匹配的企业共有K篇专利，某篇专利为Bk，1≤k≤K,提取专利文本中的M个关键词，关键词向量为则专利A与专利Bk的匹配度∑A～Bk的计算公式如下：其中，xi-yj表示xi与yj的语义相似度，其由wordembedding的欧式距离求得，ai为加权权重；则专利A与专利Bk的匹配率Rk的计算公式为待售专利与要匹配的企业的匹配率为3.根据权利要求1所述的匹配方法，其特征在于，所述的S5中，将与经营关键词相关程度为80％以上的分类号定义为企业的a级领域标签，与经营关键词相关程度50％-80％的分类号定义为b级领域标签，与经营关键词相关程度50％以下的分类号定义为c级领域标签。4.根据权利要求1所述的匹配方法，其特征在于，所述的S2和S3中的分类号包括IPC分类号、CPC分类号、FI分类号、FT分类号、EC分类号中的一种或多种。5.一种为待售专利自动匹配潜在买方的专利匹配系统，其特征在于，该系统包括相互连接的匹配终端和数据服务器，所述的匹配终端包括数据提取单元、数据处理单元和数据匹配单元，所述的数据服务器包括专利数据服务器和企业数据服务器；所述的专利数据服务器用于存储所有的专利文件及专利信息；所述的企业数据服务器用于存储企业的工商信息；所述的数据提取单元用于从专利数据服务器中提取待售专利及每家企业所拥有的所有专利的分类号，并且从企业数据库中提取各个企业的工商信息中的经营关键词。所述的数据处理单元用于对分类号及企业的经营关键词进行处理，包括将待售专利中每篇专利在每个分类体系下位于前列的若干分类号作为每篇专利的领域标签，对企业的所有专利在各个分类体系下的分类号进行频次统计、保留位于前列的若干个分类号，将其与企业经营关键词进行相关度分析、保留相关度位于前列的若干个分类号，作为企业的标签；所述的数据匹配单元用于将待售专利的若干个领域标签与企业的领域标签进行匹配，若有至少一个相同，则认为匹配成功；当匹配成功后，统计与待售专利匹配成功的所有企业，获取每家企业所拥有的专利信息，分别计算待售专利与每家企业的匹配率，并按照匹配率从高到底进行排序后输出。

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