[發明專利]一種大數據專利在線交易系統

在審

• 申請號: 201710860335.4
• 申請日: 2017-09-21
• 公開（公告）號: CN107424060A
• 公開（公告）日: 2017-12-01
• 發明（設計）人: 盛時永
• 申請（專利權）人: 合肥集知網知識產權運營有限公司
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06Q50/18;G06Q40/04;G06N3/12;G06F17/30
• 代理公司: 暫無信息
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技術領域

本發明涉及大數據專利交易系統技術領域，具體的說是一種大數據專利在線交易系統。

背景技術

隨著我國科學技術的快速發展和人們專利保護意識的增強，越來越多的企業、機構、個人愿意用法律保護他們的技術和產品、品牌、作品，通過申請專利、商標、版權來獲取保護。

專利在進行買賣的過程中，是專利展現成果化的最好方式，所以亟需一種關于專利的互聯網交易平臺，雖然目前現有技術中有少量的技術交易平臺，但是存在以下缺陷：一、不能根據買方的需求進行系統的檢索，檢索之后不能精確推送給買方；二、不能判斷所推薦專利技術是否存在侵權官司或者其他專利糾紛，給買方造成了很大的困難；三、由于現在網絡騙子很多，很多的交易資金沒有通過第三方交易平臺作為保障，交易資金存在巨大風險；四、現有的技術交易平臺沒有設置交易評價系統，不能看出買方對交易平臺的服務評價，買方看不出技術交易平臺的信用度；五、現有的技術交易平臺難以實現關鍵詞檢索、專利檢索、專利精確推送、買賣雙方交流、專利交易費付款、專利變更以及專利服務評價等全部系統交易流程，交易過程麻煩。

發明內容

為了解決上述問題，本發明提供了一種大數據專利在線交易系統，可以解決現有技術交易平臺存在的不能系統檢索買方需求、不能精確推送買方檢索結果、不能判斷所推薦專利技術是否存在侵權官司或者其他專利糾紛、交易資金沒有第三方平臺作為保障存在風險、沒有交易平臺評價服務信用度難以判斷、沒有整套系統交易流程交易過程麻煩等缺陷，可以實現關鍵詞檢索、專利檢索、專利精確推送、專利預警、買賣雙方交流、專利交易費付款、專利變更與專利服務評價等整套系統化交易流程，交易過程簡便。

為了實現上述目的，本發明采用以下技術方案來實現：一種大數據專利在線交易系統，包括買方端模塊和在線服務模塊，所述買方端模塊包括關鍵詞輸入模塊、專利類型選擇模塊、專利檢索模塊；所述關鍵詞輸入模塊包括基本關鍵詞輸入和高級關鍵詞輸入，其中基本關鍵詞輸入根據專利關鍵詞、技術領域、申請單位、專利權利人單位、發明人、申請人、申請時間、授權時間選項選擇其中一種進行專利關鍵詞輸入；高級關鍵詞輸入可以根據專利關鍵詞、技術領域、申請單位、專利權利人單位、發明人、申請人、申請時間、授權時間選項選擇其中多種組合進行專利關鍵詞輸入；所述專利類型選擇模塊包括發明專利類型、實用新型專利類型、外觀設計專利類型與PCT國際申請類型；所述專利檢索模塊用于將輸入的關鍵詞與專利數據庫文件進行檢索對比，找出相匹配的專利文件，專利數據庫可為中國國家專利局網上專利檢索數據庫、美國專利商標局網上專利檢索、日本特許廳網上專利檢索、韓國專利局網上專利檢索、歐洲專利局網上專利檢索或世界專利組織網上專利檢索。

所述在線服務模塊包括專利推送模塊、專利預警模塊、買賣雙方交流模塊、在線第三方交易模塊、專利權利變更模塊、交易付款模塊、交易評價模塊，所述專利推送模塊根據用戶歷史所搜數據及感興趣專利類型進行專利推薦，能夠很快找出符合要求的專利；所述專利預警模塊采用基于遺傳算法的數據挖掘算法進行專利數據挖掘和專利預警，包括法院裁決專利預警信息、專利糾紛預警信息、著錄項目變更歷史信息，買方可以快速知道所推送專利的全部情況，若存在法院裁決或者糾紛現象買方可迅速更換其他專利技術；所述買賣雙方交流模塊用于專利買方和賣方進行在線交流，溝通專利技術和實施細節；所述在線第三方交易模塊用于臨時保存買方所付款的專利費用，待專利權利轉移變更完成后在線服務模塊將所述專利費用轉到專利賣方賬戶，在線第三方交易模塊可以保障買方交易資金的安全；所述專利權利變更模塊用于實時監控和管理專利交易雙方權利轉移變更進度，方便專利買賣雙方查詢專利辦理進度；所述交易付款模塊用于將買方支付的費用匯款到賣方賬戶中；所述交易評價模塊用于記錄買賣雙方的交易記錄，同時進行買方和賣方評價，方便其他人員查詢交易記錄，通過買方和賣方的評價記錄，從而可以知道技術交易平臺的信用度，增加了買方專利交易的放心程度。

所述基于遺傳算法的數據挖掘算法包括訓練樣本集設置、染色體編碼方式設置、適應度評價函數設置；

所述基于遺傳算法的數據挖掘算法中染色體編碼方式采用如下公式：

S＝t₁，t₂...t_n，c

其中S代表優選染色體，t_i(i＝1,2...n)代表分類規則中的權重，C代表分類規則適應度。

所述基于遺傳算法的數據挖掘算法中適應度評價函數采用如下公式：