[發(fā)明專利]知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)價值在線評估方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110515779.0
• 申請日: 2021-05-12
• 公開（公告）號: CN113129178A
• 公開（公告）日: 2021-07-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 莫同;倪淵;崔航;喬睿婕;齊林;張健
• 申請（專利權(quán)）人: 北京大學(xué);北京信息科技大學(xué)
• 主分類號: G06Q50/18
• 分類號: G06Q50/18;G06F16/215;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京細軟智谷知識產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11471
• 代理人: 劉明華

1.一種知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)價值在線評估方法，其特征在于，包括：

獲取歷史數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)價值評估模型；

接收測試數(shù)據(jù)；

將所述測試數(shù)據(jù)輸入所述知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)價值評估模型輸出評估結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)價值在線評估方法，其特征在于，所述獲取歷史數(shù)據(jù)包括：

設(shè)置關(guān)鍵詞；

獲取關(guān)鍵詞對應(yīng)的交易參數(shù)歷史數(shù)據(jù)；

所述交易參數(shù)包括：店鋪的ID、粉絲數(shù)、成交量、成交額、企業(yè)名稱、年齡、規(guī)模、地址、簡介、保證金數(shù)額、服務(wù)種類數(shù)量、退款率、評論數(shù)量和印象標簽中的一種或多種。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)價值在線評估方法，其特征在于，還包括：

檢索所述歷史數(shù)據(jù)中是否存在與交易參數(shù)歷史數(shù)據(jù)重復(fù)的數(shù)據(jù)；

若是，刪除重復(fù)的數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)價值在線評估方法，其特征在于，還包括：

判斷所述歷史數(shù)據(jù)中是否存在缺失屬性的歷史數(shù)據(jù)；

若是，判斷缺失屬性的歷史數(shù)據(jù)的數(shù)量是否超出預(yù)設(shè)閾值；

若超出預(yù)設(shè)閾值，計算缺失屬性的歷史數(shù)據(jù)對應(yīng)的平均值或眾數(shù)；使用平均值或眾數(shù)補充缺失的數(shù)據(jù)屬性；

否則，刪除缺失屬性的歷史數(shù)據(jù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)價值在線評估方法，其特征在于，還包括：

將所述歷史數(shù)據(jù)的單位進行統(tǒng)一處理。

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)價值在線評估方法，其特征在于，所述構(gòu)建知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)價值評估模型，包括：

設(shè)置BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)和自適應(yīng)調(diào)整的粒子群模型參數(shù)；

根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

根據(jù)自適應(yīng)調(diào)整的粒子群模型參數(shù)構(gòu)建自適應(yīng)調(diào)整的粒子群模型；

根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和自適應(yīng)調(diào)整的粒子群模型構(gòu)建知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)價值評估模型。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)價值在線評估方法，其特征在于，所述根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和自適應(yīng)調(diào)整的粒子群模型構(gòu)建知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)價值評估模型，包括：

確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)；

根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)獲取自適應(yīng)調(diào)整的粒子群模型的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值；

自適應(yīng)調(diào)整的粒子群算法根據(jù)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值輸出最優(yōu)權(quán)值和閾值；

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)最優(yōu)權(quán)值和閾值輸出服務(wù)價值評估結(jié)果。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)價值在線評估方法，其特征在于，所述將所述測試數(shù)據(jù)輸入所述知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)價值評估模型輸出評估結(jié)果，包括：

將訓(xùn)練好的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)價值評估模型進行封裝；

將封裝后文件存儲在后端平臺；

通過前端平臺獲取測試數(shù)據(jù)；

將所述測試數(shù)據(jù)通過協(xié)議傳送至后端平臺；

將后端平臺輸出的評估結(jié)果傳輸至前端平臺進行展示。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)價值在線評估方法，其特征在于，所述將后端平臺輸出的評估結(jié)果傳輸至前端平臺進行展示，包括：

將后端平臺輸出的評估結(jié)果轉(zhuǎn)換為json格式返回給前端平臺進行展示。

10.一種知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)價值在線評估裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取歷史數(shù)據(jù)；

構(gòu)建模塊，用于根據(jù)所述歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)價值評估模型；

接收模塊，用于接收測試數(shù)據(jù)；

輸出模塊，用于將所述測試數(shù)據(jù)輸入所述知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)價值評估模型輸出評估結(jié)果。