基于反饋關聯圖的專利價值評價研究

【摘要】分析專利價值評價研究現狀、分類及主流研究方法。提出了一種基于反饋關聯圖的專利價值評價模型，在技術熱度、新穎度、引證數量和反饋熱度等多種機制的作用下，實現了較為客觀的專利價值評價機制。

【關鍵詞】專利價值 關聯圖 熱度反饋

1 引言

專利價值評估從專利的法律狀態、技術狀態、市場狀態等方面出發，對專利交易、專利融資、知識產權投資等活動進行科學量化的過程，是實現知識產權產業化發展最重要的環節。在經濟全球化發展的時代背景下，為增強企業的市場競爭力和提升國家的核心競爭力，我國實施知識產權發展戰略，以企業作為知識產權運用的主體，促進自主創新成果的的知識產權化、商品化、產業化，引導企業采取知識產權轉讓、許可、質押等方式實現知識產權的市場價值。在推動企業創造、運用知識產權的過程中，需要對知識產權特別是核心專利進行客觀、快捷的價值評估，科學地量化專利技術的費用和效益，專利價值評估應用而生。

專利文獻是指專利說明書、專利公報、專利摘要等與專利相關的法律文件、技術資料，憑借其巨大的技術、經濟價值被情報界稱為“科技金礦”。據世界知識權組織WIPO報道，專利文獻中包含全世界每年90%-95%的最新科研成果，比其它科技文獻有更高的科技含量，其中有70%-90%的信息在專利文獻中發表過。如果企業能夠充分利用專利文獻指導技術創新，將可以有效節約40%的研究經費和60%的研究時間。然而，如此巨大的信息資源卻未被有效開發和利用，因此，對專利文獻進行價值評估對企業的創新研究具有重要的意義。

2 相關研究

專利涉及到的是企業的利益和權力。在當今信息化程度如此高的情況下，專利數據的價值遠遠未被利用起來。通過從大量的專利文獻中可以抽取企業競爭的情報信息，使公眾的專利資料為本企業所用，實現專利經濟價值的放大作用。專利價值評價通常包括經濟價值和技術價值兩個方面的評價。專利的經濟價值評價是以專利的市場流通信息作為評價依據。當前專利價值的市場信息不完善，交易信息收集困難。因此，本文主要針對專利在技術價值方面評價模型進行深入研究。

專利的技術價值評價方法有基于訓練的方法和基于引用的方法。Jin等人基于專利元數據、 新穎度、技術趨勢以及發明人等信息，構建了一種用于專利付費決策的模型。Baron等人采用因子分析法，通過輸入專利聲明數量、同族專利數量、授權時間、專利申請人的權威度等信息，構建專利價值評價模型，實現對單個專利樣本范圍內的價值評估。Nicolas研究的方法相對特別，其評價專利價值的因素包括專利續費時間、是否被反駁、專利授權速度、同族專利數量等輸入組合來構建不同的專利分類，通過分類機制對專利價值進行評估?；诙喾N專利因素輸入的價值評價方法，多由主觀經驗判斷因素的重要性，容易忽視客觀存在的引用價值。汪雪鋒等人采用引證指數作為專利價值評估的核心指標。其模型中專利被引用的次數越多，專利的潛在基礎價值越高，專利領先性越高。顯然基于單一引證的價值評估方法，忽視了潛在的引用關聯，并且忽視了多種專利價值影響因素，容易導致片面評價。

針對上述對專利價值評價研究存在的缺陷，本文提出一種基于反饋關聯圖的專利價值評價模型，主要因素有專利關聯度、技術熱度、技術新穎度，并且融合專利的引證關系，加入熱度反饋機制，從主觀和客觀多方面進行價值評價。

3 專利關聯圖價值模型

定義1 專利文檔相似度。專利文檔P的主要內容包括摘要、權利要求和說明書。令向量A=（WA1，WA2，...，WAn），R=（WR1，WR2，…，WRm），M=（WM1，WM2，…，WMk），其中WAi表示摘要A中的關鍵詞語的權重系數，WRi表示權利要求R中關鍵詞語的權重系數，WMi表示說明書M中的關鍵詞權重系數，n， m， k分別為A， R， M的關鍵詞數量。對于專利文檔P1和P2，其專利文檔相似度表示為Sim（P1，P2），則Sim（P1，P2）定義如式（四）：

其中，ωa， ωr， ωm分別是摘要、權利要求和說明書對專利文檔相似度比重系數。顯然，摘要、權利要求和說明書對專利文檔相似度的重要性是不相等的。對于P1， P2，Sim（P1，P2）值越大其相似度越高。專利文檔相似度從文本處理角度將不同專利文本內容的相關程度標注出來。

定義2 專利技術熱度。令專利P的發表時間為T，其關鍵詞集合為K={k1，k2，...，kn}， n>0。取專利樣本集合S={P1，P2，...，Pm}， m>1， P∈S，且對于Pi的發表時間Ti有，Ti∈[t0，t0+τ]，其中t0是當前時間，τ是熱度評價限制時間。t0至t0+τ期間，關鍵詞ki在S中出現的頻率為Fi。則定義P相對于S的技術熱度如下：

其中Fit表示時間（年份）t下關鍵詞ki在S中出現的頻率。顯然，專利P中的關鍵詞在S中出現的越頻繁，其技術熱度越高；距離當前時間越遠的年份的數據，對熱度的貢獻越小。因此τ值的選擇對評價技術熱度至關重要，應當根據技術領域適當調整。專利技術的熱度反應的是該專利所包含技術，在最近τ年內相關技術領域對該項技術研究投入的綜合反映。專利技術熱度越高，專利技術的價值相對越高。

定義3 專利新穎度。對于專利P，發表時間為T，則P的專利新穎度NOV（P）定義如下：。衰減，歷史出現關鍵詞少。

其中，T0是當前時間（年份），Ts是專利P關鍵詞首次出現的時間，Ft是專利P在時間t的所有關鍵詞頻率，α是專利價值衰減系數。顯然，專利的發表時間對專利的新穎度有決定作用，專利新穎度會隨著時間的久遠逐步衰減。另一個影響專利新穎度的因素是專利關鍵詞首次出現時間和歷史出現頻率。關鍵詞出現的越早，表明該專利技術越成熟，其新穎度降低。

定義4 專利關聯圖。對于專利集合S={P1，P2，...，Pm}，令有向圖G=（V，E）G=（V，E）是S構建的專利關聯圖，vi與Pi對應。若Pi直接引用Pj，則構建vi到vj的路徑，最終得出專利關聯圖G。如下圖所示。

圖1

定義5 專利獨立價值?？紤]專利P僅在專利熱度和新穎度因素影響下，其價值定義為專利獨立價值，記為RV（P）：

RV（P）=γh H（P，S）+γn NOV（P）

其中，γh 和γn分別是熱度、新穎度的權重系數。

定義6 關聯專利支持度。在圖G中，若Pi到Pj存在路徑Lm，則Pi的引用對Pj的價值產生了影響，稱為路徑關聯專利支持度，記為）SVP（Pi ，Pj |Lm ），定義如下：

在G中，Pi可能有引用了多個專利。顯然引用的專利越多，對所有引用的單個專利影響力越小。Pi到Pj直接可能存在多條路徑，每條路徑產生的支持度總和，稱為關聯專利支持度，記為SV（Pi，Pj ），定義如下：

對于Pj，可能存在多個引用它的專利，所有引用關系的總和組成了在S中，Pj的價值，記為V（Pi），定義如下：

4 反饋機制

一般情況下，專利P的專利技術熱度H（P，S）H（P，S）由時間窗口τ限制在了一定的時間范圍內，因為技術的近期的活躍程度在當前時間才有意義。而久遠的活躍度可能一直處于非常低甚至活躍度為零的情況。在樣本S足夠大的情況下，所含專利的發表時間跨度可能非常之巨大，近期的專利文檔Pi可以引用了非常久遠的專利文檔Pj，這樣就會對Pj在關聯圖G 中提供了價值支持。顯然這種價值支持也隱藏著對技術熱度的影響。于是，定義以下反饋函數：

通過反饋函數在G中不斷迭代，各個超出t的結點會重新調整參數，進而反饋到t內的結點，形成穩定狀態。這樣的反饋機制很好的解決被多次引證但專利歷史久遠導致價值計算產生較大偏差的問題。通過反饋機制，使得專利價值關聯圖形成較為客觀的狀態。

5 結論

多種因素輸入的專利價值評價模型，融合專利引證模型可以較客觀的反應專利的技術價值。但仍然可能存在較多的時間久遠專利的評價偏差。本文提出的價值反饋機制，很好的解決了該問題。通過構建專利價值關聯圖模型，加入價值反饋機制，可以有效的對大規模、跨度大的專利文本進行技術價值分析，并且效果良好。

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基金項目：校級課題《基于數據挖掘的專利分析策略研究》（2016C047）

作者簡介：張建華，女（漢族），（1986-），河南新鄉人，碩士，主要從事數據挖掘和分析、教學軟件開發、教學管理等方面的研究。