专利数据处理的方法及装置，计算设备及存储介质

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种专利数据处理的方法及装置，计算设备及存储介质。

随着国内企业与国外企业交流的日益增多，国内企业越来越重视自身的知识产权保护，其专利申请的数量及质量也得到了较大幅度的增长。对现有的专利文献进行准确有效的价值评估能够指导技术人员的开发工作及开发方向，缩小项目的开发时间。目前，外界比较认同的能够反映专利价值的指标包括法律指标、技术指标、战略指标、市场化指标以及经济指标等，这几个指标是能够直接反映专利的价值的。

然而，计算设备在读取存储设备中的专利数据时，一般采取的是轮询的方式查询待读取的专利数据，当存储设备存储的专利数据过多且数据重复无序时，计算设备从存储设备中查询及读取专利数据的速度非常缓慢，从而导致计算设备处理数据的效率低下。

有鉴于此，本申请的实施例致力于提供一种专利数据处理的方法及装置，计算设备及存储介质，能够提高查询及读取专利数据的速度，从而提高处理数据的效率。

根据本申请实施例的第一方面，提供了一种专利数据处理的方法，包括：a)从多个第N-1级数据存储模块中的每个第N-1级数据存储模块对应的第N级数据存储模块中获取目标专利的至少一条专利数据，并对所述至少一条专利数据进行加权计算，得到与所述第N级数据存储模块对应的第N-1级指标值，并将所述第N-1级指标值存储在所述第N-1级数据存储模块中，其中所述目标专利的多个维度中的每个维度的专利数据存储在所述多个第N-1级数据存储模块对应的多个第N级数据存储模块中，其中，N为整数；b)从多个第i-1级数据存储模块中的每个第i-1级数据存储模块对应的多个第i级数据存储模块中分别获取所述目标专利的多个第i级指标值，对所述多个第i级指标值进行加权计算，得到对应的第i-1级指标值，并将所述第i-1级指标值存储在所述第i-1级数据存储模块中，其中所述i为大于或等于2且小于N的整数；c)迭代执行上述步骤b)，直到得到第1级指标值，其中所述第1级指标值对应所述目标专利的一个维度的专利数据；d)对所述目标专利的多个维度的专利数据对应的多个第1级指标值进行加权计算，得到所述目标专利的最终评分结果。

在一个实施例中，所述方法还包括：获取多个专利的原始专利数据；根据所述多个维度的标签，对所述原始专利数据进行分组，以得到所述多个专利的多个维度的专利数据，并将所述多个专利的多个维度中的每个维度的专利数据存储在所述多个第N级数据存储模块中。

在一个实施例中，当存在新的原始专利数据加入时，所述方法还包括：根据所述多个维度的标签，将所述新的原始专利数据存储到对应的多个第N级数据存储模块中。

在一个实施例中，当所述原始专利数据中存在过期的专利数据时，所述方法还包括：将所述过期的专利数据从对应的多个第N级数据存储模块中删除。

在一个实施例中，所述方法还包括：获取用户选择的第一目标专利的多个维度之一的第一目标专利数据；根据第一预设规则，对所述第一目标专利数据进行计算，得到所述第一目标专利的一维评分结果。

在一个实施例中，所述方法还包括：根据第二预设规则，筛选出第二目标专利的多个维度中的另一个的第二目标专利数据；对所述第二目标专利数据进行加权计算，得到所述第二目标专利的一维评分结果。

在一个实施例中，所述将所述多个专利的多个维度中的每个维度的专利数据存储在所述多个第N级数据存储模块中，包括：从所述多个专利的多个维度中的每个维度的专利数据中去除所述第一目标专利的第一目标专利数据和/或所述第二目标专利的第二目标专利数据；将去除所述第一目标专利的第一目标专利数据和/或所述第二目标专利的第二目标专利数据的多个专利的多个维度中的每个维度的专利数据存储在所述多个第N级数据存储模块中。

在一个实施例中，所述多个维度的专利数据包括经济指标数据、法律指标数据、技术指标数据、战略指标数据和市场化指标数据。

在一个实施例中，所述法律指标数据包括权利保护范围、权利稳定性、地域保护范围和时间保护范围，所述技术指标数据包括技术先进程度、技术成熟度、技术独立性、技术可替代性、技术应用广度和技术应用长度，所述战略指标数据包括防御能力、进攻能力和影响力，所述市场化指标数据包括市场当前应用情况和市场未来预期情况，所述经济指标数据包括专利自实施收益、专利质押、专利转让、专利转让地区和专利许可。

根据本申请实施例的第二方面，提供了一种专利数据处理的装置，包括：第一处理模块，配置为执行步骤a)从多个第N-1级数据存储模块中的每个第N-1级数据存储模块对应的第N级数据存储模块中获取目标专利的至少一条专利数据，并对所述至少一条专利数据进行加权计算，得到与所述第N级数据存储模块对应的第N-1级指标值，并将所述第N-1级指标值存储在所述第N-1级数据存储模块中，其中所述目标专利的多个维度中的每个维度的专利数据存储在所述多个第N-1级数据存储模块对应的多个第N级数据存储模块中，其中，N为整数；第二处理模块，配置为执行步骤b)从多个第i-1级数据存储模块中的每个第i-1级数据存储模块对应的多个第i级数据存储模块中分别获取所述目标专利的多个第i级指标值，对所述多个第i级指标值进行加权计算，得到对应的第i-1级指标值，并将所述第i-1级指标值存储在所述第i-1级数据存储模块中，其中所述i为大于或等于2且小于N的整数；迭代执行模块，配置为执行步骤c)迭代执行上述步骤b)，直到得到第1级指标值，其中所述第1级指标值对应所述目标专利的一个维度的专利数据；获取模块，配置为执行步骤d)对所述目标专利的多个维度的专利数据对应的多个第1级指标值进行加权计算，得到所述目标专利的最终评分结果。

在一个实施例中，所述装置还包括：用于执行上述实施例提及的专利数据处理的方法中的各个步骤的模块。

根据本申请实施例的第三方面，提供了一种计算设备，包括：处理器，用于执行上述任一实施例所述的专利数据处理的方法；以及用于存储所述处理器可执行指令的存储器。

根据本申请实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述任一实施例所述的专利数据处理的方法。

本申请的实施例所提供的一种专利数据处理的方法，通过将不同维度的专利数据存储在不同的数据存储模块中，并将加权计算后得到的与每个维度对应的指标值存储在不同等级的数据存储模块中，能够提高查询及读取专利数据的速度，从而提高处理数据的效率。

通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。

图1是本申请实施例所提供的一种实施环境的示意图。

图2a至图2e是本申请一个实施例提供的存储模块的示意图。

图3是本申请一个实施例提供的专利数据处理的方法的流程示意图。

图4所示为本发明一个实施例提供的专利数据处理的装置的框图。

图5所示为本发明一个实施例提供的计算设备的结构框图。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

申请概述

对于专利的评估，如果采取人工处理专利数据，则处理效率低、主观性较强；如果采取软件自动化处理，虽然可以实现可量化的指标，但是专利数据中存在很多与专利本身价值高度相关的数据无法采集加入计算，导致处理结果不可靠；如果采取人工加软件自动化处理，仍然会存在如上所述的主观因素和软件处理自身的缺陷。另外，现有的软件自动化系统，存在以下缺陷：(1)数据维度少、指标少；(2)多维度一步处理，导致部分高价值数据被低估；(3)数据处理结果不能实时更新。

在介绍了本申请的基本原理之后，下面将参考附图来具体介绍本申请的各种非限制性实施例。

示例性系统

图1是本申请实施例所提供的一种实施环境的示意图。该实施环境包括网络模块110、处理器120和多个存储模块131，132，…，13n。

在一实施例中，每个存储模块13n包括N个层级的数据存储模块，不同层级的数据存储模块用于存储不同的数据。例如，第N级数据存储模块用于存储专利数据，第N-1至第1级数据存储模块用于存储加权计算后得到的不同级别的指标值。本申请实施例并不具体限定N个层级的数据存储模块中的每个层级数据存储模块的具体个数，也并不具体限定N个层级的数据存储模块的具体个数。

在一实施例中，网络模块110可以从云服务器上获取多个专利的大量的原始专利数据，网络模块110再将多个专利的大量的原始专利数据发送至处理器120处。处理器120获取到多个专利的大量的原始专利数据后，按多个维度的标签，对多个专利的原始专利数据进行分组，以将多个专利的原始专利数据分为不同的维度。例如，将多个专利的大量的原始专利数据分为五个维度的专利数据，分别为经济指标数据、法律指标数据、技术指标数据、战略指标数据和市场化指标数据。所述法律指标数据包括权利保护范围、权利稳定性、地域保护范围和时间保护范围，所述技术指标数据包括技术先进程度、技术成熟度、技术独立性、技术可替代性、技术应用广度和技术应用长度，所述战略指标数据包括防御能力、进攻能力和影响力，所述市场化指标数据包括市场当前应用情况和市场未来预期情况，所述经济指标数据包括专利自实施收益、专利质押、专利转让、专利转让地区和专利许可。

在一实施例中，多个存储模块的个数可以为5个，每个存储模块包括3个层级的数据存储模块，即，第1级数据存储模块，第2级数据存储模块，第3级数据存储模块。每个存储模块的第3级数据存储模块的个数与第2级数据存储模块的个数相同。

第一存储模块中的第1级数据存储模块对应法律一级指标，第一存储模块包括四个第2级数据存储模块，分别对应权利保护范围的二级指标，权利稳定性的二级指标、地域保护范围的二级指标以及时间保护范围的二级指标。

第二存储模块中的第1级数据存储模块对应技术一级指标，第二存储模块包括五个第2级数据存储模块，分别对应技术先进程度的二级指标、技术成熟程度的二级指标、技术可替代性的二级指标、技术应用广度的二级指标以及技术应用长度的二级指标。

第三存储模块中的第1级数据存储模块对应市场化一级指标，第三存储模块包括两个第2级数据存储模块，分别对应将市场当前应用情况的二级指标以及市场未来预期情况的二级指标。

第四存储模块中的第1级数据存储模块对应战略一级指标，第四存储模块包括三个第2级数据存储模块，分别对应防御能力的二级指标、进攻能力的二级指标以及影响力的二级指标。

第五存储模块中的第1级数据存储模块对应经济一级指标，第二存储模块包括四个第2级数据存储模块，分别对应专利质押的二级指标、专利转让的二级指标、专利转让地区的二级指标以及专利许可的二级指标。

处理器120将多个专利的不同维度的专利数据分别存储到上述5个存储模块的第3级数据存储模块中。从5个存储模块的第3级数据存储模块中分别读取目标专利的至少一条专利数据，分别对其进行加权计算，得到5个存储模块的多个第2级指标值。将多个第2级指标值存储到5个存储模块的多个第2级数据存储模块中，再从5个存储模块的多个第2级数据存储模块分别读取多个第2级指标值，分别对其进行加权计算，以得到5个存储模块的第1级指标值。将5个存储模块的第1级指标值分别存储到5个存储模块的第1级数据存储模块中，再从5个存储模块的第1级数据存储模块中分别读取第1级指标值，对其进行加权计算，以得到目标专利的最终评分结果。

如图2a所示，处理器120将法律指标数据存储在第一存储模块131中的第3级数据存储模块1313中，具体地，第3级数据存储模块13131用于存储与权利保护范围的二级指标对应的专利数据，即，授权专利权利要求保护层级数、授权专利独立权利要求字数/本技术领域独立权利要求平均字数、授权独立权利要求技术特征数量、授权专利独立权利要求技术特征数量/本技术领域授权专利独立权利要求技术特征平均值，第3级数据存储模块13132用于存储与权利稳定性的二级指标对应的专利数据，即，本专利和/或同族专利经历无效后确权、本专利和/或同族专利经历复审且获权、从属权利要求数量、说明书页数、是否聘请代理人，第3级数据存储模块13133用于存储与时间保护范围的二级指标对应的专利数据，即，存活期，第3级数据存储模块13134用于存储与地域保护范围的二级指标对应的专利数据，即，布局国家数、PCT申请数。但是本申请实施例并不具体限定每个第3级数据存储模块中的专利数据的具体类型。

处理器120将对上述每个第3级数据存储模块中的至少一条专利数据进行加权计算后得到的多个第2级指标值存储在第一存储模块131中的第2级数据存储模块1312中，具体地，第2级数据存储模块13121用于存储与权利保护范围的二级指标对应的第2级指标值，第2级数据存储模块13122用于存储与权利稳定性的二级指标对应的第2级指标值，第2级数据存储模块13123用于存储与时间保护范围的二级指标对应的第2级指标值，第2级数据存储模块13124用于存储与地域保护范围的二级指标对应的第2级指标值。

处理器120将对上述提到的第2级指标值进行加权计算后得到的与法律一级指标对应的第1级指标值存储在第1级数据存储模块1311中。

如图2b所示，处理器120将技术指标数据存储在第二存储模块132中的第3级数据存储模块1323中，具体地，第3级数据存储模块13231用于存储与技术先进程度的二级指标对应的专利数据，即，专利类型、引用非专利文献数量、科学关联度指数、引用专利文献的国别、技术循环周期、绝对被引用的数量、相对被引数量、审查员引用数量、他引率、申请人数、发明人数、同族专利授权率、专利家族深度、后向科学关联性、专利外部生长指数、技术收益指数、技术活跃度、技术延伸影响相对指数、技术延伸基础相对指数，第3级数据存储模块13232用于存储与技术成熟度的二级指标对应的专利数据，即，引用专利文献数量、自引专利数量、技术累积基础相对指数，第3级数据存储模块13233用于存储与技术可替代性的二级指标对应的专利数据，即，旁系引证专利数量，第3级数据存储模块13234用于存储与技术应用广度的二级指标对应的专利数据，即，分类号数量、普遍性、分类号分布跨度、专利权人技术影响力及技术实力、扩散指数，第3级数据存储模块13235用于存储与技术应用长度的二级指标对应的专利数据，即，前向引证文献组合中最大时间跨度、当前影响力。但是本申请实施例并不具体限定每个第3级数据存储模块中的专利数据的具体类型。

处理器120将对上述每个第3级数据存储模块中的至少一条专利数据进行加权计算后得到的多个第2级指标值存储在第二存储模块132中的第2级数据存储模块1322中，具体地，第2级数据存储模块13221用于存储与技术先进程度的二级指标对应的第2级指标值，第2级数据存储模块13222用于存储与技术成熟度的二级指标对应的第2级指标值，第2级数据存储模块13223用于存储与技术可替代性的二级指标对应的第2级指标值，第2级数据存储模块13224用于存储与技术应用广度的二级指标对应的第2级指标值，第2级数据存储模块13225用于存储与技术应用长度的二级指标对应的第2级指标值。

处理器120将对上述提到的第2级指标值进行加权计算后得到的与技术一级指标对应的第1级指标值存储在第1级数据存储模块1321中。

如图2c所示，处理器120将市场化指标数据存储在第三存储模块133中的第3级数据存储模块1333中，具体地，第3级数据存储模块13331用于存储与市场当前应用情况的二级指标对应的专利数据，即，市场规模、市场占有率，第3级数据存储模块13332用于存储与市场未来预期情况的二级指标对应的专利数据，即，布局国家数、三方专利(欧美日)。但是本申请实施例并不具体限定每个第3级数据存储模块中的专利数据的具体类型。

处理器120将对上述每个第3级数据存储模块中的至少一条专利数据进行加权计算后得到的多个第2级指标值存储在第三存储模块133中的第2级数据存储模块1332中，具体地，第2级数据存储模块13321用于存储与市场当前应用情况的二级指标对应的第2级指标值，第2级数据存储模块13322用于存储与市场未来预期情况的二级指标对应的第2级指标值。

处理器120将对上述提到的第2级指标值进行加权计算后得到的与市场化一级指标对应的第1级指标值存储在第1级数据存储模块1331中。

如图2d所示，处理器120将战略指标数据存储在第四存储模块134中的第3级数据存储模块1343中，具体地，第3级数据存储模块13431用于存储与防御能力的二级指标对应的专利数据，即，授权专利独立权利要求数量、本专利和/或同族专利经历无效后确权、目标专利的专利权人在本领域拥有的专利总量、目标专利的专利权人在本领域专利申请速率，第3级数据存储模块13432用于存储与进攻能力的二级指标对应的专利数据，即，目标专利是否隶属于某一专利组合、目标专利许可频次、目标专利持有者通过收购/转让/许可等方式获得专利量占其专利总量的比例、布局国家数，第3级数据存储模块13433用于存储与影响力的二级指标对应的专利数据，即，目标专利首次被引与最近一次被引的时间跨度、布局国家数。但是本申请实施例并不具体限定每个第3级数据存储模块中的专利数据的具体类型。

处理器120将对上述每个第3级数据存储模块中的至少一条专利数据进行加权计算后得到的多个第2级指标值存储在第四存储模块134中的第2级数据存储模块1342中，具体地，第2级数据存储模块13421用于存储与防御能力的二级指标对应的第2级指标值，第2级数据存储模块13422用于存储与进攻能力的二级指标对应的第2级指标值，第2级数据存储模块13423用于存储与影响力的二级指标对应的第2级指标值。

处理器120将对上述提到的第2级指标值进行加权计算后得到的与战略一级指标对应的第1级指标值存储在第1级数据存储模块1341中。

如图2e所示，处理器120将经济指标数据存储在第五存储模块135中的第3级数据存储模块1353中，具体地，第3级数据存储模块13531用于存储与专利质押的二级指标对应的专利数据，即，目标专利是否发生质押，“是”为“1”，“否”为“0”，第3级数据存储模块13532用于存储与专利转让的二级指标对应的专利数据，即，目标专利是否发生转让，“是”为“1”，“否”为“0”，第3级数据存储模块13533用于存储与专利转让地区的二级指标对应的专利数据，即，专利受让在所在地，以国家为单位，第3级数据存储模块13534用于存储与专利许可的二级指标对应的专利数据，即，目标专利是否发生许可，“是”为“1”，“否”为“0”。但是本申请实施例并不具体限定每个第3级数据存储模块中的专利数据的具体类型。

处理器120将对上述每个第3级数据存储模块中的至少一条专利数据进行加权计算后得到的多个第2级指标值存储在第五存储模块135中的第2级数据存储模块1352中，具体地，第2级数据存储模块13521用于存储与专利质押的二级指标对应的第2级指标值，第2级数据存储模块13522用于存储与专利转让的二级指标对应的第2级指标值，第2级数据存储模块13523用于存储与专利转让地区的二级指标对应的第2级指标值，第2级数据存储模块13524用于存储与专利许可的二级指标对应的第2级指标值。

处理器120将对上述提到的第2级指标值进行加权计算后得到的与经济一级指标对应的第1级指标值存储在第1级数据存储模块1351中。

这样，从经济、法律、技术、战略、市场指标五个维度对专利的专利数据进行处理，采集的指标多，且不同存储模块中的与不同的二级指标对应的专利数据分别独立地存储，从而在对专利数据进行处理时，便于从存储模块中调取相应的专利数据，进而使专利数据处理更加有序且高效。

示例性方法

图3是本申请一个实施例提供的专利数据处理的方法的流程示意图。图3所述的方法由处理器来执行，但本申请实施例不以此为限。如图3所示，该方法可以包括如下内容。

S310：从多个第N-1级数据存储模块中的每个第N-1级数据存储模块对应的第N级数据存储模块中获取目标专利的至少一条专利数据，并对所述至少一条专利数据进行加权计算，得到与所述第N级数据存储模块对应的第N-1级指标值，并将所述第N-1级指标值存储在所述第N-1级数据存储模块中，其中所述目标专利的多个维度中的每个维度的专利数据存储在所述多个第N-1级数据存储模块对应的多个第N级数据存储模块中，其中，N为整数。

应当理解，一个维度的专利数据对应一个如上所述的存储模块，也就是说，一个维度的专利数据存储在一个存储模块的多个第N级数据存储模块中。一个存储模块包括多个第N-1级数据存储模块和与之对应的多个第N级数据存储模块。

但是本申请实施例并不具体限定多个维度的具体个数，也并不具体限定存储模块的具体个数，还不具体限定一个存储模块中的第N-1级数据存储模块和第N级数据存储模块的具体个数。

在一实施例中，存储到多个第N级数据存储模块中的专利数据实际上是经过归一化处理后的定性的数值，例如，法律指标数据中的授权专利权利要求保护层级数为90，本专利和/或同族专利经历无效后确权为80，存活期为70，PCT申请数为85。但是本申请实施例对归一化所得到的各个专利数据的定性的数值的具体取值不做具体限定，本领域技术人员可以根据具体的应用需求，得到不同的数值。

以如图2a至2e所示的存储模块为例，当获取的目标专利的至少一条专利数据为与权利保护范围的二级指标对应的授权专利权利要求保护层级数(归一化处理后的数值为90)、授权专利独立权利要求字数(归一化处理后的数值为70)、授权独立权利要求技术特征数量(归一化处理后的数值为80)时，为每一条专利数据赋予一定的权重，但是本申请实施例对各个专利数据的权重的具体取值不做具体限定，本领域技术人员可以根据具体的应用需求，得到不同的权重。例如，授权专利权利要求保护层级数的权重为0.3，授权专利独立权利要求字数的权重为0.5，授权独立权利要求技术特征数量的权重为0.2，那么加权计算的过程为90*0.3+70*0.5+80*0.2＝78，因此，该存储模块中的与权利保护范围的二级指标对应的第2级指标值为78，以此类推，可以得到该存储模块中的与权利稳定性的二级指标对应的第2级指标值为75，与时间保护范围的二级指标对应的第2级指标值为70，与地域保护范围的二级指标对应的第2级指标值为80。但是本申请实施例并不具体限定加权计算的具体实现过程，本领域技术人员可以根据具体的应用需求，得到不同的加权计算。

S320：从多个第i-1级数据存储模块中的每个第i-1级数据存储模块对应的多个第i级数据存储模块中分别获取所述目标专利的多个第i级指标值，对所述多个第i级指标值进行加权计算，得到对应的第i-1级指标值，并将所述第i-1级指标值存储在所述第i-1级数据存储模块中，其中所述i为大于或等于2且小于N的整数。

一个存储模块还包括多个第i-1级数据存储模块，其中，i小于N的整数，也就是说，一个存储模块还包括多个第N-2级数据存储模块，多个第N-3级数据存储模块，第N-4级数据存储模块等等。本申请实施例并不具体限定一个存储模块中包含多少层级的数据存储模块，例如，如图2a中的第一存储模块包括三个层级的数据存储模块，即，第1级数据存储模块，第2级数据存储模块，第3级数据存储模块。

S330：迭代执行上述步骤S320，直到得到第1级指标值，其中所述第1级指标值对应所述目标专利的一个维度的专利数据。

在一实施例中，迭代执行上述步骤S320，一个存储模块可以得到一个第1级指标值。

同样的，以如图2a至2e所示的存储模块为例，当通过步骤S310中的加权计算得到的多个第2级指标值分别为78、75、70以及80时，为每一个第2级指标值赋予一定的权重，然后利用该权重对这些第2级指标进行加权计算，那么加权计算的过程为78*0.2+75*0.5+70*0.2+80*0.1＝75.1，因此，该存储模块中的与法律一级指标对应的第1级指标值为75.1。

S340：对所述目标专利的多个维度的专利数据对应的多个第1级指标值进行加权计算，得到所述目标专利的最终评分结果。

将与多个维度的专利数据对应的存储模块均执行上述步骤S310至S330，每个存储模块均可以得到一个第1级指标值，例如，分别为与法律一级指标对应的第1级指标值V(PLi)，与技术一级指标对应的第1级指标值V(PTi)，与战略一级指标对应的第1级指标值V(PSi)，与市场化一级指标对应的第1级指标值V(PMi)，与经济一级指标对应的第1级指标值V(PEi)。

同样的，以如图2a至2e所示的存储模块为例，当V(PLi)等于75.1，V(PTi)等于78，V(PSi)等于86.5，V(PMi)等于92.3，V(PEi)等于95.2时，那么加权计算的过程如下：

目标专利的最终评分结果V(Pi)＝a*V(PLi)(y1*V(PMi)+y2*V(PSi)+y3*V(PTi)+y4*V(PEi)。

其中，a为一个评分系数，本申请实施例并不具体限定a的具体取值，本领域技术人员可以根据具体的应用需求，得到不同的a的取值。y1至y4为除与法律一级指标对应的第1级指标值以外的其他第1级指标值赋予的权重值，y1+y2+y3+y4＝1。但是本申请实施例对加权计算的具体实施方式并不作具体限定，本领域技术人员可以根据具体应用需求，来进行不同的加权计算。

因此，当y1等于0.3，y2等于0.1，y3等于0.4，y4等于0.2，a等于0.9％时，所得到的目标专利的最终评分结果为0.9*75.1*[92.3*0.3+86.5*0.1+78*0.4+95.2*0.2＝58.52。

由此可见，从经济、法律、技术、战略、市场指标五个维度对目标专利的专利数据进行处理，得到的最终评分结果为多个维度的评分结果。同时，采集的指标多，且不同存储模块中的与不同的二级指标对应的专利数据分别独立地存储，从而在对专利数据进行处理时，便于从存储模块中调取相应的专利数据，进而使专利数据处理更加有序且高效。

在本申请另一个实施例中，所述方法还包括：获取多个专利的原始专利数据；根据所述多个维度的标签，对所述原始专利数据进行分组，以得到所述多个专利的多个维度的专利数据，并将所述多个专利的多个维度中的每个维度的专利数据存储在所述多个第N级数据存储模块中。

可以通过网络爬虫的方法，从云端服务器获取多个专利的原始专利数据，但是本申请实施例并不具体限定如何获取原始专利数据，本领域技术人员可以根据具体的应用需求，来确定获取原始专利数据的方式。

本申请实施例并不具体限定标签的类型，例如，按维度划分，标签可以分为法律标签、技术标签、市场化标签、战略标签以及经济标签，但是本申请实施例也并不具体限定标签的个数，除上述提到的五个维度的标签外，还可以包括其他维度的标签。

当获取到多个专利的原始专利数据后，可以将其暂时存储在一个数据库中，然后按照上述提到的不同维度的标签，对原始专利数据进行分组，以将原始专利数据进行分类，从而得到多个专利的多个维度的专利数据。例如，将与经济指标对应的原始专利数据添加到与经济指标对应的存储模块中，将与技术指标对应的原始专利数据添加到与技术指标对应的存储模块中，以此类推，完成多个维度的专利数据的存储。

在本申请另一个实施例中，当存在新的原始专利数据加入时，所述方法还包括：根据所述多个维度的标签，将所述新的原始专利数据存储到对应的多个第N级数据存储模块中。

由于每个专利的原始专利数据是在不断地实时更新，所以在每个专利的原始专利数据的基础上会不断地有更新后的新的原始专利数据的出现，例如，原始专利数据为专利的剩余有效期，随着时间的不断推移，专利的剩余有效期也是在不断地变化，这时还可以通过网络爬虫的方式来获取新的原始专利数据，以更新专利的剩余有效期。

通过上述实施例提到的不同维度的标签，将新的原始专利数据进行分组，以将新的原始专利数据存储到对应的多个第N级数据存储模块中。例如，新的原始专利数据对应经济指标，那么将新的原始专利数据存储到与经济指标对应的存储模块的多个第N级数据存储模块中。

在本申请另一个实施例中，当所述原始专利数据中存在过期的专利数据时，所述方法还包括：将所述过期的专利数据从对应的多个第N级数据存储模块中删除。

由于每个专利的原始专利数据是在不断地实时更新，所以在每个专利的原始专利数据的基础上会不断地有更新后的过期的专利数据的出现，例如，专利数据为专利的剩余有效期，随着时间的不断推移，专利的剩余有效期会变为0，这就意味着该专利已经是专利权无效的专利，这时可以将过期的专利数据从对应的存储模块的多个第N级数据存储模块中删除。

综上，通过在对应的数据组中添加新的原始专利数据和删除过期的专利数据，可以实时地对专利数据进行动态更新，从而能够更全面、客观、便捷地实现专利数据的处理，所得到的评分结果有较高的可靠性。且由于专利数据可实时地更新，这样的技术方案更容易推广，解决了专利的评分结果不可靠的问题。

在本申请另一个实施例中，所述方法还包括：获取用户选择的第一目标专利的多个维度之一的第一目标专利数据；根据第一预设规则，对所述第一目标专利数据进行计算，得到所述第一目标专利的一维评分结果。

在一实施例中，用户可以在数据处理系统根据实际情况标记出第一目标专利，即，已产业化的专利，并填写第一目标专利的实际经济收益，数据处理系统接收到用户的操作指令(即，用户的标记操作和填写操作)，将操作指令发送给处理器，处理器从存储模块的第N级数据存储模块中提取第一目标专利的多个维度之一的第一目标专利数据，为第一目标专利建立用于暂存第一目标专利数据的子集一。

处理器可以根据第一预设规则，即，用户输入的第一目标专利的实际经济收益、产业类型、经济价值和经济价值与专利价值之间的关系，对子集一中的第一目标专利数据进行计算，可以得到一个与多个维度之一对应的第一目标专利的一维评分结果。

但是本申请实施例并不具体限定第一预设规则的具体类型，可以根据具体的应用需求，选择不同的第一预设规则。本申请实施例对计算过程的具体实施方式并不作具体限定，本领域技术人员可以根据具体应用需求，来进行不同的计算。

在本申请另一个实施例中，所述方法还包括：根据第二预设规则，筛选出第二目标专利的多个维度中的另一个的第二目标专利数据；对所述第二目标专利数据进行加权计算，得到所述第二目标专利的一维评分结果。

在一实施例中，第二预设规则可以指筛选出无效、放弃、复审维持驳回、外国同族无效、独权保护范围小的第二目标专利，以筛选出与多个维度中的另一个对应的第二目标专利的第二目标专利数据，例如，当上述实施例的与第一目标专利数据对应的维度为经济维度时，本实施例中的与第二目标专利数据对应的维度为除经济维度以外的其他维度。

从除第一目标专利以外的专利中筛选第二目标专利，或者也可以直接从存储模块中的多个专利中筛选第二目标专利，这样就可以从存储模块的第N级数据存储模块中提取除了子集一中的第一目标专利数据以外的第二目标专利数据，或者也可以直接从存储模块的第N级数据存储模块中的多个专利数据中提取第二目标专利数据，为第二目标专利建立用于暂存第二目标专利数据的子集二。对子集二中的第二目标专利数据进行计算，可以得到一个与多个维度中的另一个对应的第二目标专利的一维评分结果，例如，当上述实施例的与第一目标专利的一维评分结果为与经济指标对应的一维评分结果时，本实施例中的与第二目标专利的一维评分结果为与除经济指标以外的其他指标对应的一维评分结果。

在另一实施例中，第二预设规则可以是指根据与技术指标、战略指标或市场化指标对应的预设阈值，从除第一目标专利以外的专利中筛选目标专利数据大于该预设阈值的第二目标专利，也可以直接从存储模块中筛选目标专利数据大于该预设阈值的第二目标专利，这样就可以从存储模块的第N级数据存储模块中提取除了子集一中的第一目标专利数据以外的第二目标专利的第二目标专利数据，也可以直接从存储模块的第N级数据存储模块中提取第二目标专利的第二目标专利数据。

但是本申请实施例并不具体限定哪个目标专利数据大于该预设阈值时，提取满足要求的第二目标专利，可以根据具体的应用需求，选择不同的目标专利数据，例如，目标专利数据可以为授权独立权利要求技术特征个数，预设阈值可以为50个字，所以可以当专利的授权独立权利要求技术特征个数大于50个字时，提取满足这一要求的第二目标专利。第二目标专利也可以理解为在经济、技术、战略或者市场化方面表现突出的专利。

但是本申请实施例并不具体限定第二预设规则的具体类型，可以根据具体的应用需求，选择不同的第一预设规则。本申请实施例对加权计算过程的具体实施方式并不作具体限定，本领域技术人员可以根据具体应用需求，来进行不同的加权计算，例如，可以为如图3所示的实施例所述的加权计算。

由此可见，通过提取第一目标专利的第一目标专利数据和第二目标专利的第二目标专利数据，可以得到第一目标专利的一维的评分结果，第二目标专利的另一维的评分结果，从而获得了专利的单一维度的评分结果。

在本申请另一个实施例中，所述将所述多个专利的多个维度中的每个维度的专利数据存储在所述多个第N级数据存储模块中，包括：从所述多个专利的多个维度中的每个维度的专利数据中去除所述第一目标专利的第一目标专利数据和/或所述第二目标专利的第二目标专利数据；将去除所述第一目标专利的第一目标专利数据和/或所述第二目标专利的第二目标专利数据的多个专利的多个维度中的每个维度的专利数据存储在所述多个第N级数据存储模块中。

为了提高数据处理效率，还可以从多个专利的多个维度中的每个维度的专利数据中去除所述第一目标专利的第一目标专利数据和/或所述第二目标专利的第二目标专利数据，然后将去除第一目标专利的第一目标专利数据和/或所述第二目标专利的第二目标专利数据的多个专利的多个维度中的每个维度的专利数据存储在多个第N级数据存储模块中。这样，能够使存储模块中的多个第N级数据存储模块中只存储待处理的专利数据，而对于那些已经经过处理的专利数据(即，第一目标专利数据和/或第二目标专利数据)不需要进行存储，从而对待处理的专利数据进行处理时，便于从存储模块中调取相应的待处理的专利数据，进而使专利数据处理变得更加有序且高效。

示例性装置

本申请装置实施例，可以用于执行本申请方法实施例。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请方法实施例。

图4所示为本申请一个实施例提供的专利数据处理的装置的框图。如图4所示，该装置400包括：

第一处理模块410，配置为执行步骤a)从多个第N-1级数据存储模块中的每个第N-1级数据存储模块对应的第N级数据存储模块中获取目标专利的至少一条专利数据，并对所述至少一条专利数据进行加权计算，得到与所述第N级数据存储模块对应的第N-1级指标值，并将所述第N-1级指标值存储在所述第N-1级数据存储模块中，其中所述目标专利的多个维度中的每个维度的专利数据存储在所述多个第N-1级数据存储模块对应的多个第N级数据存储模块中，其中，N为整数；

第二处理模块420，配置为执行步骤b)从多个第i-1级数据存储模块中的每个第i-1级数据存储模块对应的多个第i级数据存储模块中分别获取所述目标专利的多个第i级指标值，对所述多个第i级指标值进行加权计算，得到对应的第i-1级指标值，并将所述第i-1级指标值存储在所述第i-1级数据存储模块中，其中所述i为大于或等于2且小于N的整数；

迭代执行模块430，配置为执行步骤c)迭代执行上述步骤b)，直到得到第1级指标值，其中所述第1级指标值对应所述目标专利的一个维度的专利数据；

获取模块440，配置为执行步骤d)对所述目标专利的多个维度的专利数据对应的多个第1级指标值进行加权计算，得到所述目标专利的最终评分结果。

在一个实施例中，所述装置400还包括：用于执行上述实施例提及的专利数据处理的方法中的各个步骤的模块。

示例性计算设备

下面，参考图5来描述根据本申请实施例的计算设备。

如图5所示，计算设备500包括一个或多个处理器510和存储器520。

处理器510可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元，并且可以控制计算设备500中的其他组件以执行期望的功能。

存储器520可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器510可以运行所述程序指令，以实现上文所述的本申请的各个实施例的专利数据处理的方法以及/或者其他期望的功能。在所述计算机可读存储介质中还可以存储诸如输入信号、信号分量、噪声分量等各种内容。

在一实施例中，该存储器520包括上述实施例提及的多个存储模块中的每个存储模块的多个层级的数据存储模块。

在一个示例中，计算设备500还可以包括：输入装置530和输出装置540，这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构(未示出)互连。

例如，该输入装置530可以是上述的麦克风或麦克风阵列，用于捕捉声源的输入信号。在该计算设备是单机设备时，该输入装置530可以是通信网络连接器。

此外，该输入设备530还可以包括例如键盘、鼠标等等。

该输出装置540可以向外部输出各种信息，包括确定出的征象类别信息等。该输出设备540可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。

当然，为了简化，图5中仅示出了该计算设备500中与本申请有关的组件中的一些，省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，计算设备500还可以包括任何其他适当的组件。

示例性计算机程序产品和计算机可读存储介质

除了上述方法和设备以外，本申请的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种实施例的专利数据处理的方法中的步骤。

所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。

此外，本申请的实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种实施例的专利数据处理的方法中的步骤。

所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

以上结合具体实施例描述了本申请的基本原理，但是，需要指出的是，在本申请中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本申请的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本申请为必须采用上述具体的细节来实现。

本申请中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。

还需要指出的是，在本申请的装置、设备和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本申请的等效方案。

提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本申请。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本申请的范围。因此，本申请不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。

为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本申请的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。