申请/专利权人：广东知得失网络科技有限公司

申请日：2023-12-19

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117436453B

主分类号：G06F40/295

分类号：G06F40/295;G06N3/042;G06N3/044;G06N3/0455;G06N3/08;G06N5/025;G06N20/10;G06N20/20;G06Q50/18;G06F123/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2024.02.09#实质审查的生效;2024.01.23#公开

摘要：本发明涉及知识产权分析技术领域，具体为基于专利数据变化的技术线路变化趋势分析方法及系统，包括以下步骤，基于专利信息库，采用自然语言处理技术，进行文本处理、实体识别和关系抽取，生成专利数据集。本发明中，利用时间序列分析方法，能够更有效地分析专利申请和过期的时间趋势，为了解技术发展的历史和当前状态提供了重要信息。图形神经网络的应用在技术路线图的构建中发挥关键作用，为理解复杂的技术关系提供了直观工具。结合随机森林算法和支持向量机进行趋势分析，不仅增强了预测的准确性，还能够更全面地揭示技术发展的方向、速度和潜在影响。通过整合数据分析和报告整合技术，为决策者提供了宝贵的洞见和决策支持。

主权项：1.基于专利数据变化的技术线路变化趋势分析方法，其特征在于，包括以下步骤，基于专利信息库，采用自然语言处理技术，进行文本处理、实体识别和关系抽取，生成专利数据集；基于所述专利数据集，采用时间序列分析方法，进行申请、过期时间分析，生成时间点变化信息；基于所述专利数据集，采用BERT深度学习算法，进行实体、关系提取，生成标注专利数据；基于所述标注专利数据，采用图形神经网络，进行技术路线图构建，生成技术路线图；基于所述时间点变化信息和技术路线图，采用随机森林算法和支持向量机，进行趋势分析，生成技术发展趋势分析报告；基于所述技术发展趋势分析报告，采用数据分析技术，进行未来技术评估，生成未来技术发展评估报告；基于所述技术路线图、未来技术发展评估报告，采用报告整合技术，生成综合技术线路变化趋势分析报告；所述专利数据集包括技术领域、专利描述、关键实体信息，所述时间点变化信息具体为专利申请和过期的时间序列数据，所述标注专利数据具体指包含关键技术实体及其关系的专利数据，所述技术路线图具体为表示多技术领域及其关联的图结构，所述技术发展趋势分析报告具体包括技术发展方向、速度、潜在影响，所述未来技术发展评估报告具体为预测技术方向和发展速度的综合评估，所述综合技术线路变化趋势分析报告具体包括关键技术节点、时间标记、发展趋势；基于所述专利数据集，采用时间序列分析方法，进行申请、过期时间分析，生成时间点变化信息的具体步骤为，基于所述专利数据集，采用数据抽取技术，提取专利申请日期、过期日期，生成专利时间信息数据；基于所述专利时间信息数据，采用时间格式化处理方法，生成标准化时间数据；基于所述标准化时间数据，采用ARIMA模型，对专利申请、过期时间进行趋势分析，生成时间趋势分析数据；基于所述时间趋势分析数据，采用Matplotlib库，展示申请、过期时间变化趋势，生成时间点变化信息；基于所述标注专利数据，采用图形神经网络，进行技术路线图构建，生成技术路线图的具体步骤为，基于所述标注专利数据，采用数据转换方法，将标注数据转换为图结构数据，生成图结构化专利数据；基于所述图结构化专利数据，采用GNN模型进行节点特征学习，生成节点特征学习结果；基于所述节点特征学习结果，采用图形神经网络进行边的预测，生成边预测结果；基于所述边预测结果，进行技术路线图的构建，生成技术路线图；基于所述时间点变化信息和技术路线图，采用随机森林算法和支持向量机，进行趋势分析，生成技术发展趋势分析报告的具体步骤为，基于所述时间点变化信息、技术路线图，进行归一化处理，生成分析处理数据；基于所述分析处理数据，采用随机森林算法进行初步趋势分析，识别关键趋势、模式，生成随机森林趋势分析结果；基于所述随机森林趋势分析结果，采用支持向量机进行深入趋势分析，生成支持向量机趋势分析结果；基于所述支持向量机趋势分析结果，进行报告编制，整合分析结果，生成技术发展趋势分析报告。

全文数据：

权利要求：

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