[发明专利]一种专利交易预测方法及系统、专利交易平台

权利要求书

1.一种专利交易预测方法，应用于专利交易平台，其特征在于，包括以下步骤：

获取待预测专利数据；

构建预测模型，所述预测模型由计算机执行，以预测所述待预测专利数据的交易概率；

将所述交易概率显示在所述待预测专利数据的数据属性中。

2.根据权利要求1所述的专利交易预测方法，其特征在于，所述构建预测模型包括：

获取数据样本，所述数据样本为已发生交易的专利数据组合；

获取所述专利数据组合的初始预测指标；

构建所述初始预测指标和所述交易概率的初始预测模型；

根据所述初始预测指标与所述初始预测模型的相关度，从所述初始预测指标中选取预测指标，以及权重；

基于所述预测指标和权重构建所述预测模型。

3.根据权利要求1或2所述的专利交易预测方法，其特征在于，所述构建所述初始预测指标和所述交易概率的初始预测模型，包括：

至少从同族专利数、前向引用数、权利要求数、IPC数、发明人数、后向引用数、维持时间、权利人类型、权利人与所述交易平台的直线距离和专利交易价格选取若干个所述初始预测指标，构建所述初始预测模型。

4.根据权利要求1所述的专利交易预测方法，其特征在于，所述根据所述初始预测指标与所述初始预测模型的相关度，从所述初始预测指标中选取预测指标，以及权重，包括：

根据所述初始预测指标与所述交易概率发生的拒绝原假设的值确定所述预测指标。

5.根据权利要求4所述的专利交易预测方法，其特征在于，所述初始预测模型为logistic回归模型。

6.根据权利要求5所述的专利交易预测方法，其特征在于，所述logistic回归模型中专利数据发生交易概率为P(y_i＝1│x₁,x₂,…,x_i)，其中P满足以下公式：

其中，上式中β₀为常数项，β₁～β_i分别为自变量x₁～x_i的系数。

7.一种专利交易预测系统，其特征在于，包括：

接收单元，用于获取待预测专利数据；

处理单元，用于构建预测模型，所述预测模型由计算机执行，以预测所述待预测专利数据的交易概率；并将所述交易概率显示在所述待预测专利数据的数据属性中。

8.根据权利要求7所述的专利交易预测系统，其特征在于，所述处理单元用于：

获取数据样本，所述数据样本为已发生交易的专利数据组合；

获取所述专利数据组合的初始预测指标；

构建所述初始预测指标和所述交易概率的初始预测模型；

根据所述初始预测指标与所述初始预测模型的相关度，从所述初始预测指标中选取预测指标，以及权重；

基于所述预测指标和权重构建所述预测模型。

9.根据权利要求8所述的专利交易预测系统，其特征在于，所述处理单元用于：

至少从同族专利数、前向引用数、权利要求数、IPC数、发明人数、后向引用数、维持时间、权利人类型、权利人与所述交易平台的直线距离和专利交易价格选取若干个所述初始预测指标，构建所述初始预测模型；

根据所述初始预测指标与所述交易概率发生的拒绝原假设的值确定所述预测指标。

10.一种专利交易平台，其特征在于，包含权利要求6-8任一项所述的专利交易预测系统。