[发明专利]一种基于专利大数据机器学习的专利预警系统

说明书

本发明涉及专利预警技术领域，且公开了一种基于专利大数据机器学习的专利预警系统，包括：本地预警服务器调用专利数据采集服务器集群中的专利数据采集节点服务器S_i采用网络爬虫根据搜索关键字去抓取相对应的专利大数据，本地预警服务器调用多层前馈人工神经网络模型输出与搜索关键词相关联的专利技术路线和技术功效数据；本地预警服务器上的专利预警管理系统制作出相应的风险预警专利地图；专利数据采集服务器集群中的专利数据采集节点服务器S_i的调用管理系统采用零知识证明的验证方法对本地预警服务器的用户身份进行验证。本发明解决了未经授权的服务器非法调用专利数据采集服务器集群中的节点服务器的问题。

技术领域

本发明涉及专利预警技术领域，具体为一种基于专利大数据机器学习的专利预警系统。

背景技术

企业在研发创新中需要考虑潜在的专利风险，因此需要对所涉及技术领域的专利信息进行分析以帮助企业顺利开发新产品而整个研发和生产过程均伴随着专利风险。专利地图可以帮助企业从直观、宏观的角度发现专利风险并进行预警，企业可根据预警信息进行科学的防范与控制。

企业在进行预警信息的大数据采集时，往往需要架设比较专业的数据采集服务器集群，而在实际运行过程中数据采集服务器集群中的节点服务器存在被非法调用的风险。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供一种基于专利大数据机器学习的专利预警系统，以解决未经授权的服务器非法调用专利数据采集服务器集群中的节点服务器的问题。

(二)技术方案

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于专利大数据机器学习的专利预警系统，其特征在于，包括：运行有专利预警管理系统软件且部署有多层前馈人工神经网络模型软件的本地预警服务器、运行有调用管理系统且部署有网络爬虫的专利数据采集服务器集群、运行有专利预警管理系统软件的计算机终端设备；

计算机终端设备与本地预警服务器进行通信连接；

所述的专利数据采集服务器集群由专利数据采集节点服务器S₁、专利数据采集节点服务器S₂、专利数据采集节点服务器S₃，…，专利数据采集节点服务器S_n组成，各个专利数据采集节点服务器S_i之间不进行通信连接、呈现出相互独立的分布式运行状态；

本地预警服务器调用专利数据采集服务器集群中的专利数据采集节点服务器S_i采用网络爬虫根据搜索关键字去抓取相对应的专利大数据；

本地预警服务器调用多层前馈人工神经网络模型，输入专利大数据，输出与搜索关键词相关联的专利技术路线和技术功效数据；

专利预警管理系统调用专利技术路线和技术功效数据，制作出相应的风险预警专利地图；

专利数据采集服务器集群中的专利数据采集节点服务器S_i的调用管理系统采用零知识证明的验证方法对本地预警服务器的用户身份进行验证，其交互验证方法，包括以下步骤：

步骤一：本地预警服务器在专利数据采集节点服务器S_i的调用管理系统上进行用户注册，具体包括：

(1)调用管理系统在注册页面上弹出与本地预警服务器进行交互式通信的对话框；

(2)本地预警服务器选定一个在有限域F_q上的椭圆曲线E，G为椭圆曲线E上的一个点，且使P＝nG；

本地预警服务器随机选择一个整数k(k＜q)，计算Q＝kG，并将Q、P、G和椭圆曲线E传送给调用管理系统，即输入到对话框内；