基于多特征決策樹的專利智能畫像模型研究

劉朝章 趙海兵 李曉博 李勇 李筍

摘要：隨著知識產權在科技浪潮中的地位逐步提升，專利作為技術成果轉化的重要標志，各類企業對專利保護及管理工作擺放在同規劃同等級別工作上。電網企業作為能源界的龍頭老大，在專利布局工作等方面應體現出中國科技水平的優勢，基于大數據對數據智能存儲、獲取、挖掘和分析等特點，以自動化方式評估專利價值，快速、定量地給企業、權利人和投資機構提供參考。選擇模糊決策樹算法來刻畫科技創新和專利技術的特征和規律，對每個專利打上多維度標簽，建立專利畫像，同時對每個企業進行技術需求畫像，進而增強專利的轉化能力。本研究專利管理辦法有效平衡了專利轉化整個生命周期對企業的影響，指導了電網企業專利管理工作。

關鍵詞：專利；決策樹；畫像；模型

中圖分類號：TP391.4文獻標志碼：A文章編號：1008-1739（2019）24-64-4

0引言

專利是知識產權的主要表達形式，在當今知識經濟、科技引領的時代下，已成為企業發展和競爭的制高點。專利質量體系與企業的運營發展息息相關，企業傳統的產品市場占有量發展模式逐步采用創新競爭模式。對于企業而言，專利是保護自身產品、防御對他人侵權的重要武器；是企業技術創新能力的證明；是企業規劃開辟多源收入的重要手段。可見對專利的深度分析，形成企業有效的專利布局體系，對企業在行業中的長足發展起到推波助瀾作用。

國家電網公司作為能源企業的領頭羊，科技創新性不僅代表著公司的先進性，也是其立足國際競爭之位的盾牌。通過提升專利部署格局體現公司保護創新的價值，順暢開拓和主導市場，提升在行業內外的競爭力和影響力。因此國網公司一直把專利布局工作擺在至高位置，根據自身的發展愿景和目標有目的地制定專利布局規劃，作為企業規劃戰略的起點，根據專利布局規劃對發明創造進行專利挖掘，深入并貫穿整個企業發展實施過程，通過專利戰來體現對企業戰略的實施成果及效果，保障企業在行業科技變幻的狀態中一直保持新鮮血液[1]。

1國網專利形式及內容統籌分析

2013年，國家頒布了有關知識產權標準《企業知識產權管理規范》《國家專利運營試點企業指引》，企業應根據自身經營管理需要建立專利分級管理體系，可見國家對專利知識產權工作的重視。國網公司認真貫徹國家知識產權戰略綱要，深化專利分析布局，加強專利創造和保護，促進專利運營。2018年出臺了《國家電網公司知識產權法律保護管理辦法（試行）》，以通用制度的形式明確了知識產權法律保護工作的職責分工、保護內容、糾紛應對和評價考核等事項，實現了公司系統各級單位知識產權法律保護工作的有“法”可依，為依法合規處置糾紛、強化保護提供了制度保障，形成知識產權管理體系，有序指導公司各級單位切實做好知識產權法律保護實務工作，推動創新力與法治力雙輪驅動[2]。

國網公司將專利工作作為每年應完成的硬性科技指標，下屬各單位根據業務規模確定專利數量和內容。近年來，公司已積累了一定量的專利，從國家知識產權局數據庫中對公司已經公開的專利申請進行檢索，統計目前的專利數共有7萬余件，其中發明專利超過1.6萬余件，實用新型專利3萬余件，外觀設計專利2萬余件，已授權專利2萬余件，未授權專利4萬余件。從數據上分析明顯發現公司有效專利構成結構不均衡，科技含量及創造水平較高的發明專利占比相對較低，僅為32.6%，發明專利數明顯低于實用新型專利數，而調研國外在華有效專利多年均為發明專利為主，占到國外有效專利總量的79.9%。存在此現象的主要原因是，在專利布局起始階段，公司偏重單方面尋求專利數量的堆積，使專利規模上產生量的變化，忽略了對專利質量的監控和管理，導致出現了大批專利不符合公司產業發展需求，或者內容描述不當等錯誤，使得專利通過率較低。以上問題是專利發展策略的必經之路，在經過量變的沖擊后，應提升到質的轉變。公司及下屬各單位都逐步意識到這個問題，從上至下制定適合各自的專利質量評價體系，保持專利形式及內容與企業產業發展的一致性。

為了分析國網系統專利內容與質量申報現狀，選擇國網信通產業集團近期專利申報數據來統籌分析。根據集團所發布的產品線目錄，本節從智能芯片、硬件設備和軟件產品三大領域進行專利分布的統計和分析。統計2016年以前集團各公司的專利申請總量（包括專利授權和專利受理）共計1 451條記錄，其中智能芯片116件，硬件設備631件，軟件產品657件。統計芯片產品相關專利申請數量116項，其中安全芯片79件，傳感芯片104件，通信芯片19件；硬件產品相關專利申請數量為631項，其中涉及數據采集終端133件，智能交互終端360件，網絡通信設備120件，信息安全設備僅19件；軟件類產品線相關專利申請記錄經過統計共計657條，其中平臺軟件46件，支撐軟件361件，地理信息軟件99件，經營管理軟件105件，生產管理軟件33件，網絡與信息安全軟件僅為13件；從統計數據分析可看出，集團下屬7個公司基本按照各自主營業務開展專利申請，但也存在部分業務重疊，造成惡性競爭，集團應嚴格劃分子公司業務制定專利格局。

2專利質量評價方法分析

從國網申請和授權專利的調研數據可粗略分析出，專利數量已達到了一個基本積累量，與國際專利數保持較小的差距；在內容及質量評價方面，專利雖大致符合企業自身發展方向，并圍繞核心產品向多方向延伸科技點，但核心專利總體質量較差，無法達到持續保護企業知識產權的效果；邊緣性延伸專利質量參差不齊，內容相對獨立，缺乏聯絡性，無法形成專利點位知識體系。針對這2個問題，需要制定高水平的專利組合質量評價系統，通過對專利知識體系進行整體規劃、監督、評價及布局優化，凸顯專利的成果化效用，防止為沖擊數量而申請專利的盲目舉措，提升專利產業在企業整體規劃中的地位。

目前專利質量分析系統類型五花八門，從傳統指標人工分類發展到智能數據分析法，核心思想都是通過定位企業核心技術及產品方向，然后確定評價參數、判斷流程和指標，將專利作為系統輸入，來衡量專利內容方向及質量是否符合企業產業發展要求。根據專利源數據特征將組合評價方法分為3類[3-4]，如圖1所示。

小型企業專利量較小，一般選擇小批量數據分類方法，這類企業專利內容相對較集中，因此選擇較簡單的分類算法就能獲得較好的評價效果，例如KNN算法（通過數據概率值大小來判斷數據類型）、隨機森林算法（按照權重排序大小分類）和文本分類（內容過濾方法）等；對于國網總部大型企業而言，需評價的專利數據量大，專利類型和涉及內容多且復雜，簡單的分類算法無法囊括所有專利，因此一般選擇可承受多數據源的分類算法，如神經網絡、機器學習這種較高級的分類學習算法，但這種算法維護成本較大；針對電網下屬各企業而言，專利類型較多且數量適中，在選擇評價算法時一般注重算法過程不過于復雜但分析效果較好的算法，如貝葉斯算法、層次分析法和決策樹算法等。國網內部企業選擇第3類評價方法較多，因此本文針對第3類算法中的某一種算法進行優化升級，提出一種模糊決策樹算法的評價方法，并剖析算法在專利評價過程中的優越性[5]。

依然選擇信產集團的專利數據作為源數據進行分析，建立評價系統。首先可采用文獻資料法，對集團專利工作相關研究文獻進行收集、整理、歸納和分析，通過文獻資料的分析，梳理公司專利工作研究的基本脈絡和主要成果，確立研究的方向、研究的重點和預期的目標等，收集統計專利數據，利用定量分析法對公司專利數據進行量化分析。集團主營方向有硬件、軟件和芯片，找出3類方向背后蘊藏的深層次信息，硬件包括技術外觀、技術性能、技術功能和專利質量等方面推斷專利綜合評價指數；軟件包括技術集成性、軟件響應度、軟件使用便捷性、軟件功能度、專利質量等方面來綜合評價指數；芯片包括芯片工藝、芯片性能、芯片設計能力和芯片控制功能等方面來綜合評價指數。利用定性模糊決策分析法對提取的特征指數進行智能學習訓練，獲取某個專利的多指數評價結果，從結果分析產生問題的原因，提出相應的對策建議[6-7]。模糊決策樹算法的評價模型如圖2所示。

按照輸入總專利數1 451條記錄，其中智能芯片116件，硬件設備631件，軟件產品657件，最終獲取芯片綜合評價分數0.78，硬件專利綜合評價分數0.62，軟件專利綜合評價分數0.67，可見軟件及硬件產業轉化實力還需進一步提升。

3基于大數據的專利智能畫像模型建立

上面研究了專利綜合評價方法，可對每個專利所屬技術范圍及編譯質量做一個較全面的審核及評分，但評價系統對于企業而言意義改進范圍狹窄，僅能根據評價結果將得分較低的專利進行提升或者刪除，而統籌規劃下一步該如何制定專利范圍、內容等。作為一個企業，發展一定不是從單個技術點來衡量其經濟效益，而是采取多點并進的方式，而專利評價往往最終會著點于某個專利評價結果的好壞，違背專利同企業共同發展的規劃思路。因此專利評價系統一定要從多個層面統籌考量，緊密同企業發展需求相結合，將專利技術保護點進行組合排列，制定各技術線條的發展規模和強度，形成多維度專利畫像模型，同企業規劃相契合，才能更好地支撐企業發展。

所謂專利組合優化是通過分析技術競爭力，比較技術領域中競爭對手公司的專利地位和技術優勢，制定專利戰略，清晰地分析公司所處的位置和競爭者的競爭地位，據此制定相應的研發策略和營銷策略，企業兼并、收購、許可和授權，確定與評估外部技術發展趨勢，有利于資源的優化合理配置，人力資源管理，識別潛在科研合作者等。企業專利畫像模型如圖3所示。

企業未來發展決不僅滿足于眼前的優勢和利益，必須長遠考慮在行業內外如何一直保持競爭優勢。一個或幾個孤立產品的短期利潤絕對不是長久的盈利方式，必須逐步形成企業技術核心圈或系統，才能更好地維護企業知識產權。應充分利用專利評價系統，把對單個的專利評價按照企業發展規律形成核心專利組合評價體系，企業可以根據自身需求隨意選擇多組合系統，凸顯專利組合優勢。例如技術層面的專利組合主要由技術相對定位（相對專利位置）、技術吸引力（專利相對成長率或相對潛力）以及研發重點（專利集中度）等構成。在基于技術層面的專利組合分析模型中，橫坐標為相對專利位置，由企業在某技術領域的專利效能與該技術領域內最高的專利效能之比測定，主要評估企業的相對技術定位；縱坐標為技術吸引力，用企業在該技術領域的專利申請量增長率來測定。相對專利增長率高的技術領域在未來會比相對增長率低的技術領域更具吸引力，研發重點表示某一技術領域在企業總的研發組合中的技術重要性，在圖中用圓圈的大小表示，其值為企業在某一技術領域的專利申請量占企業專利總量的比例，從而清楚地了解到企業的技術組合情況。管理層面專利組合一般考慮企業經營管理、人員管理、人才管理和流程管理等多個管理的組合，輔助指導公司管理部門形成企業智能管理人事平臺。專利組合評價一方面將企業需求多維度進行了深度刻畫，并統籌規劃了發展模型，形成了核心的產品圈、專利圈、產業圈，限制競爭對手優勢，還能輔助企業在基于專利技術的參考下，建立更好的企業技術及管理體系，實現目標用戶和偏好專利的自動化匹配，增強專利轉化能力，體現企業專利畫像的布局優勢。

4結束語

隨著知識產權在科技浪潮中的地位逐步提升，專利受理量和授權量是衡量專利水平的重要指標，企業一般在成立之初迅速布局了大量專利，但專利申請數量激增的背后，專利作為技術成果轉化的重要標志，專利質量如何需要認真進行分析和對待，各類企業對專利保護及管理工作擺放在同規劃同等級別工作上。電網企業作為能源界的龍頭老大，在專利布局工作等方面應體現出中國科技水平優勢，基于大數據對數據智能存儲、獲取、挖掘和分析等特點，以自動化的方式評估專利價值，快速、定量地給企業、權利人和投資機構提供參考。本文提出了一種模糊決策樹算法來刻畫科技創新和專利技術的特征和規律，對每個專利打上多維度標簽，建立專利畫像，同時對每個企業進行技術需求畫像，進而增強專利的轉化能力。本研究專利管理辦法有效平衡了專利轉化整個生命周期對企業的影響，指導了電網企業專利管理工作。

參考文獻

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