一种专利检索时智能推荐专利的方法
专利汇可以提供一种专利检索时智能推荐专利的方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 所提出的一种 专利 检索时智能推荐专利的方法，是经过专利检索式输入和专利数据获取后，生成目标专利 特征向量 ，智能生成推荐专利集，并进行推荐专利排序，该方法可以向专利检索者智能推荐通过检索式不能检索到的相关专利，减少漏检。对非专业检索人员能给予很大的帮助，即使对专业检索，也提供了一种新的工具，可以大大降低漏检率。，下面是一种专利检索时智能推荐专利的方法专利的具体信息内容。
1.一种专利检索时智能推荐专利的方法，包括专利检索式输入、专利数据获取、专利排序，其特征在于：经过专利检索式输入和专利数据获取后，生成目标专利特征向量，智能生成推荐专利集，并进行推荐专利排序，具体步骤包含：
（1）根据用户输入的检索式通过专利检索平台获取一个包括检索到的全部专利数据的专利集合，称为 ，提取 中各专利的专利名称、专利分类号、专利摘要；
（2）提取C 中全部专利的专利分类号所覆盖的最长的公共部分，设此字符串为 ，设此类字符串的数量为m 个，并根据 将 中各专利分成各组Ci， ，也就是有 ；
（3）根据 中专利的分组，分别提取各组 中各个专利的摘要，然后对各摘要实施分词，留下名词和动词，然后统计每个词语出现的频次，按从高到低排序，取前K 个词语对应的频次，构成各组Ci的目标专利特征向量 ，将这K 个词语构成的集合分别定义为各组Ci的词表 ；
（4）分别提取各组 中各个专利的标题实施分词，留下名词和动词，构成各组Ci的检索词集合 ；
（5）利用各组Ci的检索词集合 中的各个检索词，在专利检索平台以专利分类号为 加通配符*再进行检索，得到专利集合 ，从而得到与各组Ci相对应的推荐专利集， 中专利数量为mi个；
（6）在推荐专利集 中提取各个专利的摘要，然后对各摘要实施分词，留下名词和动词，然后统计每个词语出现的频次，根据词表 中词语的顺序，定义一个K维向量，若词表中的某词不在分词结果中，则填入0，否则填入该词的频次，用 表示推荐专利集 中第篇专利的专利特征向量，1≤j≤mi，按下式计算第 篇专利与目标专利特征向量 之间的关联度：
（7）依次计算每个推荐专利集 中各个推荐专利与该组的目标专利特征向量 之间的关联度，最后将 中所有推荐专利的关联度按照从高到低的顺序排序。
2.如权利要求1的专利检索时智能推荐专利的方法，其特征在于：所述专利为专利检索平台可输出的专利，包括已经授予专利权的和没有授予专利权的。
3.如权利要求1的专利检索时智能推荐专利的方法，其特征在于：具体过程通过在计算机上运行程序完成。
一种专利检索时智能推荐专利的方法
技术领域
背景技术
发明内容
（2）提取C 中全部专利的专利分类号所覆盖的最长的公共部分，设此字符串为 ，设此类字符串的数量为m个，并根据 将 中各专利分成各组[X1] ， ，也就是有
；
（3）根据 中专利的分组，分别提取各组 中各个专利的摘要，然后对各摘要实施分词，留下名词和动词，然后统计每个词语出现的频次，按从高到低排序，取前K 个词语对应的频次，构成各组Ci的目标专利特征向量 ，将这K 个词语构成的集合分别定义为各组Ci的词表 ；
（4）分别提取各组 中各个专利的标题实施分词，留下名词和动词，构成各组Ci对应的检索词集合 ；
（5）利用各组Ci对应的检索词集合 中的各个检索词，在专利检索平台以专利分类号 加通配符*再进行检索，得到专利集合 ，从而得到与各组Ci相对应的推荐专利集， 中专利数量为mi个；
（6）在推荐专利集 中提取各个专利的摘要，然后对各摘要实施分词，留下名词和动词，然后统计每个词语出现的频次，根据词表 中词语的顺序，定义一个K维向量，若词表中的某词不在分词结果中，则填入0，否则填入该词的频次，用 表示推荐专利集 中第篇专利的专利特征向量，1≤j≤mi，按下式计算第 篇专利与目标专利特征向量 之间的关联度：
（7）依次计算每个推荐专利集 中各个推荐专利与该组的专利目标特征向量 之间的关联度，最后将 中所有推荐专利的关联度按照从高到低的顺序排序。
图2是本发明中专利数据获取流程示意图；
图3是本发明中目标专利特征向量生成流程示意图；
图4 是本发明中推荐专利集生成流程示意图；
图5是本发明中推荐专利排序流程示意图。
具体实施方式
（1）取 中各专利的专利分类号最长的公共部分，设此字符串为 ，设此类字符串的数量为m，并根据 将 中专利进行分组，也就是有 ；
（2）根据 中专利的分组，分别提取各组中各个专利的摘要；然后对各摘要实施分词；
过滤掉量词和副词等词语后，留下名词和动词两类词语；然后统计各个词语出现的总频率；
按词频从高到低排序，取前K个词语对应的词频，构成各组对应的目标专利特征向量。构成，这K 个词语构成的集合分别定义为词表 。取K=10。
（1）对各个专利分组 （ ）中的各专利的标题进行中文分词，过滤掉量词、副词等语义表达能力不强的词语，留下的词性为动词和名词的词构成专利分组 对应的检索词集合 （ ）；
（2）利用检索词集合 中的各个词通过专利在线检索引擎平台在专利分类号= +* （ ，*表示通配符）条件下再进行检索，得到专利集合 （ ）。从而得到推荐专利集合 （ ）， 中专利数量为mi个。
依次计算每个推荐专利集合 （ ）中各个推荐专利与该组的专利目标特征向量
之间的关联度，最后将 中所有推荐专利的关联度Sk (1≤k ≤ [X3] )按照从高到低的顺序排序输出。
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