一种专利信息处理方法及相关设备与流程

1.本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种专利信息处理方法、系统、终端及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.专利(patent)，从字面上是指专有的权利和利益，“专利”一词来源于拉丁语litteraepatentes，意为公开的信件或公共文献，是中世纪的君主用来颁布某种特权的证明，后来指英国国王亲自签署的独占权利证书，在现代，专利一般是由政府机关或者代表若干国家的区域性组织根据申请而颁发的一种文件，这种文件记载了发明创造的内容，并且在一定时期内产生这样一种法律状态，即获得专利的发明创造在一般情况下他人只有经专利权人许可才能予以实施。在我国，专利分为发明、实用新型和外观设计三种类型；随着企业等申请的专利数量越来越多，专利的质量是有区别的。
3.现有技术中对专利信息进行处理一般是通过统计该公司当年申请发明专利数量的多少，来为该公司的技术创新成果与创新实力提供参考方向；但在这种情况下，外部投资者、政府产业引导部门、客户仅根据这一指标所得出的参考方向来判断企业技术创新水平的有效性上，还存在一定的改进空间；可能有企业通过增加专利申请数量来向外界展示其具备的竞争力假象，但实际专利的经济价值与技术复杂度却参差不齐；因此，现有技术中对专利信息进行处理无法为评判企业创新能力提供一个有效的参考方向。
4.因此，现有技术还有待于改进和发展。


技术实现要素：

5.本发明的主要目的在于提供一种专利信息处理方法及相关设备，旨在解决现有技术中对专利信息进行处理无法为评判企业创新能力提供一个有效的参考方向的问题。
6.为实现上述目的，本发明提供一种专利信息处理方法，所述专利信息处理方法包括如下步骤：
7.根据数据库获取预设周期内目标企业所申请的专利，并基于python工具获取所述专利的专利信息；
8.基于所述专利信息中的ipc分类号通过赫芬达尔—赫希曼指数方法得到所述专利的知识宽度，并对所述知识宽度进行计算得到知识分散程度，并根据所述知识分散程度得到所述专利的专利分值；
9.基于所述专利分值的大小和评判分值进行比较得到所述专利的质量评估结果，基于所述质量评估结果为所述目标企业的综合技术创新指标提供参考。
10.可选地，所述的专利信息处理方法，其中，所述根据数据库获取预设周期内目标企业所申请的专利，并基于python工具获取所述专利的专利信息，具体为：
11.预先确定查询的数据库，基于所述数据库获取目标企业在预设周期内所有的专利；
12.设计python工具，并基于所述python工具解析出所述专利的专利信息。
13.可选地，所述的专利信息处理方法，其中，所述专利信息包括专利的ipc分类号和专利的被引数。
14.可选地，所述的专利信息处理方法，其中，所述基于所述专利信息中的ipc分类号通过赫芬达尔—赫希曼指数方法得到所述专利的知识宽度，并对所述知识宽度进行计算得到知识分散程度，并根据所述知识分散程度得到所述专利的专利分值，具体包括：
15.获取所述专利的ipc分类号，基于所述ipc分类号通过赫芬达尔—赫希曼指数方法得到所述专利的知识宽度；
16.基于预设计算规则计算出所述知识宽度的知识分散程度，并基于所述知识分散程度赋予所述专利对应的专利分值。
17.可选地，所述的专利信息处理方法，其中，所述预设计算规则为：
18.patent_knowedge
m,type
＝1-∑α2；
19.其中，patent_knowedge为知识宽度的知识分散程度，m为专利的个数，type为专利分类号中的组数，α指专利分类号中各大组分类所占比重。
20.可选地，所述的专利信息处理方法，其中，所述基于所述专利分值的大小和评判分值进行比较得到所述专利的质量评估结果，并基于所述质量评估结果为所述目标企业的综合技术创新指标提供参考，之前还包括：
21.设置所述专利的标准质量的评判分值；
22.接收所有专利的专利分值，将所述专利分值的大小与所述评判分值进行比较；
23.若所述专利分值大于或等于所述评判分值，则所述专利为高质量专利；
24.若所述专利分值小于所述评判分值，则所述专利为低质量专利。
25.可选地，所述的专利信息处理方法，其中，所述基于所述专利分值的大小和评判分值进行比较得到所述专利的质量评估结果，并基于所述质量评估结果为所述目标企业的综合技术创新指标提供参考，具体包括：
26.取所有专利的专利分值的平均值或中位数，将所述平均值或所述中位数作为所述专利的总体分值；
27.基于所述总体分值结合专利数据及专利被引数得出所述专利的质量评估结果，并基于所述质量评估结果为所述目标企业的综合技术创新指标提供参考。
28.可选地，所述的专利信息处理方法，其中，所述专利信息处理系统包括：
29.数据获取模块，用于根据数据库获取预设周期内目标企业所申请的专利，并基于python工具获取所述专利的专利信息；
30.数据处理模块，用于基于所述专利信息中的ipc分类号通过赫芬达尔—赫希曼指数方法得到所述专利的知识宽度，并对所述知识宽度进行计算得到知识分散程度，并根据所述知识分散程度得到所述专利的专利分值；
31.结果输出模块，用于基于所述专利分值的大小和评判分值进行比较得到所述专利的质量评估结果，并基于所述质量评估结果为所述目标企业的综合技术创新指标提供参考。
32.此外，为实现上述目的，本发明还提供一种终端，其中，所述终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的专利信息处理程序，所述专利信息
处理程序被所述处理器执行时实现如上所述的专利信息处理方法的步骤。
33.此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有专利信息处理程序，所述专利信息处理程序被处理器执行时实现如上所述专利信息处理方法的步骤。
34.本发明通过根据数据库获取预设周期内目标企业所申请的专利，并基于python工具获取所述专利的专利信息；基于所述专利信息中的ipc分类号通过赫芬达尔—赫希曼指数方法得到所述专利的知识宽度，并对所述知识宽度进行计算得到知识分散程度，并根据所述知识分散程度得到所述专利的专利分值；基于所述专利分值的大小和评判分值进行比较得到所述专利的质量评估结果，并基于所述质量评估结果为所述目标企业的综合技术创新指标提供参考。本发明通过知识宽度方法来确认专利的技术复杂度，并使用赫芬达尔—赫希曼指数方法来构建该专利的知识宽度，对于集中度越低的，则该专利运用到的知识越分散，其专利相对应的得分也越高，通过将所申请专利的总体分值跟专利数据及专利被引数进行结合，从而为外部投资者、客户等快速评估公司或企业在一段时间内的技术创新实力提供一个参考方向。
附图说明
35.图1是本发明中专利信息处理方法的较佳实施例的流程图；
36.图2是本发明中专利信息处理方法的较佳实施例中目标公司所申请的专利示意图；
37.图3是本发明中专利信息处理方法的较佳实施例中整理专利分类号的示意图；
38.图4是本发明中专利信息处理方法的较佳实施例中部分python工具的解析脚本示意图；
39.图5是本发明中专利信息处理方法的较佳实施例的整体流程图；
40.图6是本发明中专利信息处理系统的较佳实施例的原理示意图；
41.图7为本发明终端的较佳实施例的运行环境示意图。
具体实施方式
42.为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
43.需要说明，若本发明实施例中有涉及方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后
……
)，则该方向性指示仅用于解释在某一特定姿态下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。另外，若本发明实施例中有涉及“第一”、“第二”等的描述，则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。
44.另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
45.本发明较佳实施例所述的专利信息处理方法，如图1所示，所述专利信息处理方法包括以下步骤：
46.步骤s10、根据数据库获取预设周期内目标企业所申请的专利，并基于python工具获取所述专利的专利信息。
47.所述步骤s10包括：
48.步骤s11、预先确定查询的数据库，基于所述数据库获取目标企业在预设周期内所有的专利；
49.步骤s12、设计python工具，并基于所述python工具解析出所述专利的专利信息。
50.具体地，预先从互联网确定查询的数据库(例如国家知识产权局和佰腾数据库等)，基于所述数据库获取目标企业在预设周期内所有的专利，例如，如图2所示，将a公司在2009-2016年度所有已经申请的专利或已授权专利的详细信息导出，所导出的信息包括申请号、专利名称、主分类号、分类号、申请人、发明人及第一发明人等，将图2的框中(即分类号)的信息与申请号进行整理，得到类似demo.xls表格，如图3所示，图中按申请号的年限从上到下进行排序，并且每个申请号都对应一组分类号(例如，申请号cn201310750547.9对应的分类号为g05d7/06(20060101)，h02n2/18(20060101))；之后设计python工具，并基于所述python工具解析出所述专利的专利信息，其中，所述详细信息包括专利的ipc分类号与被引用数；而部分python工具的解析脚本(根据分类号确定知识域的小部分)如图4所示。
51.步骤s20、基于所述专利信息中的ipc分类号通过赫芬达尔—赫希曼指数方法得到所述专利的知识宽度，并对所述知识宽度进行计算得到知识分散程度，并根据所述知识分散程度得到所述专利的专利分值。
52.所述步骤s20包括：
53.步骤s21、获取所述专利的ipc分类号，基于所述ipc分类号通过赫芬达尔—赫希曼指数方法得到所述专利的知识宽度；
54.步骤s22、基于预设计算规则计算出所述知识宽度的知识分散程度，并基于所述知识分散程度赋予所述专利对应的专利分值。
55.具体地，通过比较发明专利与实用新型专利的ipc分类号信息，来确认技术的复杂度；国际专利分类表ipc以等级形式将技术内容按照部、大类、小类、大组及小组分为五个等级，构建一个完整的分类体系；可以通过专利所包含的分类号信息的大小组评判专利知识宽度的多少，例如，a专利与b专利分别包含三个分类号信息，所示a专利的分类号是h01c01/00、h01c01/10和h01c01/20，而所述b专利的分类号是h01b01/00、h01c02/01和h01d03/02；虽然所述a专利与所述b专利拥有相同的分类号数量，但所述a专利中的三个分类号是属于h01c01一个大组等级的信息，而所述b专利中的三个分类号则是包含了h01b01、h01c02和h01d03三个不同的大组信息；则可以判定所述b专利所运用的知识宽度多于所述a专利，从而判断所述b专利的质量高于所述a专利；hhi(herfindahl index，赫芬达尔—赫希曼指数)是用于衡量市场的集中度，赫芬达尔—赫希曼指数值越大，表明市场集中度越高，市场趋于垄断竞争模式，赫芬达尔—赫希曼指数值越低，则市场越分散；而在本发明中将赫芬达尔—赫希曼指数应用到专利ipc分类中，通过集中度的高低来说明专利所运用的知识分散程度，即集中度越低，说明所运用的知识越分散，其专利质量也越高；而集中度越高，说明所运用的知识越集中，其专利质量也越低。因此，基于预设计算规则计算出所述知识宽度的知识分
散程度，即在大组层面使用赫芬达尔—赫希曼指数(hhi)的逻辑思路进行加权，所述预设计算规则为patent_knowedge
m,type
＝1-∑α2，其中，patent_knowedge为知识宽度的知识分散程度，m为专利的个数，type为专利分类号中的组数，α指专利分类号中各大组分类所占比重；type越大，说明各大组间的差异越大，集中度越低，表明该专利所运用的知识宽度越大，从而其专利质量表现越高；并基于所述知识分散程度赋予所述专利对应的专利分值。
56.步骤s30、基于所述专利分值的大小和评判分值进行比较得到所述专利的质量评估结果，基于所述质量评估结果为所述目标企业的综合技术创新指标提供参考。
57.所述步骤s30包括：
58.步骤s31、取所有专利的专利分值的平均值或中位数，将所述平均值或所述中位数作为所述专利的总体分值；
59.步骤s32、基于所述总体分值结合专利数据及专利被引数得出所述专利的质量评估结果，并基于所述质量评估结果为所述目标企业的综合技术创新指标提供参考。
60.具体地，设置所述专利的标准质量的评判分值；获取所有专利基于所述知识分散程度赋予所的专利分值，将所述专利分值的大小与所述评判分值进行比较；若所述专利分值大于或等于所述评判分值，则所述专利为高质量专利；若所述专利分值小于所述评判分值，则所述专利为低质量专利；通过统计目标企业当年所有专利的知识宽度，取所有专利的专利分值的平均值或中位数，并将所述平均值或所述中位数作为所述专利的总体分值；基于所述总体分值结合专利数据及专利被引数来为所述目标企业的综合技术创新指标提供一个参考方向。
61.进一步地，如图5所示，本发明中专利信息处理方法整体流程图具体为：
62.步骤s1、开始；
63.步骤s2、获取预设周期内目标企业所申请的专利数据，并进行存储；
64.步骤s3、构建所述专利的ipc分类号，并统计所述专利被引量与专利总量；
65.步骤s4、基于所述ipc分类号通过赫芬达尔—赫希曼指数方法得到所述专利的知识宽度；基于预设计算规则计算出所述知识宽度的知识分散程度，并基于所述知识分散程度赋予所述专利对应的专利分值；
66.步骤s5、将年度专利总量、专利质量均值及被引量的结果进行输出得到质量评估结果，并基于所述质量评估结果为所述目标企业的综合技术创新指标提供参考方向；
67.步骤s6、结束。
68.进一步地，如图6所示，基于上述专利信息处理方法，本发明还相应提供了专利信息处理系统，所述专利信息处理系统包括：
69.数据获取模块51，用于根据数据库获取预设周期内目标企业所申请的专利，并基于python工具获取所述专利的专利信息；
70.数据处理模块52，用于基于所述专利信息中的ipc分类号通过赫芬达尔—赫希曼指数方法得到所述专利的知识宽度，并对所述知识宽度进行计算得到知识分散程度，并根据所述知识分散程度得到所述专利的专利分值；
71.结果输出模块53，用于基于所述专利分值的大小和评判分值进行比较得到所述专利的质量评估结果，并基于所述质量评估结果为所述目标企业的综合技术创新指标提供参考。
72.进一步地，如图7所示，基于上述专利信息处理方法，本发明还相应提供了一种终端，所述终端包括处理器10、存储器20及显示器30；图7仅示出了终端的部分组件，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
73.所述存储器20在一些实施例中可以是所述终端的内部存储单元，例如终端的硬盘或内存。所述存储器20在另一些实施例中也可以是所述终端的外部存储设备，例如所述终端上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，smc)，安全数字(secure digital，sd)卡，闪存卡(flash card)等。进一步地，所述存储器20还可以既包括所述终端的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器20用于存储安装于所述终端的应用软件及各类数据，例如所述安装终端的程序代码等。所述存储器20还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。在一实施例中，存储器20上存储有专利信息处理程序40，该专利信息处理程序40可被处理器10所执行，从而实现本技术中专利信息处理方法。
74.所述处理器10在一些实施例中可以是一中央处理器(central processing unit，cpu)，微处理器或其他数据处理芯片，用于运行所述存储器20中存储的程序代码或处理数据，例如执行所述专利信息处理方法等。
75.所述显示器30在一些实施例中可以是led显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及oled(organic light-emitting diode，有机发光二极管)触摸器等。所述显示器30用于显示在所述终端的信息以及用于显示可视化的用户界面。所述终端的部件10-30通过系统总线相互通信。
76.在一实施例中，当处理器10执行所述存储器20中分屏窗口的界面显示程序40时实现以下步骤：
77.根据数据库获取预设周期内目标企业所申请的专利，并基于python工具获取所述专利的专利信息；
78.基于所述专利信息中的ipc分类号通过赫芬达尔—赫希曼指数方法得到所述专利的知识宽度，并对所述知识宽度进行计算得到知识分散程度，并根据所述知识分散程度得到所述专利的专利分值；
79.基于所述专利分值的大小和评判分值进行比较得到所述专利的质量评估结果，并基于所述质量评估结果为所述目标企业的综合技术创新指标提供参考。
80.其中，所述根据数据库获取预设周期内目标企业所申请的专利，并基于python工具获取所述专利的专利信息，具体为：
81.预先确定查询的数据库，基于所述数据库获取目标企业在预设周期内所有的专利；
82.设计python工具，并基于所述python工具解析出所述专利的专利信息。
83.其中，所述专利信息包括专利的ipc分类号和专利的被引数。
84.其中，所述基于所述专利信息中的ipc分类号通过赫芬达尔—赫希曼指数方法得到所述专利的知识宽度，并对所述知识宽度进行计算得到知识分散程度，并根据所述知识分散程度得到所述专利的专利分值，具体包括：
85.获取所述专利的ipc分类号，基于所述ipc分类号通过赫芬达尔—赫希曼指数方法得到所述专利的知识宽度；
86.基于预设计算规则计算出所述知识宽度的知识分散程度，并基于所述知识分散程
度赋予所述专利对应的专利分值。
87.其中，所述预设计算规则为：
88.patent_knowedge
m,type
＝1-∑α2；
89.其中，patent_knowedge为知识宽度的知识分散程度，m为专利的个数，type为专利分类号中的组数，α指专利分类号中各大组分类所占比重。
90.其中，所述基于所述专利分值的大小和评判分值进行比较得到所述专利的质量评估结果，并基于所述质量评估结果为所述目标企业的综合技术创新指标提供参考，之前还包括：
91.设置所述专利的标准质量的评判分值；
92.接收所有专利的专利分值，将所述专利分值的大小与所述评判分值进行比较；
93.若所述专利分值大于或等于所述评判分值，则所述专利为高质量专利；
94.若所述专利分值小于所述评判分值，则所述专利为低质量专利。
95.其中，所述基于所述专利分值的大小和评判分值进行比较得到所述专利的质量评估结果，并基于所述质量评估结果为所述目标企业的综合技术创新指标提供参考，具体包括：
96.取所有专利的专利分值的平均值或中位数，将所述平均值或所述中位数作为所述专利的总体分值；
97.基于所述总体分值结合专利数据及专利被引数得出所述专利的质量评估结果，并基于所述质量评估结果为所述目标企业的综合技术创新指标提供参考。
98.本发明还提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有专利信息处理程序，所述专利信息处理程序被处理器执行时实现如上所述专利信息处理方法的步骤。
99.综上所述，本发明提供一种专利信息处理方法及相关设备，所述专利信息处理方法包括：根据数据库获取预设周期内目标企业所申请的专利，并基于python工具获取所述专利的专利信息；基于所述专利信息中的ipc分类号通过赫芬达尔—赫希曼指数方法得到知识分散程度，并根据所述知识分散程度得到所述专利的知识宽度，并对所述知识宽度进行计算得到所述专利的专利分值；基于所述专利分值的大小和评判分值进行比较得到所述专利的质量评估结果，并基于所述质量评估结果为所述目标企业的综合技术创新指标提供参考。本发明通过知识宽度方法来确认专利的技术复杂度，并使用赫芬达尔—赫希曼指数方法来构建该专利的知识宽度，对于集中度越低的，则该专利运用到的知识越分散，其专利相对应的得分也越高，通过将所申请专利的总体分值跟专利数据及专利被引数进行结合，从而为外部投资者、客户等快速评估公司或企业在一段时间内的技术创新实力提供一个参考方向。
100.需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
101.当然，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，
是可以通过计算机程序来指令相关硬件(如处理器，控制器等)来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取的计算机可读存储介质中，所述程序在执行时可包括如上述各方法实施例的流程。其中所述的计算机可读存储介质可为存储器、磁碟、光盘等。
102.应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

技术特征：
1.一种专利信息处理方法，其特征在于，所述专利信息处理方法包括：根据数据库获取预设周期内目标企业所申请的专利，并基于python工具获取所述专利的专利信息；基于所述专利信息中的ipc分类号通过赫芬达尔—赫希曼指数方法得到所述专利的知识宽度，并对所述知识宽度进行计算得到知识分散程度，并根据所述知识分散程度得到所述专利的专利分值；基于所述专利分值的大小和评判分值进行比较得到所述专利的质量评估结果，并基于所述质量评估结果为所述目标企业的综合技术创新指标提供参考。2.根据权利要求1所述的专利信息处理方法，其特征在于，所述根据数据库获取预设周期内目标企业所申请的专利，并基于python工具获取所述专利的专利信息，具体为：预先确定查询的数据库，基于所述数据库获取目标企业在预设周期内所有的专利；设计python工具，并基于所述python工具解析出所述专利的专利信息。3.根据权利要求1或2所述的专利信息处理方法，其特征在于，所述专利信息包括专利的ipc分类号和专利的被引数。4.根据权利要求3所述的专利信息处理方法，其特征在于，所述基于所述专利信息中的ipc分类号通过赫芬达尔—赫希曼指数方法得到所述专利的知识宽度，并对所述知识宽度进行计算得到知识分散程度，并根据所述知识分散程度得到所述专利的专利分值，具体包括：获取所述专利的ipc分类号，基于所述ipc分类号通过赫芬达尔—赫希曼指数方法得到所述专利的知识宽度；基于预设计算规则计算出所述知识宽度的知识分散程度，并基于所述知识分散程度赋予所述专利对应的专利分值。5.根据权利要求4所述的专利信息处理方法，其特征在于，所述预设计算规则为：patent_knowedge
m,type
＝1-∑α2；其中，patent_knowedge为知识宽度的知识分散程度，m为专利的个数，type为专利分类号中的组数，α指专利分类号中各大组分类所占比重。6.根据权利要求1所述的专利信息处理方法，其特征在于，所述基于所述专利分值的大小和评判分值进行比较得到所述专利的质量评估结果，并基于所述质量评估结果为所述目标企业的综合技术创新指标提供参考，之前还包括：设置所述专利的标准质量的评判分值；接收所有专利的专利分值，将所述专利分值的大小与所述评判分值进行比较；若所述专利分值大于或等于所述评判分值，则所述专利为高质量专利；若所述专利分值小于所述评判分值，则所述专利为低质量专利。7.根据权利要求1所述的专利信息处理方法，其特征在于，所述基于所述专利分值的大小和评判分值进行比较得到所述专利的质量评估结果，并基于所述质量评估结果为所述目标企业的综合技术创新指标提供参考，具体包括：取所有专利的专利分值的平均值或中位数，将所述平均值或所述中位数作为所述专利的总体分值；基于所述总体分值结合专利数据及专利被引数得出所述专利的质量评估结果，并基于
所述质量评估结果为所述目标企业的综合技术创新指标提供参考。8.一种专利信息处理系统，其特征在于，所述专利信息处理系统包括：数据获取模块，用于根据数据库获取预设周期内目标企业所申请的专利，并基于python工具获取所述专利的专利信息；数据处理模块，用于基于所述专利信息中的ipc分类号通过赫芬达尔—赫希曼指数方法得到所述专利的知识宽度，并对所述知识宽度进行计算得到知识分散程度，并根据所述知识分散程度得到所述专利的专利分值；结果输出模块，用于基于所述专利分值的大小和评判分值进行比较得到所述专利的质量评估结果，基于所述质量评估结果为所述目标企业的综合技术创新指标提供参考。9.一种终端，其特征在于，所述终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的专利信息处理程序，所述专利信息处理程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的专利信息处理方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有专利信息处理程序，所述专利信息处理程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的专利信息处理方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种专利信息处理方法及相关设备，所述方法包括：获取预设周期内目标企业所申请的专利，并获取所述专利的专利信息；基于所述专利信息通过赫芬达尔—赫希曼指数方法得到所述专利的知识宽度，并对所述知识宽度进行计算得到所述专利的专利分值；基于所述专利分值的大小得到所述专利的质量评估结果，并基于所述质量评估结果为所述目标企业的综合技术创新指标提供参考。本发明通过知识宽度方法来确认专利的技术复杂度，并使用赫芬达尔—赫希曼指数方法来构建该专利的知识宽度，对于集中度越低的，则该专利运用到的知识越分散，其专利质量也越高，从而为外部投资者、客户等快速评估公司或企业在一段时间内的技术创新实力提供参考方向。新实力提供参考方向。新实力提供参考方向。


技术研发人员：李平 周剑宏
受保护的技术使用者：四川康佳智能终端科技有限公司
技术研发日：2022.12.13
技术公布日：2023/10/20