楊 芳，彭 珍，張 艷

（1.國(guó)家電網(wǎng)有限公司信息通信分公司，北京 100032；2.北京科慧遠(yuǎn)咨詢有限公司，北京 100191）

0 引言

專(zhuān)利交易是專(zhuān)利運(yùn)用的重要環(huán)節(jié)，是專(zhuān)利市場(chǎng)化的重要手段，也是專(zhuān)利價(jià)值變現(xiàn)和增值的重要渠道。就國(guó)內(nèi)外交易平臺(tái)來(lái)看，供需雙方信息不對(duì)稱、交易在線服務(wù)技術(shù)缺乏是阻礙專(zhuān)利技術(shù)交易的核心要素，充分利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在專(zhuān)利在線交易方面的優(yōu)勢(shì)，探索解決專(zhuān)利交易過(guò)程中供需雙方信息不對(duì)稱問(wèn)題，開(kāi)展專(zhuān)利在線交易撮合算法研究，是破解國(guó)內(nèi)專(zhuān)利線上交易困境，提升專(zhuān)利交易市場(chǎng)活躍度的重要抓手。本文結(jié)合電力行業(yè)專(zhuān)利數(shù)據(jù)探索專(zhuān)利在線交易撮合模型與算法。

1 專(zhuān)利在線交易技術(shù)研究現(xiàn)狀

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外社會(huì)各界，特別是學(xué)術(shù)界和工業(yè)界非常重視專(zhuān)利交易，我國(guó)各級(jí)政府也在不斷完善推進(jìn)專(zhuān)利交易的標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)工作。2014年，深圳市市場(chǎng)監(jiān)督管理局發(fā)布《專(zhuān)利交易價(jià)值評(píng)估指南（SZDB/Z 103—2014）》[1]，用于指導(dǎo)深圳市企業(yè)及中介機(jī)構(gòu)開(kāi)展專(zhuān)利交易價(jià)值評(píng)估，規(guī)范專(zhuān)利交易市場(chǎng)秩序；2020年，國(guó)家市場(chǎng)監(jiān)督管理總局和國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)聯(lián)合發(fā)布《科技成果經(jīng)濟(jì)價(jià)值評(píng)估指南（GB/T 39057—2020）》[2]，完整闡述了專(zhuān)利交易在交易結(jié)構(gòu)、交易信息需求要素等方面的內(nèi)容，為專(zhuān)利交易研究提供了方向指導(dǎo)。

2 專(zhuān)利在線交易撮合模型設(shè)計(jì)

交易撮合是指賣(mài)方在交易市場(chǎng)委托銷(xiāo)售訂單、買(mǎi)方在交易市場(chǎng)委托購(gòu)買(mǎi)訂單，交易市場(chǎng)按照一定的原則（可以是價(jià)格優(yōu)先或時(shí)間優(yōu)先等）確定雙方成交并生成交易合同，且按照交易訂單指定的交割倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行實(shí)物交割的交易方式。撮合算法直接關(guān)系到撮合交易的數(shù)量和質(zhì)量，隨著電子商務(wù)的飛速發(fā)展，交易撮合算法也在不斷更新。

各個(gè)供方/需方在發(fā)布供給信息/需求信息時(shí)，向?qū)＠灰紫到y(tǒng)提供可交易專(zhuān)利的信息，從多維度對(duì)待交易專(zhuān)利技術(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化描述，是專(zhuān)利技術(shù)開(kāi)展自動(dòng)撮合的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。本文專(zhuān)利技術(shù)撮合采用“TLGMP”模型，具體包括技術(shù)T、法律L、地域G、模式M、價(jià)格P要素，模型要素及權(quán)重如表1所示。

表1 專(zhuān)利技術(shù)撮合要素模型及權(quán)重

3 專(zhuān)利交易撮合核心算法設(shè)計(jì)

對(duì)于具體的交易撮合案例，供需雙方基于“TLGMP”模型的最終相似度應(yīng)以該模型各一級(jí)要素的總相似度的加和計(jì)算，各一級(jí)要素總相似度為其各二級(jí)要素相似度與對(duì)應(yīng)子權(quán)重相乘后加總計(jì)算得到，本節(jié)詳細(xì)闡述“TLGMP”模型各一級(jí)要素、二級(jí)要素的相似度計(jì)算方法。

3.1 各要素的相似度計(jì)算

3.1.1 技術(shù)(T)

技術(shù)（T）要素主要是專(zhuān)利技術(shù)維度的描述，其二級(jí)要素均是以文字表述的形式構(gòu)成，該類(lèi)要素統(tǒng)一記為文字表述類(lèi)要素。在判斷文字表述類(lèi)要素的相似度時(shí)，需要依賴智能語(yǔ)義技術(shù)，從文字表述中提取關(guān)鍵詞，并對(duì)比待匹配供需雙方關(guān)鍵詞的相同和近似相同程度。即：

供方要素相似度=雙方關(guān)鍵詞相同或近似相同數(shù)量/供方要素文字表述關(guān)鍵詞數(shù)量。

此處的近似相同是由智能語(yǔ)義技術(shù)結(jié)合大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，比較兩個(gè)關(guān)鍵詞的近似程度達(dá)到一定閾值時(shí)，則判斷為近似相同，通常為近義詞、同義詞或一種技術(shù)特征的不同表述形式等。

以二級(jí)要素技術(shù)關(guān)鍵詞（T_K）的相似計(jì)算為例具體介紹如下。

會(huì)上，著名白酒專(zhuān)家高景炎宣讀了產(chǎn)品鑒評(píng)結(jié)果，舉行了頒獎(jiǎng)儀式。江蘇省食品工業(yè)協(xié)會(huì)副會(huì)長(zhǎng)孫林對(duì)峰會(huì)進(jìn)行了小結(jié)并舉行了會(huì)旗交接儀式。會(huì)議完成各項(xiàng)議程，圓滿結(jié)束。

某供方A提供10個(gè)技術(shù)關(guān)鍵詞，某需方B提供8個(gè)技術(shù)關(guān)鍵詞，經(jīng)對(duì)比分析，完全相同的關(guān)鍵詞3個(gè)，近似相同的關(guān)鍵詞4個(gè)。則對(duì)于供方A而言，需方B在技術(shù)關(guān)鍵詞（T_K）這一要素上的相似度為（3+4）/10×100%=70%；對(duì)于需方B而言，供方A在技術(shù)關(guān)鍵詞（T_K）這一要素上的相似度為（3+4）/8×100%=87.5%。

其他文字表述類(lèi)要素的相似度計(jì)算同理。

3.1.2 法律(L)

法律（L）要素的二級(jí)要素中，專(zhuān)利剩余年限（L_Y）、專(zhuān)利包數(shù)量（L_P）和專(zhuān)利質(zhì)量指數(shù)（L_I）均是通過(guò)數(shù)值表述，專(zhuān)利類(lèi)型（L_T）、標(biāo)準(zhǔn)專(zhuān)利情況（L_S）、專(zhuān)利運(yùn)營(yíng)情況（L_O）和專(zhuān)利訴訟情況（L_L）雖然是通過(guò)文字表述，但是其對(duì)比通常是判斷是否有無(wú)的完全匹配，可以通過(guò)數(shù)字化的比較是否等于、是否大于、是否小于來(lái)實(shí)現(xiàn)，該類(lèi)要素記為數(shù)值表述類(lèi)要素。

與文字表述類(lèi)要素的相似度比較相比，數(shù)值表述類(lèi)要素的相似度比較更為直接。例如，專(zhuān)利剩余年限的表述是具體數(shù)字，若供方提供剩余年限為7，需方要求的剩余年限為≥5，則比較相似度時(shí)，由于7滿足“≥5”的要求，因此無(wú)論對(duì)于哪一方，都視為滿足要求，相似度記為1，否則記為0。

3.1.3 地域(G)

地域（G）要素描述的內(nèi)容為具體的國(guó)家或地區(qū)，進(jìn)行需求比較時(shí)，得到結(jié)果只有一致或不一致，因此，比較相似度時(shí)，地域（G）整體可以視為數(shù)值表述類(lèi)要素。由此可得，地域（G）的相似度計(jì)算，可以參照法律要素的相似度計(jì)算。

3.1.4 模式(M)

模式（M）要素用以描述當(dāng)前交易接受的交易模式，結(jié)合專(zhuān)利交易實(shí)際情況很容易理解，其需求比較結(jié)果同樣為匹配或不匹配，因此模式（M）整體可以視為數(shù)值表述類(lèi)要素。

3.1.5 價(jià)格(P)

價(jià)格（P）要素旨在描述專(zhuān)利標(biāo)的交易價(jià)格，屬于典型的數(shù)值表述類(lèi)要素。在雙方的預(yù)期專(zhuān)利價(jià)格無(wú)法匹配時(shí)，需要分析一方的預(yù)期專(zhuān)利價(jià)格是否屬于另一方的專(zhuān)利價(jià)格浮動(dòng)區(qū)間內(nèi)，即判斷雙方的專(zhuān)利價(jià)格浮動(dòng)區(qū)間是否有交集。

3.2 專(zhuān)利交易撮合算法流程

在專(zhuān)利交易系統(tǒng)中，依據(jù)前述“TLGMP”專(zhuān)利交易撮合要素模型的分析比對(duì)，實(shí)現(xiàn)將適合的供需雙方進(jìn)行配對(duì)撮合，自動(dòng)提取交易系統(tǒng)中供方、需方的全部交易主體，將其中一方的信息提供給另一方，本文的交易撮合算法不限于處理一對(duì)一的交易撮合，而是可以實(shí)現(xiàn)交易系統(tǒng)中全部交易主體的、多對(duì)多的交易撮合。下面以國(guó)家電網(wǎng)有限公司（以下簡(jiǎn)稱“國(guó)網(wǎng)公司”）為例進(jìn)行說(shuō)明。

步驟1：配置“TLGMP”模型的要素及權(quán)重。以“TLGMP”模型為基礎(chǔ)，結(jié)合撮合場(chǎng)景，為模型選取合適的二級(jí)要素，并為各級(jí)要素配置權(quán)重，為后續(xù)撮合提供完善的撮合模型基礎(chǔ)。

以國(guó)網(wǎng)公司為例，其在電力應(yīng)用和電動(dòng)汽車(chē)領(lǐng)域擁有一定的研發(fā)實(shí)力和優(yōu)勢(shì)，憑借自身專(zhuān)利存量基數(shù)大，無(wú)論需方在法律要素上提出什么需求，找到合適的專(zhuān)利標(biāo)的與之匹配的幾率都很大，是典型的供方需求明確場(chǎng)景，法律（L）、價(jià)格（P）并不是國(guó)網(wǎng)公司的關(guān)注點(diǎn)，權(quán)重配置可以偏低，因此“TLGMP”的權(quán)重分別為40%、5%、20%、30%、5%。

另外，當(dāng)下熱門(mén)的人工智能、區(qū)塊鏈技術(shù)能夠?yàn)殡娏灰字械碾y題提供新的解決思路，社會(huì)各界對(duì)人工智能、區(qū)塊鏈技術(shù)的研究和實(shí)踐，值得國(guó)網(wǎng)公司采用和借鑒，屬于需方需求明確場(chǎng)景，需重點(diǎn)關(guān)注技術(shù)（T）、法律（L）和地域（G），相應(yīng)的權(quán)重配置可以偏高，因此“TLGMP”的權(quán)重配置分別為40%、20%、20%、5%、15%。

步驟2：獲取待撮合的供方/需方清單。在專(zhuān)利交易系統(tǒng)中建立供需雙方數(shù)據(jù)庫(kù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)包括但不限于供需雙方的名稱等基本信息、供應(yīng)的專(zhuān)利標(biāo)的技術(shù)信息、需求內(nèi)容等。在匹配撮合時(shí)，算法從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取待匹配撮合的供方/需方清單。仍以國(guó)網(wǎng)公司為例，其可以在交易系統(tǒng)中發(fā)布可供交易的輸變電技術(shù)、電動(dòng)汽車(chē)等相關(guān)領(lǐng)域?qū)＠麡?biāo)的信息，算法將其發(fā)布的信息錄入數(shù)據(jù)庫(kù)，等待進(jìn)行撮合。

步驟3：以“TLGMP”模型為基礎(chǔ)，逐一為待撮合的供方/需方提取模型要素?cái)?shù)據(jù)。通過(guò)智能語(yǔ)義算法，從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取國(guó)網(wǎng)公司待撮合專(zhuān)利交易標(biāo)的解決的技術(shù)問(wèn)題、技術(shù)效果、技術(shù)領(lǐng)域、專(zhuān)利基本情況、專(zhuān)利地域、專(zhuān)利運(yùn)營(yíng)模式、預(yù)期交易價(jià)格等要素信息，構(gòu)建“TLGMP”模型，為后續(xù)匹配撮合做好準(zhǔn)備。

步驟4：為供方/需方匹配可能的交易對(duì)象。在步驟3的基礎(chǔ)上，按照模型相似度算法，尋找可能的交易對(duì)象（需方）。即根據(jù)步驟3中構(gòu)建的模型，在交易系統(tǒng)中通過(guò)要素匹配，尋找需要輸電變技術(shù)、電動(dòng)汽車(chē)領(lǐng)域?qū)＠夹g(shù)的需方，并計(jì)算雙方的相似度。也可以以需方清單為基礎(chǔ)，為每一個(gè)需方尋找可能的交易對(duì)象（供方）。

步驟5：為供方/需方推送可能的交易對(duì)象。通過(guò)專(zhuān)利交易系統(tǒng)的自動(dòng)推送功能，定期將匹配到的需要輸電變技術(shù)、電動(dòng)汽車(chē)領(lǐng)域?qū)＠夹g(shù)的需方對(duì)象清單，推送給國(guó)網(wǎng)公司，亦可將國(guó)網(wǎng)公司的相關(guān)領(lǐng)域?qū)＠麡?biāo)的信息推送給需方。

匹配結(jié)果顯示必須由多個(gè)需方滿足某一供方條件時(shí)，或者必須由多個(gè)供方滿足某一需方條件時(shí)，應(yīng)將特別標(biāo)注說(shuō)明，并將多個(gè)需方/供方清單專(zhuān)門(mén)打包。

步驟6：詢問(wèn)是否接受撮合結(jié)果，并進(jìn)行后續(xù)操作。推送可能的交易對(duì)象清單后，如果供方/需方選擇查看該推送結(jié)果，則根據(jù)其查看的清單條目，系統(tǒng)詢問(wèn)是否選擇該條目對(duì)應(yīng)的需方/供方作為交易對(duì)象。若是，則根據(jù)專(zhuān)利交易系統(tǒng)的交易流程，轉(zhuǎn)入下一交易環(huán)節(jié)。

步驟7：算法的自我學(xué)習(xí)。基于深度學(xué)習(xí)等基本算法，本文的專(zhuān)利交易撮合算法具有自我學(xué)習(xí)功能。在供方/需方選擇查看該推送結(jié)果的某條目后，撮合算法記錄最終的選擇結(jié)果至后臺(tái)，以便算法得到加強(qiáng)和改進(jìn)，更加精準(zhǔn)地適用于各種不同場(chǎng)景。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文研究基于大數(shù)據(jù)思維，結(jié)合電力企業(yè)案例，以專(zhuān)利線上交易現(xiàn)實(shí)需求為基礎(chǔ)，對(duì)于技術(shù)交易網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)在交易撮合、方案制定、流程把控等方面具有一定參考價(jià)值。