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Innography
核心专利挖掘

专利强度是Innography独创的专利评价新指标,是来自于加州大学伯克利分校及乔治梅森大学的研究成果,Innography的专利强度采用复合指标算法模型筛选,参考多项指标,包括专利引用/被引次数、权利要求数量、专利家族数量、专利诉讼、专利PTO长度等。其作用是帮助用户从海量的专利数据中快速有效地筛选出核心专利,优先阅读和分析核心专利,有效提高工作效率和质量,为专利分析开辟了一个崭新的思路。

用户还可以根据实际情况在Innography中自定义专利强度的影响因子,Innography提供了超过20个影响因子供用户选择。自定义专利强度允许创建所需数量的自定义评估算法,然后在分析中使用自定义算法,也可导出等级进行离线分析。

专利强度怎么用?

提高浏览效率

专利维护管理

专利运营

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专利权人竞争力分析

综合专利权人商业、诉讼和专利信息的专利权人实力分析气泡图,能够帮助用户分析市场态势,寻找合作伙伴或兼并收购对象。

纵轴:

纵轴结合3个重要因素:总收入、诉讼案件和公司发明位置数量。通常,气泡在纵轴上所处位置越高,该公司利用专利的能力越强。

实用原因:此衡量方法可确定公司整体资源/财富。公司收入很重要,但我们还可以通过观察专利产生位置的数量关注公司研发广度。最后,与小型公司相比,大型公司更容易卷入诉讼,因此观察专利侵权案件数量。

横轴:

横轴结合 3 个重要因素:专利数量、专利分类数量以及专利引证数量。气泡位置越靠右,公司在所分析领域的关注程度和专利表现越突出。

实用原因:此衡量方法表示公司在所分析技术领域的技术实力及关注度。专利数量很重要,但关注专利分类数量能更好地展示公司在该领域的专利申请广度。通过观察引证情况,了解公司在该技术领域的影响。技术实力较强可以帮助确定真正具有影响力的公司,特别是与仅指定有效专利、使用优先权/公开日期指定近期专利、使用来源国确定特定管辖区等筛选器同时使用时。

文本聚类及专利地图分析

文本聚类分析,能帮助用户快速直观了解所分析专利组的主要技术点,对专利技术进行评估。Innography文本聚类分析允许分析最多 15,000 项专利,同时按专利中出现的显著词组进行分类。通常,选择数量较大并且关联紧密的专利组将产生细化程度更高的文本聚类。文本聚类分析有许多应用,比如从概念上评估专利集、对两个或多个专利集进行快速直观比较或识别文件集中不明显的关键语义概念。

语义检索、侵权无效检索

专利相似度(Patent Similarity)利用国际统一的专利文献分类系统(IPC)和专利引文数据,通过Innography独有的相似度算法,生成专利相似度指标,帮助您快速查找相似专利;可以应用到专利的无效分析、侵权分析等工作当中去,为您深入地挖掘、分析相关专利提供有力支持。

通过Innography语义检索,输入一个专利号码或者一组文本信息(例如专利摘要,一项特别的权利要求)进行相近专利的检索,Innography可自动检索出与检索对象最相关的专利。

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