基于大数据的知识产权评估系统和方法与制作流程

本技术公开了基于大数据的知识产权评估系统，包括：数据库，连接云服务中心；数据比对模块，连接所述数据库，用于采集数据并进行处理，从而获取基础数据；评估计算模块，连接所述数据比对模块，用于基于所述基础数据确定各项评估因子，并计算评估结果；数据呈现模块，连接所述评估计算模块，用于呈现所述评估结果。

本技术的有益效果是，通过对数据进行预处理，并通过模型进行计算和分析，实现对产品的无形价值进行自动分析计算并以多种形式呈现分析计算结果。

权利要求书
1.基于大数据的知识产权评估系统，其特征在于，包括：
数据库，连接云服务中心；
数据比对模块，连接所述数据库，用于采集数据并进行处理，从而获取基础数据；
评估计算模块，连接所述数据比对模块，用于基于所述基础数据确定各项评估因子，并计算评估结果；
数据呈现模块，连接所述评估计算模块，用于呈现所述评估结果。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的知识产权评估系统，其特征在于：所述数据比对模块包括数据采集模块和连接所述数据采集模块的数据清洗模块，所述数据采集模块用于采集初始数据，所述数据清洗模块用于对初始数据进行脏数据清洗进而获取基础数据。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的知识产权评估系统，其特征在于：所述评估计算模块包括数据建模模块和连接所述数据建模模块的计算模块，所述数据建模模块用于通过模型来确定各项评估因子，所述计算模块用于计算所述评估结果。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的知识产权评估系统，其特征在于：所述数据呈现模块包括数据分析模块和连接所述数据分析模块的可视化模块，所述数据分析模块用于针对所述评估结果进行分析，所述可视化模块用于通过图表或图像的形式呈现所述分析的结果。

5.基于大数据的知识产权评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1)基于云服务中心，获取基础数据；
步骤2)基于基础数据确定各项评估因子；
步骤3)再综合各项评估因子计算出评估结果；
步骤4)将评估结果进行可视化并呈现。

6.根据权利要求5所述的基于大数据的知识产权评估方法，其特征在于，所述步骤1)具体包括：a.获取海量初始数据；b.清洗所述初始数据，获取所述基础数据。

7.根据权利要求5所述的基于大数据的知识产权评估方法，其特征在于，步骤2)具体包括：a.确定各项评估因子包括，技术产品未来各年收益额Ft、技术分成率α、折现率i、委估专有技术的经济寿命年限n、序列年值t。

8.根据权利要求7所述的基于大数据的知识产权评估方法，其特征在于，所述步骤3)具体
为：计算评估结果，所述评估结果包括委估无形资产价值V，计算公式如下，
9.根据权利要求7所述的基于大数据的知识产权评估方法，其特征在于：所述技术分成率α值的确定包括以下步骤，
a.基于海量数据评估技术法律状况与保护状况值A、技术应用范围值B、技术不可替代性值C、技术先进性值D、技术创新性值E、技术成熟度值F、技术产品市场竞争状况值G、技术获利能力值H、技术实施条件值I，进而计算技术分值r＝A+B+C+D+E+F+G+H+I，其中A、B、C、D、E、F、G、H和I取值范围为0～10；
b.计算技术分成率α，公式为α＝m+r％×(n-m)，其中，m为专利分成率下限，n为专利分成率上限。

技术说明书
基于大数据的知识产权评估系统和方法
技术领域
本技术涉及知识产权数据技术领域，特别是涉及基于大数据的知识产权评估系统和方法。

背景技术
随着经济发展和产业升级，知识产权越来越重要，产品的知识产权价值评估是市场交易过程中很重要的一环。

目前的知识产权评估方法比较初级，基本是由专业人员进行尽调，再进行
估算，此过程效率低，且数据量非常有限，估算结果不精确。

在知识产权评估过程中，对产品的技术价值评估是非常重要的一个环节，而产品的技术价值取决于多方面因素，比如技术的替代性、技术成熟度等，这些需要经过对现有的海量数据进行挖掘、处理和分析才能得到较为精确的评估成果。

以上问题非常有必要开发相应的技术去解决。

技术内容
针对上述技术问题，本技术提供的基于大数据的知识产权评估系统和方法，通过对数据进行预处理，并通过模型进行计算和分析，实现对产品的无形价值进行自动分析计算并以多种形式呈现分析计算结果。

基于大数据的知识产权评估系统，包括：
数据库，连接云服务中心；
数据比对模块，连接所述数据库，用于采集数据并进行处理，从而获取基础数据；
评估计算模块，连接所述数据比对模块，用于基于所述基础数据确定各项评估因子，并计算评估结果；
数据呈现模块，连接所述评估计算模块，用于呈现所述评估结果。

进一步的：所述数据比对模块包括数据采集模块和连接所述数据采集模块的数据清洗模块，所述数据采集模块用于采集初始数据，所述数据清洗模块用于对初始数据进行脏数据清洗进而获取基础数据。

进一步的：所述评估计算模块包括数据建模模块和连接所述数据建模模块的计算模块，所述数据建模模块用于通过模型来确定各项评估因子，所述计算模块用于计算所述评估结果。

进一步的：所述数据呈现模块包括数据分析模块和连接所述数据分析模块的可视化模块，所述数据分析模块用于针对所述评估结果进行分析，所述可视化模块用于通过图表或图像的形
式呈现所述分析结果。

基于大数据的知识产权评估方法，包括以下步骤：
步骤1)基于云服务中心，获取基础数据；
步骤2)基于基础数据确定各项评估因子；
步骤3)再综合各项评估因子计算出评估结果；
步骤4)将评估结果进行可视化并呈现。

进一步的，所述步骤1)具体包括：a.获取海量初始数据；b.清洗所述初始数据，获取所述基础数据。

进一步的，步骤2)具体包括：a.确定各项评估因子包括，技术产品未来各年收益额Ft、技术分成率α、折现率i、委估专有技术的经济寿命年限n、序列年值t。

进一步的，所述步骤3)具体为：计算评估结果，所述评估结果包括委估无形资产价值V，计算公式如下，
进一步的，所述技术分成率α值的确定包括以下步骤，
a.基于海量数据评估技术法律状况与保护状况值A、技术应用范围值B、技术不可替代性值C、技术先进性值D、技术创新性值E、技术成熟度值F、技术产品市场竞争状况值G、技术获利能力值H、技术实施条件值I，进而计算技术分值r＝A+B+C+D+E+F+G+H+I，其中A、B、C、D、E、F、G、H和I取值范围为0～10；
b.计算技术分成率α，公式为α＝m+r％×(n-m)，其中，m为专利分成率下限，n为专利分成率
上限。

与现有技术相比，本技术的有益效果是：通过对数据进行预处理，并通过模型进行计算和分析，实现对产品的无形价值进行自动分析计算并以多种形式呈现分析计算结果。

附图说明
图1为本技术实施例提供的基于大数据的知识产权评估系统示意图。

图中编号：1、数据库，2、数据比对模块，21、数据采集模块，22、数据清洗模块，3、评估计算模块，31、数据建模模块，32、计算模块，4、数据呈现模块，41、数据分析模
块，42、可视化模块。

具体实施方式
下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。

基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。

如图1所示，基于大数据的知识产权评估系统，包括：
数据库1，连接云服务中心；
数据比对模块2，连接数据库1，用于采集数据并进行处理，从而获取基础数据；优选的实施例中，数据比对模块2包括数据采集模块21和连接数据采集模块21的数据清洗模块22，数据采集模块21用于采集初始数据，数据清洗模块用于对初始数据进行脏数据清洗进而获取基础数据。

评估计算模块3，连接数据比对模块2，用于基于基础数据确定各项评估因子，并计算评估结果；优选的实施例中，评估计算模块3包括数据建模模块31和连接数据建模模块31的计算模
块32，数据建模模块31用于通过模型来确定各项评估因子，计算模块32用于计算评估结果。

数据呈现模块4，连接评估计算模块3，用于呈现评估结果。

优选的实施例中，数据呈现模块4包括数据分析模块41和连接数据分析模块41的可视化模块42，数据分析模块41用于针对评估结果进行分析，可视化模块42用于通过图表或图像的形式呈现分析结果。

基于大数据的知识产权评估方法，包括以下步骤：
步骤1)基于云服务中心，获取基础数据；进一步的方案中，步骤1)具体包括：a.获取海量初始数据；b.清洗所述初始数据，获取所述基础数据；
步骤2)基于基础数据确定各项评估因子；进一步的方案中，步骤2)具体包括：a.确定各项评估因子包括，技术产品未来各年收益额Ft、技术分成率α、折现率i、委估专有技术的经济寿命年限n、序列年值t；
步骤3)再综合各项评估因子计算出评估结果；进一步的方案中，所述评估结果包括委估无形资产价值V，计算公式如下，
进一步的方案中，所述技术分成率α值的确定包括以下步骤，
a.基于海量数据评估技术法律状况与保护状况值A、技术应用范围值B、技术不可替代性值C、技术先进性值D、技术创新性值E、技术成熟度值F、技术产品市场竞争状况值G、技术获利能力值H、技术实施条件值I，进而计算技术分值r＝A+B+C+D+E+F+G+H+I，其中A、B、C、D、E、F、G、H和I取值范围为0～10；
b.计算技术分成率α，公式为α＝m+r％×(n-m)，其中，m为专利分成率下限，n为专利分成率上限。

步骤4)将评估结果进行可视化并呈现。

尽管已经示出和描述了本技术的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本技术的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本技术的范围由所附权利要求及其等同物限定。