一种知识产权数据管理方法及系统与流程

本发明涉及知识产权数据管理，尤其涉及一种知识产权数据管理方法及系统。

背景技术：

1、随着信息技术的快速发展，知识产权(ip)在企业和科研机构中的重要性日益凸显。知识产权包括专利、商标、版权和商业秘密等，保护知识产权不仅能够防止侵权行为的发生，还能提升企业的竞争力。然而，知识产权数据管理的复杂性和多样性给企业和机构带来了诸多挑战。传统的知识产权管理通常依赖于手工操作和excel表格进行记录和跟踪。这种方法不仅效率低下，而且容易出现数据丢失、错误和冗余等问题，无法满足快速变化和增长的知识产权管理需求。

技术实现思路

1、本发明为解决上述技术问题，提出了一种知识产权数据管理方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

2、本申请提供了一种知识产权数据管理方法，所述方法包括：

3、s1、获取知识产权标识码数据；

4、s2、根据知识产权标识码数据进行知识产权关联，得到标识码关联数据，并根据标识码关联数据进行区块生成，得到标识码区块数据，以加入至预设的知识产权区块链数据；

5、s3、根据标识码关联数据进行数据抓取，得到标识码关联更新数据；

6、s4、根据预设的知识产权区块链数据以及标识码关联更新数据进行ai校验，得到知识产权异常数据，以进行知识产权数据管理作业。

7、本发明中通过区块链技术确保数据的不可篡改性和可追溯性，有效防止数据被篡改或丢失，保证数据的可靠性和安全性。自动化的数据抓取和ai校验过程减少了人工干预，提高了数据处理速度和管理效率，降低了人工成本。通过标识码的唯一性和标准化处理，确保了知识产权数据在各个环节中的一致性，减少了数据冗余和不一致的情况。利用标识码作为唯一标识，可以准确地定位和跟踪每一项知识产权数据，避免了数据混淆和误用的风险。统一的标识码标准有助于数据的规范化管理，便于后续的数据处理和分析。通过知识产权标识码数据进行关联，能够全面整合相关的知识产权信息，提供完整的数据视图。生成的标识码区块数据加入到区块链中，确保数据的透明性和不可篡改性，提升数据的可信度和安全性。通过标识码关联数据进行实时的数据抓取和更新，保证数据的时效性和准确性，避免了数据滞后的问题。自动抓取和更新数据减少了手动操作的工作量，降低了出错率，提高了数据管理的效率。利用ai技术进行数据校验，可以自动检测数据中的异常和错误，提高数据的准确性和完整性。异常数据的识别可以提前预警潜在的问题，便于及时采取措施进行处理，降低知识产权管理的风险。通过ai校验生成的数据分析结果，可以为企业的知识产权管理决策提供有力的支持，提升管理水平和竞争力。

8、可选地，本申请还提供了一种知识产权数据管理系统，用于执行如上所述的知识产权数据管理方法，所述知识产权数据管理系统包括：

9、知识产权标识码数据采集模块，用于获取知识产权标识码数据；

10、区块生成模块，用于根据知识产权标识码数据进行知识产权关联，得到标识码关联数据，并根据标识码关联数据进行区块生成，得到标识码区块数据，以加入至预设的知识产权区块链数据；

11、标识码关联更新模块，用于根据标识码关联数据进行数据抓取，得到标识码关联更新数据；

12、知识产权ai校验模块，用于根据预设的知识产权区块链数据以及标识码关联更新数据进行ai校验，得到知识产权异常数据，以进行知识产权数据管理作业。

13、本发明的目的在于获取包括专利、商标、版权等多种知识产权类型的数据，并进行标识码生成和整合，确保数据的全面性和多样性，实现了不同类型知识产权数据的统一管理，避免了信息孤岛，提高了数据的整合利用效率。通过标准化处理和唯一性校验，生成唯一且规范的知识产权标识码，确保数据的一致性和可追溯性，提高了数据质量，减少了重复数据和错误数据，确保了知识产权信息的准确性和可靠性。根据知识产权标识码数据进行精准的数据映射和关联，生成详细的标识码关联数据，展示知识产权的复杂关系网络，揭示了知识产权之间的潜在关系和依赖性，为进一步的数据分析和管理提供了丰富的上下文信息。将标识码关联数据生成区块并加入区块链，确保数据的不可篡改性和透明性，利用区块链技术的去中心化特性，提高了数据存储的安全性和透明性，确保数据的完整性和防篡改能力。通过构建抓取规则和调度抓取任务，实现对最新知识产权数据的实时抓取和更新，确保知识产权数据库始终保持最新状态，提高了数据的时效性和准确性，支持实时的业务决策和分析。通过比对抓取数据和现有标识码关联数据，自动识别和标注数据的异同，生成标识码关联更新数据，自动化的数据比对和标注大幅减少了人工干预，提升了数据处理效率和准确性，确保数据的一致性。根据知识产权区块链数据和标识码关联更新数据，提取多维特征(如时间特征、申请人特征、专利类型特征等)，并进行异常关联计算，利用ai技术进行多维数据分析，精确识别数据中的异常模式，提高了异常检测的精度和可靠性。根据预设的异常关联度阈值，自动判断是否生成更新区块或触发异常处理机制，动态阈值判断机制提高了系统的灵活性和适应性，确保及时、准确地处理数据异常，减少了潜在的风险和错误。利用复杂的数学模型和ai技术，进行深入的异常识别和分析，生成详细的异常数据报告，异常识别模型显著提高了异常检测的深度和广度，能够发现传统方法难以检测的隐蔽异常，为知识产权管理提供了更全面的保障。通过区块链技术的应用，确保知识产权数据的安全性和不可篡改性，提供了强有力的数据完整性保障，数据的安全性和完整性是知识产权管理的基石，通过区块链技术的引入，有效防止了数据篡改和丢失，增强了数据的可信度。利用ai技术实现数据的智能抓取、比对、标注和异常检测，极大地提高了数据管理的自动化水平和智能化程度，智能化和自动化的管理模式大幅降低了人工成本，提高了数据处理的效率和准确性，能够快速响应数据变化和异常，提高了知识产权管理的整体效率。高效的数据处理和分析能力为企业提供了强有力的决策支持，能够快速识别和应对知识产权管理中的问题和挑战，提升了企业的竞争力。通过多维数据融合和综合分析，构建了全面的知识产权数据视图，支持更全面和深入的管理和分析，多维全面的知识产权视图为企业提供了更清晰的知识产权布局和策略支持，帮助企业更好地保护和利用知识产权资源，推动创新和发展。

技术特征：

1.一种知识产权数据管理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，s1包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，s2包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，s3包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，s4包括：

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，标识码生成包括：

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，关系图构建包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，其中规则关联边数据包括事务所关联边数据以及申请人关联边数据，关联边生成包括：

9.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，其中预设的标识码更新异常识别模型的构建步骤具体为：

10.一种知识产权数据管理系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的知识产权数据管理方法，所述知识产权数据管理系统包括：

技术总结
本发明涉及知识产权数据管理技术领域，尤其涉及一种知识产权数据管理方法及系统。该方法包括以下步骤：获取知识产权标识码数据；根据知识产权标识码数据进行知识产权关联，得到标识码关联数据，并根据标识码关联数据进行区块生成，得到标识码区块数据，以加入至预设的知识产权区块链数据；根据标识码关联数据进行数据抓取，得到标识码关联更新数据；根据预设的知识产权区块链数据以及标识码关联更新数据进行AI校验，得到知识产权异常数据，以进行知识产权数据管理作业。本发明通过引入区块链技术和人工智能(AI)技术，结合标识码的唯一性，实现了高效、准确的知识产权数据管理。

技术研发人员：杨虹,钟浩,阳君,刘勇
受保护的技术使用者：湖南省交通规划勘察设计院有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23