陳麗娜

一、引言

隨著人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的蓬勃發(fā)展，其已經(jīng)被應(yīng)用于各行各業(yè)中以解決各類問題，并且相關(guān)技術(shù)已經(jīng)逐漸滲透到人類生活的方方面面中。在上述技術(shù)應(yīng)用的過程中，越來越多的技術(shù)分支也應(yīng)運而生，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)就是目前備受關(guān)注的一個分支。

1998 年，由Watts 和Strogatz 首次提出了小世界（WS，Small World）網(wǎng)絡(luò)的概念并建立了小世界模型，這標(biāo)志著復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的開始。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)定義中的規(guī)則網(wǎng)絡(luò)不同，根據(jù)百度百科的定義，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是指具有自組織、自相似、吸引子、小世界、無標(biāo)度中部分或全部性質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)。與規(guī)則網(wǎng)絡(luò)相比，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)在人類生活中有著更為豐富的應(yīng)用場合，例如，由公交線路與各個公交站構(gòu)成的公交網(wǎng)絡(luò)、由人和人之間的關(guān)系組成的社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等。在“萬物皆可聯(lián)”的時代，隨著社會媒體的快速發(fā)展，在線社交網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)逐漸成為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的重要應(yīng)用場景①李文政.基于粒子競爭的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)[D].北京：中國人民公安大學(xué)，2021:1-7.，而其中涉及的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法也成為了研究的技術(shù)熱點。

社區(qū)（Community），又名群或組（Group）、團(tuán)或簇（Cluster），其概念最早由 Girvan 和 Newman 提出，目前對其較為準(zhǔn)確的一種定義是：社區(qū)是指由現(xiàn)實世界中人與人之間構(gòu)成的團(tuán)體，并且同一團(tuán)體成員之間的聯(lián)系比不同團(tuán)體成員之間的聯(lián)系要頻繁。在社區(qū)網(wǎng)絡(luò)的概念中，個人通常被看做為網(wǎng)絡(luò)中的每個節(jié)點，而人之間的關(guān)系則構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)的邊，也即，上述節(jié)點和邊共同組成社區(qū)網(wǎng)絡(luò)。在開放式社交網(wǎng)絡(luò)（OSN）中，具有相同屬性（如興趣、職業(yè)、年齡）的用戶之間的聯(lián)系通常較為頻繁，而具有不同屬性的用戶之間的聯(lián)系則較為稀疏，所以開放式社交網(wǎng)絡(luò)中也存在聚集性，即社區(qū)結(jié)構(gòu)。在現(xiàn)實世界中，大部分網(wǎng)絡(luò)都具有上述社區(qū)結(jié)構(gòu)，而社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的目的則在于發(fā)現(xiàn)此類集合或者集群組成②賀超波,湯庸.在線社交網(wǎng)絡(luò)挖掘典型問題研究[M].廣州：中山大學(xué)出版社，2017:12-14.。

近年來，越來越多的企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)都在著手研究社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，其被用來解決多種社區(qū)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的問題，例如，發(fā)掘相同屬性的用戶群體從而進(jìn)行商品推薦、在社交網(wǎng)絡(luò)中為用戶識別潛在社交圈、識別虛假信息和機(jī)器人賬號、依據(jù)社交信息預(yù)測股票及大選等信息、在互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)中進(jìn)行反欺詐預(yù)測等?？梢?，社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法在人工智能領(lǐng)域已經(jīng)起到了舉足輕重的作用，圍繞該項技術(shù)的研究成果提出相關(guān)專利申請也成為較多企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)的一項專利布局策略。

那么，對于社區(qū)發(fā)現(xiàn)相關(guān)發(fā)明專利申請，目前的專利申請和保護(hù)現(xiàn)狀如何？是否涉及社區(qū)發(fā)現(xiàn)的算法改進(jìn)的解決方案都能夠獲得專利保護(hù)呢？

本文首先對社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法相關(guān)發(fā)明專利申請的申請及保護(hù)現(xiàn)狀進(jìn)行梳理，然后以兩個典型案例為例，解析該領(lǐng)域發(fā)明專利申請的客體審查思路，最后圍繞社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法相關(guān)專利申請的審查規(guī)則給出專利申請和撰寫建議。

二、專利申請及保護(hù)現(xiàn)狀

在全球?qū)＠麛?shù)據(jù)庫中針對社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法相關(guān)的專利申請展開檢索，選取關(guān)鍵詞“社區(qū)”、“群”、“組”、“社團(tuán)”、“簇”、“發(fā)現(xiàn)”、“劃分”、“分割”、“社交”、“社會”、“關(guān)系”、“復(fù)雜”、“網(wǎng)絡(luò)”，最終獲得1,825 件專利申請。

以下基于這些專利申請文獻(xiàn)，進(jìn)行五局專利申請趨勢對比、主要申請人分布、五局主要技術(shù)熱點分布方面的分析。其中要說明的是，由于申請之后需要一段時間才能公開，因此，2020 至今的部分專利申請可能由于處于尚未公開的狀態(tài)從而無法體現(xiàn)在以下的分析圖表中。

（一）五局專利申請趨勢對比

圖1 為五局（中國、美國、歐洲、日本、韓國）從2006 年至今的專利申請量趨勢圖。

圖1 社區(qū)發(fā)現(xiàn)五局專利申請趨勢圖

從上述趨勢圖可以看出，在2006-2011 年期間，五局的申請量均處于起步階段，雖然美局的申請數(shù)量稍多于其他四局，但是各局申請量之間的差異并不太大，可以認(rèn)為這屬于社區(qū)發(fā)現(xiàn)技術(shù)的發(fā)展初期；從2011 年開始，中國專利申請的數(shù)量相比較其它四局有了明顯增長，并且這種增長的趨勢一直持續(xù)至今，其中2017 年的申請量接近2016 年申請量的2 倍，也就是說，從2011 年之后，中國的社區(qū)發(fā)現(xiàn)相關(guān)技術(shù)的研究進(jìn)入了高速發(fā)展期，而與此同時，其他四局的申請量仍然一直處于較為平穩(wěn)的狀態(tài)，部分局例如美局的申請量近幾年來還出現(xiàn)了小幅的下降。

造成上述數(shù)據(jù)趨勢的主要原因是，中國近十年來非常重視和鼓勵電子商務(wù)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的發(fā)展、應(yīng)用以及上述技術(shù)與其它領(lǐng)域和行業(yè)的深度融合，采取了多項多種鼓勵政策及支持手段，并且多次強(qiáng)調(diào)加強(qiáng)相關(guān)技術(shù)的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)，而美局近年來對客體判斷的標(biāo)準(zhǔn)處于較為震蕩的狀態(tài)，從而在一定程度上影響了各創(chuàng)新主體在本領(lǐng)域的專利布局。

（二）主要申請人分布

圖2 為社區(qū)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域全球?qū)＠麛?shù)據(jù)的主要申請人分布圖。

圖2 社區(qū)發(fā)現(xiàn)全球主要申請人分布

因為篇幅的原因，這里僅列出申請量排名前12位的申請人。

從主要申請人分布來看，中國申請人占到了多數(shù)，這體現(xiàn)出了中國創(chuàng)新主體在本領(lǐng)域具有一定的研發(fā)優(yōu)勢。在這些主要申請人中，企業(yè)類型的申請人主要包括騰訊、臉譜（facebook）、華為、國際商業(yè)機(jī)器（IBM）、阿里巴巴、尼爾森等，從這些企業(yè)的研發(fā)側(cè)重點來看，上述申請人體現(xiàn)出了不同的技術(shù)關(guān)注點，有社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的技術(shù)研發(fā)，也有社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法應(yīng)用方面的研發(fā)，并且均占到了較大比重。

值得注意的是，在中國申請人中，主要涉及的創(chuàng)新主體類型為高?；蚩蒲袡C(jī)構(gòu)，這說明中國創(chuàng)新主體在本領(lǐng)域基礎(chǔ)算法的研究方面投入了較大的研發(fā)精力，并且這些高校或科研機(jī)構(gòu)的申請量差異不大，說明各個高校或科研機(jī)構(gòu)的研發(fā)水平相當(dāng)。

（三）主要技術(shù)熱點分布

圖3 為社區(qū)發(fā)現(xiàn)相關(guān)的主要技術(shù)熱點分布圖。

圖3 社區(qū)發(fā)現(xiàn)主要技術(shù)熱點（IPC分類號）分布圖

需要說明的是，IPC 分類號G06F17/30 在2019年1 月版本之后的IPC 分類表中，已經(jīng)轉(zhuǎn)入G06F16/00-G06F16/958。

從主要技術(shù)熱點分布圖來看，在整體的專利申請數(shù)據(jù)中，社區(qū)發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)算法的研究相關(guān)的專利申請量占到了較大比重，具體表現(xiàn)為，主要集中在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及存儲結(jié)構(gòu)方面的改進(jìn)、對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的各種分析處理方面的改進(jìn)（如基于社交的搜索、可視化、聚類、分類、相關(guān)語義工具等）等方面。

除此之外，熱點技術(shù)還涉及到了社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法與其他技術(shù)的融合（例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、遺傳算法等），以及社區(qū)發(fā)現(xiàn)過程中的數(shù)據(jù)傳輸?shù)认嚓P(guān)技術(shù)。從上述分析可以看出，在社區(qū)發(fā)現(xiàn)（關(guān)系網(wǎng)絡(luò)相關(guān)）技術(shù)當(dāng)前發(fā)展階段，創(chuàng)新主體大多將研發(fā)焦點聚焦在社區(qū)發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)算法的改進(jìn)上，并且研發(fā)內(nèi)容從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)本身的存儲到數(shù)據(jù)的過濾再到數(shù)據(jù)的可視化，各個方面都有一定的研發(fā)投入，這也體現(xiàn)出了社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法在創(chuàng)新主體中的受重視程度。

（四）小結(jié)

通過上述對社區(qū)發(fā)現(xiàn)相關(guān)的專利申請數(shù)據(jù)的分析可知，中國在本領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入高速發(fā)展期，并且在五局中體現(xiàn)出了明顯的技術(shù)發(fā)展優(yōu)勢，同時，中國越來越多的創(chuàng)新主體開始重視本領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)，其中不僅包括企業(yè)類型的創(chuàng)新主體，更體現(xiàn)在多個高校及科研機(jī)構(gòu)類型的創(chuàng)新主體。

在本領(lǐng)域的技術(shù)熱點方面，中國創(chuàng)新主體將研發(fā)精力主要投入在了社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及存儲結(jié)構(gòu)的改進(jìn)、基于社交的搜索、可視化、聚類、分類、相關(guān)語義工具等方面，可以看出，與社區(qū)發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)算法相關(guān)的技術(shù)研究是中國創(chuàng)新主體較為重視的熱點技術(shù)，也是中國目前相比較于其他國家和地區(qū)的研發(fā)優(yōu)勢的體現(xiàn)所在。因此，更好的明確社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法相關(guān)專利申請的審查規(guī)則，有助于更好地為我國相關(guān)技術(shù)的研究發(fā)展保駕護(hù)航。

三、審查規(guī)則解析

（一）現(xiàn)有審查規(guī)定解析

《專利審查指南》第二部分第九章第6.1.2 節(jié)規(guī)定：

如果權(quán)利要求中涉及算法的各個步驟體現(xiàn)出與所要解決的技術(shù)問題密切相關(guān)，如算法處理的數(shù)據(jù)是技術(shù)領(lǐng)域中具有確切技術(shù)含義的數(shù)據(jù)，算法的執(zhí)行能直接體現(xiàn)出利用自然規(guī)律解決某一技術(shù)問題的過程，并且獲得了技術(shù)效果，則通常該權(quán)利要求限定的解決方案屬于專利法第2 條第2 款所述的技術(shù)方案。

上述規(guī)定對于改進(jìn)僅在于算法特征的申請如何可以構(gòu)成專利保護(hù)的客體進(jìn)行了規(guī)定。對于改進(jìn)在于算法的解決方案，如果想要構(gòu)成技術(shù)方案，那么方案中算法的各個步驟要體現(xiàn)出與該方案所要解決的技術(shù)問題密切相關(guān)，并且，權(quán)利要求中的算法各步驟要能體現(xiàn)出解決該技術(shù)問題的具體過程。

（二）典型案例

以下以兩個本領(lǐng)域典型案例為切入點，對其涉及的方案是否屬于專利保護(hù)客體進(jìn)行研究探討，以明晰本領(lǐng)域?qū)＠Ｗo(hù)審查規(guī)則。

1.案例1：一種基于多網(wǎng)絡(luò)模塊度的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)方法

【方案概述】

該申請涉及一種多網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)以及社團(tuán)尋找方法。

多網(wǎng)絡(luò)科學(xué)研究的是相互溝通的個體所組成系統(tǒng)的共同行為，探索復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)之間的共 性和處理他們的普適方法。在多網(wǎng)絡(luò)科學(xué)中，需要對社團(tuán)進(jìn)行定量分析，提出大規(guī)模復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)結(jié)構(gòu)的有效挖掘算法。同時，當(dāng)把一個社團(tuán)挖掘算法應(yīng)用于某個具體的實際網(wǎng)絡(luò)分析時，就必須考慮具體網(wǎng)絡(luò)的特征、社團(tuán)所對應(yīng)的實際意義以及位于多個社團(tuán)重疊處節(jié)點的特殊功能等。近年常用的一種衡量社團(tuán)劃分質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)是模塊度，其基本想法是把劃分社團(tuán)后的網(wǎng)絡(luò)與相應(yīng)的零模型進(jìn)行比較，以衡量社團(tuán)劃分的質(zhì)量。一個網(wǎng)絡(luò)的模塊度被定義為該網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)內(nèi)部邊數(shù)與相應(yīng)的零模型的社團(tuán)內(nèi)部邊數(shù)之差占整個網(wǎng)路邊數(shù)的比例。

上述的模塊度定義只適用于單網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)劃分，而現(xiàn)實世界的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系經(jīng)常是多維的。在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)分析中，圖常常是這類系統(tǒng)恰當(dāng)?shù)某橄蟊硎?。一般地，個體被表示為頂點，他們的相互關(guān)系被表示為連接頂點的邊。網(wǎng)絡(luò)科學(xué)的最新觀點是把圖中的邊看作包含個體之間的各種類型的關(guān)系的集合。例如人與人之間有工作關(guān)系、同學(xué)關(guān)系、家庭關(guān)系等?，F(xiàn)有的多網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法的一般策略是提取出多網(wǎng)絡(luò)的特點并把問題分解成熟知的表現(xiàn)形式。通過解決分解后的子問題推導(dǎo)多網(wǎng)絡(luò)下的社團(tuán)劃分。因此大量多網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)劃分算法依賴于已有的單網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)檢測算法。

從社團(tuán)成員的角度劃分一個社團(tuán)是行之有效的。因此可以用社團(tuán)中節(jié)點的冗余度作為多網(wǎng)絡(luò)下社團(tuán)劃分結(jié)果的度量方式。近年來研究者們提出的根據(jù)網(wǎng)絡(luò)多維度的特性來劃分社團(tuán)的方法，基于社團(tuán)冗余度的多維網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)劃分，為多維網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)劃分提供了一種新的方向，但此方法并沒有區(qū)分多維關(guān)系的維度大小，或者說忽略了節(jié)點連接關(guān)系的維度大小帶來的信息價值。

該申請為解決上述技術(shù)問題，提出了一種多網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)以及基于該結(jié)構(gòu)的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)方法，通過定義多網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)結(jié)構(gòu)，并提出了基于多網(wǎng)絡(luò)模塊度最大化的異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法，有效地發(fā)現(xiàn)了多網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)結(jié)構(gòu)。

【權(quán)利要求】

1.一種基于多網(wǎng)絡(luò)模塊度的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)方法，其特征在于，包括：

S1、計算多網(wǎng)絡(luò)模塊度，具體包括以下分步驟：

S11、采用多個鄰接矩陣表示多網(wǎng)絡(luò)，具體為：

MN ＝{A1,A2,…,Ai,…,AM},i ≤M；

其中，M 表示網(wǎng)絡(luò)個數(shù)，Ai 表示第i 個網(wǎng)絡(luò)的鄰接矩陣；

S12、確定節(jié)點冗余度連接關(guān)系矩陣，將所有網(wǎng)絡(luò)的鄰接矩陣相加得到節(jié)點冗余度連接關(guān)系矩陣；表達(dá)式如下：

其中，W 表示節(jié)點冗余度連接關(guān)系矩陣，矩陣W 中的每一行或每一列表示與該節(jié)點相連的各條邊在網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的次數(shù)，i 表示鄰接矩陣的序號，且i＝1,2,…,M；

S13、根據(jù)步驟S12 確定的節(jié)點冗余度連接關(guān)系矩陣，計算節(jié)點冗余度；表達(dá)式如下：

其中，wjk為多網(wǎng)絡(luò)節(jié)點冗余連接關(guān)系矩陣W 中的元素，表示節(jié)點k 與節(jié)點j 之間的連接邊數(shù)，表示節(jié)點k 的m 階冗余度；

S14、根據(jù)節(jié)點冗余度構(gòu)建多網(wǎng)絡(luò)1 階零模型；

S15、根據(jù)步驟S14 構(gòu)建的多網(wǎng)絡(luò)1 階零模型，計算多網(wǎng)絡(luò)模塊度；

S2、根據(jù)步驟S1 計算得到的多網(wǎng)絡(luò)模塊度對多網(wǎng)絡(luò)中社團(tuán)進(jìn)行劃分；具體包括以下分步驟：

S21、初始時將多網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點視為一個社團(tuán)；

S22、遍歷多網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點z，找出所有與之相連的節(jié)點，并對每個相連的接點計算節(jié)點z 加入該相連的節(jié)點所在社團(tuán)的多網(wǎng)絡(luò)模塊度增量；

S23、找出多網(wǎng)絡(luò)模塊度增量最大值所在的社團(tuán)，將節(jié)點z 添加至該社團(tuán)；

S24、重復(fù)步驟S22 至步驟S23，直至社團(tuán)個數(shù)不再變化；

S25、將由步驟S22 至步驟S24 劃分出的社團(tuán)看作新的節(jié)點，重復(fù)步驟S22 至步驟S24，直至所有新的節(jié)點的多網(wǎng)絡(luò)模塊度增量小于或等于0 時，結(jié)束。

【案例分析】

對于該申請是否屬于專利保護(hù)的客體，存在以下兩種觀點：

觀點1：該申請關(guān)于社區(qū)網(wǎng)絡(luò)/關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘，其不涉及具體的應(yīng)用領(lǐng)域，且對網(wǎng)絡(luò)中的各個節(jié)點和節(jié)點間關(guān)系也沒有限定，其本質(zhì)是算法本身的改進(jìn)，即便采用了自動化的實現(xiàn)手段，但是其所要解決的問題、采用的手段、實現(xiàn)的效果仍然在于數(shù)學(xué)方面，而非技術(shù)方面。因此，該方案不是技術(shù)方案，不屬于專利法第2 條第2 款規(guī)定的技術(shù)方案。

觀點2：該申請中的“社團(tuán)”并非“社區(qū)”含義，結(jié)合說明書的記載，“社團(tuán)”指“人員”，百度百科中也指出社團(tuán)指具有某些共同特征、愛好的人相聚而成的互益組織，并且權(quán)利要求1 的S21 步驟還限定了“初始時將多網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點視為一個社團(tuán)”，可見，該申請的網(wǎng)絡(luò)中的各個節(jié)點及關(guān)系可明確出具體的含義，體現(xiàn)了與具體應(yīng)用領(lǐng)域的結(jié)合，因此，該申請的方案屬于專利法第2 條第2 款規(guī)定的技術(shù)方案。

實際上，觀點2 的意見中，對于該申請中“社團(tuán)”的理解還不夠準(zhǔn)確。在社區(qū)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域，“社區(qū)”有時也被成為“社團(tuán)”，二者含義在本領(lǐng)域基本相同。雖然該申請中采用了“社團(tuán)”的描述，但基于本領(lǐng)域技術(shù)人員的理解，社團(tuán)發(fā)現(xiàn)與社區(qū)發(fā)現(xiàn)都指代community detection，其中的社團(tuán)或社區(qū)可以表示社交網(wǎng)絡(luò)，也可以表示其他具有網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的實體，如互聯(lián)網(wǎng)、交通網(wǎng)、電力網(wǎng)等。另外，雖然該申請的方案中有“圖”、“邊”、“頂點”，但是此種結(jié)構(gòu)圖，例如知識圖譜并非我們傳統(tǒng)認(rèn)為的圖像領(lǐng)域，而是一種數(shù)據(jù)關(guān)系的表達(dá)，仍屬于抽象的算法本身。

從該申請說明書及權(quán)利要求來看，其方案通過計算多網(wǎng)絡(luò)模塊度并根據(jù)得到的模塊度對多網(wǎng)絡(luò)中社團(tuán)進(jìn)行劃分，從而實現(xiàn)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)，因此，其實質(zhì)上仍然屬于單純的社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法，其解決的是社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法自身的問題，并非技術(shù)問題，采用的手段也是定義多網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)結(jié)構(gòu)，屬于社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法本身的優(yōu)化，并非利用自然規(guī)律的技術(shù)手段，獲得的也不是技術(shù)效果，因此該申請權(quán)利要求要求保護(hù)的方案不屬于專利法第2 條第2 款規(guī)定的技術(shù)方案。

2.案例2：關(guān)系網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法及裝置

【方案概述】

該申請涉及一種關(guān)系網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法。

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，基于互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)的社交平臺、交易平臺也越來越多。用戶通過這些平臺可以進(jìn)行各種事件，例如查詢事件、支付事件等，事件涉及到的主體可以是設(shè)備名稱、用戶賬號、手機(jī)號、銀行卡等。這些平臺可以將用戶、設(shè)備或其他介質(zhì)關(guān)聯(lián)起來，形成一個關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。在實際應(yīng)用中，經(jīng)常會利用該關(guān)系網(wǎng)絡(luò)開發(fā)一些新的應(yīng)用，例如對于社交平臺，可以利用該關(guān)系網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建推薦系統(tǒng)，以進(jìn)行好友推薦等；又例如對于交易平臺，可以利用該關(guān)系網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行風(fēng)險識別，以檢查交易是否安全或交易信息是否被盜等。

在使用關(guān)系網(wǎng)絡(luò)之前，需要首先構(gòu)建關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。在現(xiàn)有技術(shù)中，主要是將事件涉及的主體進(jìn)行兩兩關(guān)聯(lián)，形成關(guān)系矢量，關(guān)系矢量之間相互關(guān)聯(lián)從而形成關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。這種關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)比較龐大，使用效果較差。

基于上述問題，該申請的提出了一種關(guān)系網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法及裝置，用以構(gòu)建結(jié)構(gòu)合理的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，提高關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的使用效果。

【權(quán)利要求】

1.一種關(guān)系網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法，其特征在于，包括：

確定構(gòu)建關(guān)系網(wǎng)絡(luò)所需的事件及事件參數(shù)，所述事件參數(shù)包括所述事件的結(jié)果、所述事件中的主體及所述主體的類型；

執(zhí)行以下處理以構(gòu)建出所述關(guān)系網(wǎng)絡(luò)：

當(dāng)所述事件的結(jié)果屬于預(yù)設(shè)的事件結(jié)果集合時，則將所述事件涉及的主體對映射到所述關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的同一子網(wǎng)絡(luò)，所述主體對包括所述事件中存在關(guān)聯(lián)關(guān)系的主體；

當(dāng)所述事件的結(jié)果不屬于所述事件結(jié)果集合，且所述主體對中的所有主體的類型都屬于預(yù)設(shè)的關(guān)鍵主體類型時，將所述主體對映射到所述關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的同一子網(wǎng)絡(luò)；

當(dāng)所述事件的結(jié)果不屬于所述事件結(jié)果集合，且所述主體對中部分主體的類型屬于所述關(guān)鍵主體類型，則將第一部分主體映射到所述關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的同一子網(wǎng)絡(luò)，并用第二部分主體描述所述第一部分主體的行為屬性，所述第一部分主體是指所述主體對中類型屬于所述關(guān)鍵主體類型的部分主體，所述第二部分主體是指所述主體對中類型不屬于所述關(guān)鍵主體類型的另一部分主體。

【案例分析】

該申請的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法要解決的問題是當(dāng)前關(guān)系網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)龐大、使用效果差的問題。其中，該方案中關(guān)系網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建是通過對關(guān)系網(wǎng)絡(luò)所需事件涉及的主體對的映射來實現(xiàn)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的分割，進(jìn)而構(gòu)建結(jié)構(gòu)合理的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，這屬于技術(shù)問題；權(quán)利要求請求保護(hù)的方案通過數(shù)據(jù)分析挖掘出不同的事件對應(yīng)的主體之間的關(guān)系（如訪問網(wǎng)站、在線支付等），與事件相關(guān)的信息包括事件的主體、主體的類型、事件的結(jié)果、事件的名稱等，其涉及的事件、主體、主體類型并非為抽象概念，而對這些數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的挖掘和處理屬于遵循自然規(guī)律的技術(shù)手段。最后，該申請構(gòu)建的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)并不僅僅是一種抽象算法的數(shù)學(xué)運算結(jié)果，方案實施后通過主體和子網(wǎng)絡(luò)的映射關(guān)系的改進(jìn)，提高了關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的使用效果，屬于技術(shù)效果。因此，上述方案屬于專利法第2 條第2 款規(guī)定的技術(shù)方案。

四、結(jié)語

社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法實質(zhì)上屬于一種聚類算法。由于單純的抽象算法本身屬于專利法第25 條第1 款第（2）項規(guī)定的智力活動的規(guī)則和方法，不屬于專利保護(hù)的客體。因此，對于單純的涉及社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法本身改進(jìn)的解決方案來說，如果未能體現(xiàn)出方案能夠解決某具體應(yīng)用領(lǐng)域的技術(shù)問題，即，對于改進(jìn)在于算法特征的申請，如果權(quán)利要求記載的方案無法體現(xiàn)出該社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法具體應(yīng)用于何領(lǐng)域，那么，這樣的解決方案難以獲得專利保護(hù)。

綜上，對于改進(jìn)在于社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的發(fā)明專利申請，如果能夠成為專利保護(hù)的客體，那么，在撰寫此類申請的申請文件時，除了在說明書的背景技術(shù)部分詳細(xì)寫明本申請對于社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的改進(jìn)是為了解決其在某領(lǐng)域的應(yīng)用過程中遇到的何種技術(shù)問題，實施該方案能夠獲得的技術(shù)效果之外，同時，還需圍繞要解決的技術(shù)問題，在權(quán)利要求的方案中詳細(xì)記載算法各步驟用于解決該技術(shù)問題的具體過程，即，算法的執(zhí)行直接體現(xiàn)出利用自然規(guī)律解決某一技術(shù)問題的過程。

專家點評

該篇文章圍繞“社區(qū)發(fā)現(xiàn)”這一人工智能領(lǐng)域的熱點算法，從專利申請和保護(hù)的現(xiàn)狀，特別是通過五局申請量的對比，讓廣大讀者能夠了解到國內(nèi)外相關(guān)企業(yè)和機(jī)構(gòu)，對于社區(qū)發(fā)現(xiàn)這一領(lǐng)域的研究熱點和專利申請熱點，也從申請量的對比分析中讓讀者直觀感受到我國在社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究領(lǐng)域的領(lǐng)跑地位。同時，面對該領(lǐng)域與日俱增的專利申請量，本文針對2020 年2 月《專利審查指南》新增專節(jié)6 中關(guān)于新領(lǐng)域、新業(yè)態(tài)的審查最新規(guī)定，圍繞典型案例，給出正反兩方面的客體判斷思路，不僅對最新客體審查基準(zhǔn)進(jìn)行了案例詮釋，同時圍繞社區(qū)發(fā)現(xiàn)相關(guān)發(fā)明專利申請的特點給出了申請文件撰寫建議，能夠有效幫助讀者了解審查相關(guān)規(guī)定，提升該領(lǐng)域?qū)＠暾埖淖珜戀|(zhì)量。