发明创造名称：一种为网络阅读用户推荐朋友的方法及设备
外观设计名称：
决定号：181461
决定日：2019-06-11
委内编号：1F270252
优先权日：
申请（专利）号：201510450249.7
申请日：2015-07-28
复审请求人：网易传媒科技（北京）有限公司
无效请求人：
授权公告日：
审定公告日：
专利权人：
主审员：马志远
合议组组长：贺利良
参审员：曹元嫄
国际分类号：H0429/08
外观设计分类号：
法律依据：专利法第22条第3款
决定要点
：本申请技术方案与对比文件所代表的最接近的现有技术相比存在区别特征，但这些区别特征属于本领域技术人员根据公知原理和采用惯用手段可以实现的内容，因此本申请方案不具有专利法第22条第3款规定的创造性。
全文：
本复审请求审查决定涉及申请号为201510450249.7，名称为“一种为网络阅读用户推荐朋友的方法及设备”的发明专利申请（下称本申请）。申请人为网易传媒科技（北京）有限公司。本申请的申请日为2015年07月28日，公开日为2015年12月09日。
经实质审查，国家知识产权局实质审查部门于2018年09月18日发出驳回决定，驳回了本申请，其理由是：相对于对比文件1与本领域惯用手段的结合，全部权利要求1-16不具备专利法第22条第3款规定的创造性。驳回决定所依据的文本为：申请人于申请日2015年07月28日提交的说明书第1-12页（第1-82段）、说明书附图第1-2页、说明书摘要及摘要附图，于2018年07月16日提交的权利要求第1-16项。驳回决定所引用的对比文件为：对比文件1，CN101079714A，公开日为2007年11月28日。驳回决定所针对的权利要求书内容如下：
“1. 一种为网络阅读用户推荐朋友的方法，包括：
当用户通过网络在线阅读时，根据该用户的阅读习惯特征，查找具有与该用户的阅读习惯特征相匹配的阅读习惯特征的其他用户；
从查找到的其他用户中选出一个或多个推荐给该用户；
其中，所述查找具有与该用户的阅读习惯特征相匹配的阅读习惯特征的其他用户的步骤，包括：查找具有与该用户的阅读习惯特征相同和/或与该用户的阅读习惯特征的差异在预设范围内的阅读习惯特征的其他用户；
阅读习惯特征表征用户阅读的规律特点，包括：用户阅读频率最高的时间段、用户在线阅读的频率、用户阅读频率最高的内容类型、用户阅读的文章总量、用户与其他用户互动的频繁程度；
根据实际情况确定每种阅读习惯特征只有完全相同时确定为相匹配，还是具有一定差异确定为相匹配；
如果将多项阅读习惯特征都作为为用户查找朋友的考查对象，查找过程是：查找具有与该用户的多项阅读习惯特征全部相匹配的阅读习惯特征的其他用户，或：首先，查找具有与该用户的多项阅读习惯特征全部相匹配的阅读习惯特征的其他用户，如果符合条件的其他用户的数量小于一个预设值，则将这多项阅读习惯特征中的部分阅读习惯特征作为考查对象，继续查找具有与这部分阅读习惯特征相匹配的阅读习惯特征的其他用户，并将查找到的其他用户与之前查找到的其他用户一起作为最终的查找结果。
2. 根据权利要求1所述的为网络阅读用户推荐朋友的方法，还包括：基于该用户的历次在线阅读的相关信息，确定该用户的阅读习惯特征。
3. 根据权利要求2所述的为网络阅读用户推荐朋友的方法，其中，所述该用户的历次在线阅读的相关信息，包括如下信息中的至少一种：
该用户历次在线阅读的时间信息，
该用户历次在线阅读的内容信息，
该用户历次在线阅读中与其他用户的互动信息。
4. 根据权利要求3所述的为网络阅读用户推荐朋友的方法，其中，所述基于该用户的历次在线阅读的相关信息，确定该用户的阅读习惯特征的步骤，包括：
若该用户的历次在线阅读的相关信息包括该用户历次在线阅读的时间信息，则统计该用户在线阅读的频率，和/或统计该用户阅读频率最高的时间段；
若该用户的历次在线阅读的相关信息包括该用户历次在线阅读的内容信息，则统计该用户阅读频率最高的内容类型，和/或统计该用户阅读的文章总量；
若该用户的历次在线阅读的相关信息包括该用户历次在线阅读中与其他用户的互动信息，则统计该用户与其他用户互动的频繁程度；
将该用户阅读频率最高的时间段、该用户在线阅读的频率、该用户阅读频率最高的内容类型、该用户阅读的文章总量、该用户与其他用户互动的频繁程度，确定为该用户的阅读习惯特征。
5. 根据权利要求1所述的为网络阅读用户推荐朋友的方法，其中，所述从查找到的其他用户中选出一个或多个推荐给该用户的步骤，包括：
将查找到的其他用户中，当前在线的其他用户推荐给该用户。
6. 根据权利要求1所述的为网络阅读用户推荐朋友的方法，其中，所述从查找到的其他用户中选出一个或多个推荐给该用户的步骤，包括：
确定该用户正在阅读的内容；
将查找到的其他用户中，阅读过该用户正在阅读的内容的其他用户推荐给该用户。
7. 根据权利要求1所述的为网络阅读用户推荐朋友的方法，其中，所述从查找到的其他用户中选出一个或多个推荐给该用户的步骤，包括：
确定该用户正在阅读的内容；
将查找到的其他用户中，当前在线阅读该用户正在阅读的内容的其他用户推荐给该用户。
8. 根据权利要求1所述的为网络阅读用户推荐朋友的方法，其中，所述从查找到的其他用户中选出一个或多个推荐给该用户的步骤，包括：
在查找到的其他用户中，按照所述其他用户与该用户的阅读习惯特征的匹配度对所述其他用户进行排序，并将排序靠前的一个或多个其他用户推荐给该用户。
9. 一种为网络阅读用户推荐朋友的设备，包括：
查找模块，被设置为当用户通过网络在线阅读时，根据该用户的阅读习惯特征，查找具有与该用户的阅读习惯特征相匹配的阅读习惯特征的其他用户；
推荐模块，被设置为从查找到的其他用户中选出一个或多个推荐给该用户；
所述查找模块，被设置为查找具有与该用户的阅读习惯特征相同和/或与该用户的阅读习惯特征的差异在预设范围内的阅读习惯特征的其他用户；
阅读习惯特征表征用户阅读的规律特点，包括：用户阅读频率最高的时间段、用户在线阅读的频率、用户阅读频率最高的内容类型、用户阅读的文章总量、用户与其他用户互动的频繁程度；
查找模块，被设置为根据实际情况确定每种阅读习惯特征只有完全相同时确定为相匹配，还是具有一定差异确定为相匹配；
查找模块，还被设置为如果将多项阅读习惯特征都作为为用户查找朋友的考查对象，查找过程是：查找具有与该用户的多项阅读习惯特征全部相匹配的阅读习惯特征的其他用户，或：首先，查找具有与该用户的多项阅读习惯特征全部相匹配的阅读习惯特征的其他用户，如果符合条件的其他用户的数量小于一个预设值，则将这多项阅读习惯特征中的部分阅读习惯特征作为考查对象，继续查找具有与这部分阅读习惯特征相匹配的阅读习惯特征的其他用户，并将查找到的其他用户与之前查找到的其他用户一起作为最终的查找结果。
10. 根据权利要求9所述的为网络阅读用户推荐朋友的设备，还包括：
阅读习惯特征确定模块，被设置为基于该用户的历次在线阅读的相关信息，确定该用户的阅读习惯特征。
11. 根据权利要求10所述的为网络阅读用户推荐朋友的设备，其中， 所述该用户的历次在线阅读的相关信息，包括如下信息中的至少一种：
该用户历次在线阅读的时间信息，
该用户历次在线阅读的内容信息，
该用户历次在线阅读中与其他用户的互动信息。
12. 根据权利要求11所述的为网络阅读用户推荐朋友的设备，其中，所述阅读习惯特征确定模块，被设置为：当该用户的历次在线阅读的相关信息包括该用户历次在线阅读的时间信息时，统计该用户在线阅读的频率，和/或统计该用户阅读频率最高的时间段；当该用户的历次在线阅读的相关信息包括该用户历次在线阅读的内容信息时，统计该用户阅读频率最高的内容类型，和/或统计该用户阅读的文章总量；当该用户的历次在线阅读的相关信息包括该用户历次在线阅读中与其他用户的互动信息时，统计该用户与其他用户互动的频繁程度；将该用户阅读频率最高的时间段、该用户在线阅读的频率、该用户阅读频率最高的内容类型、该用户阅读的文章总量、该用户与其他用户互动的频繁程度，确定为该用户的阅读习惯特征。
13. 根据权利要求9所述的为网络阅读用户推荐朋友的设备，其中，所述推荐模块，被设置为将所述查找模块查找到的其他用户中，当前在线的其他用户推荐给该用户。
14. 根据权利要求9所述的为网络阅读用户推荐朋友的设备，其中，所述推荐模块，被设置为确定该用户正在阅读的内容；将所述查找模块查找到的其他用户中，阅读过该用户正在阅读的内容的其他用户推荐给该用户。
15. 根据权利要求9所述的为网络阅读用户推荐朋友的设备，其中，所述推荐模块，被设置为确定该用户正在阅读的内容；将所述查找模块查找到的其他用户中，当前在线阅读该用户正在阅读的内容的其他用户推荐给该用户。
16. 根据权利要求9所述的为网络阅读用户推荐朋友的设备，其中，所述推荐模块，被设置为在所述查找模块查找到的其他用户中，按照所述其他用户与该用户的阅读习惯特征的匹配度对所述其他用户进行排序，并 将排序靠前的一个或多个其他用户推荐给该用户。”
申请人（下称复审请求人）对上述驳回决定不服,于2019年01月03日向国家知识产权局提出了复审请求，同时修改了权利要求书，将权利要求7的附加技术特征补充到权利要求1中，将权利要求15的附加技术特征补充到权利要求9中，删除了权利要求5、6、8、13、14和16，形成新的权利要求1至8。复审请求人认为：本申请包括了使用多种用户阅读习惯特征作为匹配的条件，并且在查找过程中获得的相匹配用户数量过小时，可以通过减少阅读习惯特征来增加相匹配的用户数量。复审请求时所修改的权利要求书内容如下：
“1. 一种为网络阅读用户推荐朋友的方法，包括：
当用户通过网络在线阅读时，根据该用户的阅读习惯特征，查找具有与该用户的阅读习惯特征相匹配的阅读习惯特征的其他用户；
从查找到的其他用户中选出一个或多个推荐给该用户；
其中，所述查找具有与该用户的阅读习惯特征相匹配的阅读习惯特征的其他用户的步骤，包括：查找具有与该用户的阅读习惯特征相同和/或与该用户的阅读习惯特征的差异在预设范围内的阅读习惯特征的其他用户；
阅读习惯特征表征用户阅读的规律特点，包括：用户阅读频率最高的时间段、用户在线阅读的频率、用户阅读频率最高的内容类型、用户阅读的文章总量、用户与其他用户互动的频繁程度；
根据实际情况确定每种阅读习惯特征只有完全相同时确定为相匹配，还是具有一定差异确定为相匹配；
如果将多项阅读习惯特征都作为为用户查找朋友的考查对象，查找过程是：查找具有与该用户的多项阅读习惯特征全部相匹配的阅读习惯特征的其他用户，或：首先，查找具有与该用户的多项阅读习惯特征全部相匹配的阅读习惯特征的其他用户，如果符合条件的其他用户的数量小于一个预设值，则将这多项阅读习惯特征中的部分阅读习惯特征作为考查对象，继续查找具有与这部分阅读习惯特征相匹配的阅读习惯特征的其他用户，并将查找到的其他用户与之前查找到的其他用户一起作为最终的查找结果；
其中，所述从查找到的其他用户中选出一个或多个推荐给该用户的步骤，包括：
确定该用户正在阅读的内容；
将查找到的其他用户中，当前在线阅读该用户正在阅读的内容的其他用户推荐给该用户。
2. 根据权利要求1所述的为网络阅读用户推荐朋友的方法，还包括：基于该用户的历次在线阅读的相关信息，确定该用户的阅读习惯特征。
3. 根据权利要求2所述的为网络阅读用户推荐朋友的方法，其中，所述该用户的历次在线阅读的相关信息，包括如下信息中的至少一种：
该用户历次在线阅读的时间信息，
该用户历次在线阅读的内容信息，
该用户历次在线阅读中与其他用户的互动信息。
4. 根据权利要求3所述的为网络阅读用户推荐朋友的方法，其中，所述基于该用户的历次在线阅读的相关信息，确定该用户的阅读习惯特征的步骤，包括：
若该用户的历次在线阅读的相关信息包括该用户历次在线阅读的时间信息，则统计该用户在线阅读的频率，和/或统计该用户阅读频率最高的时间段；
若该用户的历次在线阅读的相关信息包括该用户历次在线阅读的内容信息，则统计该用户阅读频率最高的内容类型，和/或统计该用户阅读的文章总量；
若该用户的历次在线阅读的相关信息包括该用户历次在线阅读中与其他用户的互动信息，则统计该用户与其他用户互动的频繁程度；
将该用户阅读频率最高的时间段、该用户在线阅读的频率、该用户阅读频率最高的内容类型、该用户阅读的文章总量、该用户与其他用户互动的频繁程度，确定为该用户的阅读习惯特征。
5. 一种为网络阅读用户推荐朋友的设备，包括：
查找模块，被设置为当用户通过网络在线阅读时，根据该用户的阅读习惯特征，查找具有与该用户的阅读习惯特征相匹配的阅读习惯特征的其他用户；
推荐模块，被设置为从查找到的其他用户中选出一个或多个推荐给该用户；
所述查找模块，被设置为查找具有与该用户的阅读习惯特征相同和/或与该用户的阅读习惯特征的差异在预设范围内的阅读习惯特征的其他用户；
阅读习惯特征表征用户阅读的规律特点，包括：用户阅读频率最高的 时间段、用户在线阅读的频率、用户阅读频率最高的内容类型、用户阅读的文章总量、用户与其他用户互动的频繁程度；
查找模块，被设置为根据实际情况确定每种阅读习惯特征只有完全相同时确定为相匹配，还是具有一定差异确定为相匹配；
查找模块，还被设置为如果将多项阅读习惯特征都作为为用户查找朋友的考查对象，查找过程是：查找具有与该用户的多项阅读习惯特征全部相匹配的阅读习惯特征的其他用户，或：首先，查找具有与该用户的多项阅读习惯特征全部相匹配的阅读习惯特征的其他用户，如果符合条件的其他用户的数量小于一个预设值，则将这多项阅读习惯特征中的部分阅读习惯特征作为考查对象，继续查找具有与这部分阅读习惯特征相匹配的阅读习惯特征的其他用户，并将查找到的其他用户与之前查找到的其他用户一起作为最终的查找结果；
其中，所述推荐模块，被设置为确定该用户正在阅读的内容；将所述查找模块查找到的其他用户中，当前在线阅读该用户正在阅读的内容的其他用户推荐给该用户。
6. 根据权利要求5所述的为网络阅读用户推荐朋友的设备，还包括：
阅读习惯特征确定模块，被设置为基于该用户的历次在线阅读的相关信息，确定该用户的阅读习惯特征。
7. 根据权利要求6所述的为网络阅读用户推荐朋友的设备，其中，所述该用户的历次在线阅读的相关信息，包括如下信息中的至少一种：
该用户历次在线阅读的时间信息，
该用户历次在线阅读的内容信息，
该用户历次在线阅读中与其他用户的互动信息。
8. 根据权利要求7所述的为网络阅读用户推荐朋友的设备，其中，所述阅读习惯特征确定模块，被设置为：当该用户的历次在线阅读的相关信息包括该用户历次在线阅读的时间信息时，统计该用户在线阅读的频率，和/或统计该用户阅读频率最高的时间段；当该用户的历次在线阅读的相关信息包括该用户历次在线阅读的内容信息时，统计该用户阅读频率最高的内容类型，和/或统计该用户阅读的文章总量；当该用户的历次在线阅读的 相关信息包括该用户历次在线阅读中与其他用户的互动信息时，统计该用户与其他用户互动的频繁程度；将该用户阅读频率最高的时间段、该用户在线阅读的频率、该用户阅读频率最高的内容类型、该用户阅读的文章总量、该用户与其他用户互动的频繁程度，确定为该用户的阅读习惯特征。”
经形式审查合格，国家知识产权局于2019年01月09日依法受理了该复审请求，并将其转送至实质审查部门进行前置审查。
实质审查部门在前置审查意见书中认为：对比文件1方案用于SNS社区朋友推荐，而SNS社区为典型的新媒体形式，为网络用户进行网络阅读、交互提供平台，人们日常生活中普遍采用在线阅读SNS社区例如天涯社区、豆瓣读书、人人网、微博、微信上发布的文章来获得所需要的信息。本领域技术人员在使用对比文件1的推荐方法时，也可以考虑用户的各种阅读习惯，以各种习惯特征作为匹配参数。另外，全特征匹配和部分特征匹配是两种典型的匹配方式，在信息检索和匹配过程中，如果首先采用全特征匹配未能获得目标结果，则本领域技术人员自然会采用部分特征匹配进行进一步的考查，这属于本领域惯用手段。实质审查部门因而坚持驳回决定。
随后，国家知识产权局成立合议组对本案进行审理。
合议组于2019 年03 月04 日向复审请求人发出复审通知书，指出：对比文件1作为在SNS社区为用户推荐朋友的筛选方法，其考虑用户在社区内操作的行为过程中具体考量了例如登录时间、登录频率、注销时间、页面停留时间、页面地址等匹配参数。SNS社区通常都包括博客、BBS、校友录、即时聊天工具和小游戏网站等具体应用，本领域技术人员在具体使用对比文件1的技术手段时，可以根据实际需要选择各种与阅读相关的操作行为习惯参数作为考量因素。因此，复审请求人所强调的多种阅读习惯特征并不能使得本申请方案具有专利法第22条第3款规定的创造性。
复审请求人于2019年04 月12 日提交了意见陈述书，并提交了权利要求书修改文本，其中将从属权利要求2-4的内容补充到独立权利要求1中，将从属权利要求6-8的内容补充到独立权利要求5中，并恢复了部分从属权利要求，形成新的权利要求1-10。复审请求人认为：一方面，本申请修改后的方案，将多项阅读习惯特征都作为考查对象，如果查找到多项阅读习惯特征全部匹配的其他用户，则作为推荐的朋友，如果查找到的用户数量小于预设值，则将多项阅读习惯特征的一部分作为考查对象，继续查找过程。另一方面，不同用户的阅读习惯并非完全相同，通常会有一定的差异，本申请方案对于有一定差异的阅读习惯特征，设置阈值范围，将差异小于阈值范围的也认定为相匹配。
复审请求人答复复审通知书时提交的权利要求书内容如下：
“1. 一种为网络阅读用户推荐朋友的方法，包括：
当用户通过网络在线阅读时，根据该用户的阅读习惯特征，查找具有与该用户的阅读习惯特征相匹配的阅读习惯特征的其他用户；
从查找到的其他用户中选出一个或多个推荐给该用户；
其中，所述查找具有与该用户的阅读习惯特征相匹配的阅读习惯特征的其他用户的步骤，包括：查找具有与该用户的阅读习惯特征相同和/或与该用户的阅读习惯特征的差异在预设范围内的阅读习惯特征的其他用户；
阅读习惯特征表征用户阅读的规律特点，包括：用户阅读频率最高的时间段、用户在线阅读的频率、用户阅读频率最高的内容类型、用户阅读的文章总量、用户与其他用户互动的频繁程度；
根据实际情况确定每种阅读习惯特征只有完全相同时确定为相匹配，还是具有一定差异确定为相匹配；
如果将多项阅读习惯特征都作为为用户查找朋友的考查对象，查找过程是：查找具有与该用户的多项阅读习惯特征全部相匹配的阅读习惯特征的其他用户，或：首先，查找具有与该用户的多项阅读习惯特征全部相匹配的阅读习惯特征的其他用户，如果符合条件的其他用户的数量小于一个预设值，则将这多项阅读习惯特征中的部分阅读习惯特征作为考查对象，继续查找具有与这部分阅读习惯特征相匹配的阅读习惯特征的其他用户，并将查找到的其他用户与之前查找到的其他用户一起作为最终的查找结果；
不同用户的阅读习惯特征并非完全相同，而是有一定的差异，但也可视为相匹配；
对于具有一定差异也可视为相匹配的阅读习惯特征，设定一阈值范围，当两个用户在这种阅读习惯特征上的差异小于该阈值范围时，将这两个用户的这种阅读习惯特征确定为相匹配；或
对于具有一定差异也可视为相匹配的阅读习惯特征，设定若干划界范围，当两个用户的这种阅读习惯特征均属于同一划界范围时，将这两个用户的这种阅读习惯特征确定为相匹配；
所述为网络阅读用户推荐朋友的方法还包括：基于该用户的历次在线阅读的相关信息，确定该用户的阅读习惯特征；其中，所述该用户的历次在线阅读的相关信息，包括如下信息中的至少一种：该用户历次在线阅读的时间信息，该用户历次在线阅读的内容信息，该用户历次在线阅读中与其他用户的互动信息；
所述基于该用户的历次在线阅读的相关信息，确定该用户的阅读习惯特征的步骤，包括：
若该用户的历次在线阅读的相关信息包括该用户历次在线阅读的时间信息，则统计该用户在线阅读的频率，和/或统计该用户阅读频率最高的时间段；
若该用户的历次在线阅读的相关信息包括该用户历次在线阅读的内容信息，则统计该用户阅读频率最高的内容类型，和/或统计该用户阅读的文章总量；
若该用户的历次在线阅读的相关信息包括该用户历次在线阅读中与其他用户的互动信息，则统计该用户与其他用户互动的频繁程度；
将该用户阅读频率最高的时间段、该用户在线阅读的频率、该用户阅读频率最高的内容类型、该用户阅读的文章总量、该用户与其他用户互动的频繁程度，确定为该用户的阅读习惯特征。
2. 根据权利要求1所述的为网络阅读用户推荐朋友的方法，其中，所述从查找到的其他用户中选出一个或多个推荐给该用户的步骤，包括：
将查找到的其他用户中，当前在线的其他用户推荐给该用户。
3. 根据权利要求1所述的为网络阅读用户推荐朋友的方法，其中，所述从查找到的其他用户中选出一个或多个推荐给该用户的步骤，包括：
确定该用户正在阅读的内容；
将查找到的其他用户中，阅读过该用户正在阅读的内容的其他用户推荐给该用户。
4. 根据权利要求1所述的为网络阅读用户推荐朋友的方法，其中，所述从查找到的其他用户中选出一个或多个推荐给该用户的步骤，包括：
确定该用户正在阅读的内容；
将查找到的其他用户中，当前在线阅读该用户正在阅读的内容的其他用户推荐给该用户。
5. 根据权利要求1所述的为网络阅读用户推荐朋友的方法，其中，所述从查找到的其他用户中选出一个或多个推荐给该用户的步骤，包括：
在查找到的其他用户中，按照所述其他用户与该用户的阅读习惯特征的匹配度对所述其他用户进行排序，并将排序靠前的一个或多个其他用户推荐给该用户。
6. 一种为网络阅读用户推荐朋友的设备，包括：
查找模块，被设置为当用户通过网络在线阅读时，根据该用户的阅读习惯特征，查找具有与该用户的阅读习惯特征相匹配的阅读习惯特征的其他用户；
推荐模块，被设置为从查找到的其他用户中选出一个或多个推荐给该用户；
所述查找模块，被设置为查找具有与该用户的阅读习惯特征相同和/或与该用户的阅读习惯特征的差异在预设范围内的阅读习惯特征的其他用户；
阅读习惯特征表征用户阅读的规律特点，包括：用户阅读频率最高的时间段、用户在线阅读的频率、用户阅读频率最高的内容类型、用户阅读的文章总量、用户与其他用户互动的频繁程度；
查找模块，被设置为根据实际情况确定每种阅读习惯特征只有完全相同时确定为相匹配，还是具有一定差异确定为相匹配；
查找模块，还被设置为如果将多项阅读习惯特征都作为为用户查找朋友的考查对象，查找过程是：查找具有与该用户的多项阅读习惯特征全部 相匹配的阅读习惯特征的其他用户，或：首先，查找具有与该用户的多项阅读习惯特征全部相匹配的阅读习惯特征的其他用户，如果符合条件的其他用户的数量小于一个预设值，则将这多项阅读习惯特征中的部分阅读习惯特征作为考查对象，继续查找具有与这部分阅读习惯特征相匹配的阅读习惯特征的其他用户，并将查找到的其他用户与之前查找到的其他用户一起作为最终的查找结果；
不同用户的阅读习惯特征并非完全相同，而是有一定的差异，但也可视为相匹配；
对于具有一定差异也可视为相匹配的阅读习惯特征，设定一阈值范围，当两个用户在这种阅读习惯特征上的差异小于该阈值范围时，将这两个用户的这种阅读习惯特征确定为相匹配；或
对于具有一定差异也可视为相匹配的阅读习惯特征，设定若干划界范围，当两个用户的这种阅读习惯特征均属于同一划界范围时，将这两个用户的这种阅读习惯特征确定为相匹配；
所述为网络阅读用户推荐朋友的设备还包括：阅读习惯特征确定模块，被设置为基于该用户的历次在线阅读的相关信息，确定该用户的阅读习惯特征；其中，所述该用户的历次在线阅读的相关信息，包括如下信息中的至少一种：该用户历次在线阅读的时间信息，该用户历次在线阅读的内容信息，该用户历次在线阅读中与其他用户的互动信息；
其中，所述阅读习惯特征确定模块，被设置为：当该用户的历次在线阅读的相关信息包括该用户历次在线阅读的时间信息时，统计该用户在线阅读的频率，和/或统计该用户阅读频率最高的时间段；当该用户的历次在线阅读的相关信息包括该用户历次在线阅读的内容信息时，统计该用户阅读频率最高的内容类型，和/或统计该用户阅读的文章总量；当该用户的历次在线阅读的相关信息包括该用户历次在线阅读中与其他用户的互动信息时，统计该用户与其他用户互动的频繁程度；将该用户阅读频率最高的时间段、该用户在线阅读的频率、该用户阅读频率最高的内容类型、该用 户阅读的文章总量、该用户与其他用户互动的频繁程度，确定为该用户的阅读习惯特征。
7. 根据权利要求6所述的为网络阅读用户推荐朋友的设备，其中，所述推荐模块，被设置为将所述查找模块查找到的其他用户中，当前在线的其他用户推荐给该用户。
8. 根据权利要求6所述的为网络阅读用户推荐朋友的设备，其中，所述推荐模块，被设置为确定该用户正在阅读的内容；将所述查找模块查找到的其他用户中，阅读过该用户正在阅读的内容的其他用户推荐给该用户。
9. 根据权利要求6所述的为网络阅读用户推荐朋友的设备，其中，所述推荐模块，被设置为确定该用户正在阅读的内容；将所述查找模块查找到的其他用户中，当前在线阅读该用户正在阅读的内容的其他用户推荐给该用户。
10. 根据权利要求6所述的为网络阅读用户推荐朋友的设备，其中，所述推荐模块，被设置为在所述查找模块查找到的其他用户中，按照所述其他用户与该用户的阅读习惯特征的匹配度对所述其他用户进行排序，并将排序靠前的一个或多个其他用户推荐给该用户。”
在上述程序的基础上，合议组认为本案事实已经清楚，可以作出审查决定。
决定的理由
审查文本的认定
复审请求人在答复复审通知书时提交了权利要求书的修改文本。经审查，对权利要求书的修改符合专利法第33条的规定。本复审请求审查决定所依据的审查文本为：复审请求人于申请日2015年07月28日提交的说明书第1-12页、说明书附图第1-2页、说明书摘要及摘要附图，于2019年04月12日提交的权利要求第1-10项。
（二）具体理由的阐述
专利法第22条第3款规定：创造性，是指与现有技术相比，该发明具有突出的实质性特点和显著的进步。
本复审请求审查决定所引用的对比文件与驳回决定和复审通知书所引用的对比文件相同，具体为：
对比文件1：CN101079714A，公开日为2007年11月28日。
1.权利要求1不符合专利法第22条第3款的规定
权利要求1的主题为网络阅读用户推荐朋友的方法。对比文件1说明书第2-6页和图1-3公开了社区中推荐朋友的方法，其中包括步骤：（a）在第一用户请求获得朋友推荐或第一用户登录SNS社区时，分别统计第一用户和第二用户在SNS社区中的行为；（b）根据所述行为统计数据，对第一用户和第二用户进行行为习惯的匹配；（c）若第一用户和第二用户的行为习惯相匹配，则将第二用户作为朋友推荐给第一用户。其中步骤（b）进一步包括:(b1)将每个所述行为统计数据转换为数据值；（b2）将所述第一用户和第二用户的行为统计数据值做加权运算，获得第一用户和第二用户行为习惯匹配度的综合数据值，所匹配度综合数据值大于或等于预定值，则所述第一用户和第二用户的行为习惯相匹配；所述匹配度综合数据值小于阈值，则所述第一用户和第二用户的行为习惯不匹配。其中的步骤（a）中的行为包括第一用户和第二用户在SNS社区的登录时间、登录频率、注销时间、页面停留时间、页面地址等。对比文件1说明书第4页和表1中例举了所采用的匹配参数，包括第一用户11在SNS社区十天内的行为统计，既考量预定时间段内登录次数 、又考量每天在某个页面的停留分钟数。这些被考量的数据都涉及了用户历次在先阅读的信息。对比文件1说明书第5页还公开了将登录时间、登录频率、注销时间、页面停留时间、页面地址作为参数进行统计，并将统计结果转换为表2的数据值。
可见，对比文件1公开了基于社交网络上用户的操作行为对用户进行匹配，并向用户推荐匹配度大于阈值的朋友。众所周知，SNS社区的内容包括参与网上论坛、阅读他人博客或个人主页、发布评论、跟帖、推荐链接网站等，几乎涵盖网上的各种浏览操作。因此用户在社交社区的各种操作自然就包含相应的阅读行为，例如浏览不同主题的论坛、查找感兴趣的博客和热点人物的个人主页等。据此对比文件1中用户的登录时间、登录频率、页面停留时间、页面地址这些参数，也可以代表用户阅读所喜欢的论坛或个人主页的频率、浏览时间、浏览内容类型等，相当于权利要求1的阅读时间段、阅读频率、阅读内容类型这些参数。对比文件1中计算匹配的综合数据值并与预定值进行比较，相当于权利要求1的确定完全相同的相匹配或具有差异的相匹配。由此可以得知，本申请的根据用户阅读习惯特征查找相匹配的用户作为朋友进行推荐的基本构思已经被对比文件1所公开。且对比文件1方案也是对用户历次操作的行为进行统计分析。
权利要求1相对于对比文件1的区别在于：1）权利要求1方案在匹配用户的数量较少时，减少所使用的习惯特征参数进一步匹配，以获得适当数量的匹配用户；对比文件1没有公开针对匹配用户数量过少所采用的措施。2）权利要求1方案将阅读习惯上的差异设置一个阈值，差异小于阈值也认为相匹配；3）权利要求1方案的历次阅读相关信息中考虑了用户与其他用户的互动信息；对比文件1未明确提及与其他用户的互动信息。对于上述区别特征，权利要求1方案相对于对比文件1所代表的现有技术，其实际解决的技术问题为：第一方面，如何灵活地确认匹配参数，以便获得合适数量的匹配用户。第二方面，选择哪些详细具体的匹配特性参数。
对于区别特征1）和2），本领域技术人员都知道，在进行参数匹配时所使用的匹配特性数量越多，则获得完全匹配的结果越少，反之则可以获得较多的匹配结果；另外，如果放宽匹配特性参数的阈值范围，则也可以获得较多的匹配结果。因此，在对比文件1方案的实际使用中，如果所获得的匹配结果数量过少，则本领域技术人员根据上述公知原理自然可以采用减少匹配特性或放宽匹配特性参数的阈值范围，以便增加匹配结果。对于区别特征3），对比文件1的推荐朋友的方法应用于SNS社区中。由于SNS社区通常就已经包含了博客、BBS、校友录、即时聊天等社交功能，因此在SNS中考虑用户的互动特性参数也属于本领域技术人员根据公知原理可以采用的常规选项。总之，权利要求1的推荐朋友的方法相对于对比文件1所代表的现有技术，不具有突出的实质性特定和显著的进步。权利要求1不具有专利法第22条第3款规定的创造性。
2.权利要求2不符合专利法第22条第3款的规定
为使得所推荐的其他用户能够及时进行联系，将匹配的用户中当前在线的用户作为推荐的用户，这是本领域技术人员可以选择的常规选项。在被引用权利要求不具有创造性情况下，从属权利要求2也不具有专利法第22条第3款规定的创造性。
3.权利要求3不符合专利法第22条第3款的规定
通常而言，用户正在阅读和浏览的内容正是用户当前正在关注的信息，而阅读过用户正在关注信息的用户往往对相关的信息有所了解，因此将阅读过用户正在阅读信息的其他用户作为推荐对象，这属于本领域技术人员的惯用手段。在被引用的权利要求不具有创造性情况下，从属权利要求3不具有专利法第22条第3款规定的创造性。
4.权利要求4不符合专利法第22条第3款的规定
用户正在阅读的内容是用户当前正关注的信息，而同时也正在关注相同内容的其他用户自然也具有相同的兴趣点。因此，选择正关注相同内容的其他用户进行推荐，属于本领域惯用手段。从属权利要求4也仍然不具有专利法第22条第3款规定的创造性。
5.权利要求5不符合专利法第22条第3款的规定
对比文件1已经公开了对用户的行为习惯进行匹配的技术教导，而匹配度越高则用户行为习惯更为接近。因此，将获得的匹配用户按照匹配度进行排序并优先推荐匹配度较高的用户，这是本领域技术人员根据对比文件1的教导可以采用的常规选项。从属权利要求5不具有专利法第22条第3款规定的创造性。
6.权利要求6-10不符合专利法第22条第3款的规定
权利要求6-10的主题是为网络阅读用户推荐朋友的设备，该设备包括模块化结构，并分别完成了权利要求1-5的各项方法步骤。采用模块化结构完成相应功能属于本领域惯用手段，在权利要求1-5的推荐朋友方法不具有创造性情况下，权利要求6-10的推荐朋友的设备也不具有专利法第22条第3款规定的创造性。
（三）对复审请求人相关意见的评述
对于复审请求人答复复审通知书时提出的相关意见，合议组认为：首先，无论是网络搜索或是数据库检索等，都具有限定的查询条件越多则命中结果越少的固有属性。本领域技术人员根据查询条件与命中结果成反比的公知原理，在命中结果过少而无法满足实际需求的情况下，自然会减少查询条件以便增加命中结果。因此，本领域技术人员在对比文件1的用户行为习惯匹配过程中，在所获得的匹配用户数量过少的情况下，根据公知原理和正常的逻辑分析，就可以实现减少匹配过程所使用的用户行为习惯特征从而增加匹配数量的技术手段，这不需要创造性劳动。第二，对比文件1在比较用户之间的行为习惯特征时，所比较的行为习惯特征包括了登录时间、注销时间、登录频率、页面停留时间等基于数值的行为习惯特征参数。在数值比较过程中设置阈值这本身是惯用手段，因此本领域技术人员在对比文件1方案的行为习惯特征比较过程中，对涉及数值的行为习惯特征参数设定比较阈值，这属于本领域技术人员可以选择的常规选项。
总之，复审请求人的意见陈述并不能使得合议组认可本申请的创造性。
三、决定
维持国家知识产权局于2018 年09 月18 日对本申请作出的驳回决定。
如对本复审请求审查决定不服，根据专利法第41条第2款的规定，请求人自收到本决定之日起三个月内可以向北京知识产权法院起诉。
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