发明创造名称：一种移动平台众包任务定价方法及系统
外观设计名称：
决定号：193431
决定日：2019-10-23
委内编号：1F262812
优先权日：
申请（专利）号：201711405763.4
申请日：2017-12-22
复审请求人：山东师范大学
无效请求人：
授权公告日：
审定公告日：
专利权人：
主审员：顾静
合议组组长：石志昕
参审员：陈学元
国际分类号：G06F17/11;G06F17/18;G06Q30/02
外观设计分类号：
法律依据：专利法第22条第3款
决定要点
：如果一项权利要求所要求保护的技术方案与作为最接近现有技术的对比文件相比存在区别特征，但该区别特征是本领域技术人员对现有技术的常规选择，也未产生任何预料不到的技术效果，则该项权利要求请求保护的技术方案相对于该对比文件不具有突出的实质性特点和显著的进步，不具备创造性。
全文：
本复审请求涉及申请号为201711405763.4，名称为“一种移动平台众包任务定价方法及系统”的发明专利申请（下称本申请）。申请人为山东师范大学。本申请的申请日为2017年12月22日，公开日为2018年06月26日。
经实质审查，国家知识产权局原审查部门于2018年09月28日发出驳回决定，以权利要求1-14不符合专利法第22条第3款所规定的创造性为由驳回了本申请，其理由是：权利要求1与对比文件1（“基于多元线性回归的拍照任务定价模型”，王姮冰等，现代经济信息，第362-363页，2017年11月25日）相比，区别特征在于：（1）包括：存储器、处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，完成定价的步骤；（2）众包任务信息还包括众包任务编号和众包任务的执行情况、多元回归模型为非线性回归，所述步骤(2)中，分析任务定价影响因素的步骤为：步骤(2-1)：根据步骤(1)获取的任务定价分布图，初步设定任务的辐射半径，在所述辐射半径内设定任务约束条件；所述任务约束条件是指默认每个任务的难度级别相同，每个任务的辐射半径相同，默认每个任务的难度级别相同，步骤(2-2)：根据步骤(1)的任务辐射半径，计算任务位置和任务需求者位置之间的直线距离；步骤(2-3)：根据步骤(2-2)得到的任务位置和任务需求者位置之间的直线距离，选出辐射半径内的任务需求者，统计得到辐射半径内的任务需求者数目；步骤(2-4)：根据步骤(2-2)得到的任务位置和任务需求者位置之间的直线距离和步骤(2-3)得到的每个任务辐射半径内的任务需求者数目，找出任务位置与任务需求者位置之间的最短实际距离，计算出任务需求者到任务的平均距离；步骤(2-5)：计算任务需求者位置与任务位置之间距离的方差、标准差、最大值、众数和众数个数占比，步骤(2-6)：对步骤(2-5)得到的特征，利用方差选择法来进行特征选择，设定阈值，选择方差大于设定阈值的特征，作为选择出的特征，还将选择出的特征和任务需求者预定任务限额共同用于建立定价模型。权利要求8与对比文件1相比，区别特征在于：（1）一种计算机可读存储介质，其上运行计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，完成以下定价的步骤；（2）众包任务信息还包括众包任务编号和众包任务的执行情况、多元回归模型为非线性回归，所述步骤(2)中，分析任务定价影响因素的步骤为：步骤(2-1)：根据步骤(1)获取的任务定价分布图，初步设定任务的辐射半径，在所述辐射半径内设定任务约束条件；所述任务约束条件是指默认每个任务的难度级别相同，每个任务的辐射半径相同，默认每个任务的难度级别相同，步骤(2-2)：根据步骤(1)的任务辐射半径，计算任务位置和任务需求者位置之间的直线距离；步骤(2-3)：根据步骤(2-2)得到的任务位置和任务需求者位置之间的直线距离，选出辐射半径内的任务需求者，统计得到辐射半径内的任务需求者数目；步骤(2-4)：根据步骤(2-2)得到的任务位置和任务需求者位置之间的直线距离和步骤(2-3)得到的每个任务辐射半径内的任务需求者数目，找出任务位置与任务需求者位置之间的最短实际距离，计算出任务需求者到任务的平均距离；步骤(2-5)：计算任务需求者位置与任务位置之间距离的方差、标准差、最大值、众数和众数个数占比，步骤(2-6)：对步骤(2-5)得到的特征，利用方差选择法来进行特征选择，设定阈值，选择方差大于设定阈值的特征，作为选择出的特征，还将选择出的特征和任务需求者预定任务限额共同用于建立定价模型。基于上述区别特征，可以确定本发明实际解决的问题是：如何实现系统、收集何种众包任务信息、如何确定任务定价函数。上述区别特征部分是本领域技术人员容易想到的，部分是本领域常用手段。因此，在对比文件1的基础上结合本领域常用手段得到权利要求1和8请求保护的方案对本领域技术人员是显而易见的，权利要求1和8不具备创造性。从属权利要求2-7和9-14的附加特征部分被对比文件1公开，部分是在本领域技术人员容易想到且易于实现的，部分为本领域的常用特征，在其引用的权利要求不具备创造性时，权利要求2-7和9-14也不具备创造性。驳回决定所依据的文本为：申请日2017年12月22日提交的说明书第1-119段，说明书附图图1-6，说明书摘要，摘要附图，2018年09月10日提交的权利要求第1-14项。驳回决定所针对的权利要求书如下：
“1. 一种移动平台众包任务定价系统，其特征是，包括：存储器、处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，完成以下步骤：
步骤(1)：数据采集：采集劳务众包平台的众包任务信息,对众包任务信息进行可视化和预处理；所述众包任务信息包括：众包任务编号、众包任务定价、众包任务的经纬度和众包任务的执行情况；
步骤(2)：分析任务定价影响因素：分析步骤(1)的结果，筛选任务定价的影响因素；
所述步骤(2)中，分析任务定价影响因素的步骤为：
步骤(2-1)：根据步骤(1)获取的任务定价分布图，初步设定任务的辐射半径，在所述辐射半径内设定任务约束条件；所述任务约束条件是指默认每个任务的难度级别相同，不考虑恶劣天气，每个任务的辐射半径相同；
步骤(2-2)：根据步骤(1)的任务辐射半径，计算任务位置和任务需求者位置之间的直线距离；
步骤(2-3)：根据步骤(2-2)得到的任务位置和任务需求者位置之间的直线距离，选出辐射半径内的任务需求者，统计得到辐射半径内的任务需求者数目；
步骤(2-4)：根据步骤(2-2)得到的任务位置和任务需求者位置之间的直线距离和步骤(2-3)得到的每个任务辐射半径内的任务需求者数目，找出任务位置与任务需求者位置之间的最短实际距离，计算出任务需求者到任务的平均距离；
步骤(2-5)：计算任务需求者位置与任务位置之间距离的方差、标准差、最大值、众数和众数个数占比；
步骤(2-6)：对步骤(2-5)得到的特征，利用方差选择法来进行特征选择，设定阈值，选择方差大于设定阈值的特征，作为选择出的特征，将选择出的特征、任务需求者的信誉度和任务需求者预定任务限额三者共同用于建立定价模型；
步骤(3)：建立任务定价模型：通过步骤(2)确定的特征，建立多元非线性回归模型；
步骤(4)：利用步骤(3)的多元非线性回归模型对待定价任务进行定价，解决定价不合理而导致的服务器压力的问题。
2. 如权利要求1所述的系统，其特征是，所述方法还包括：
步骤(5)：测评任务定价模型：测评步骤(3)制定的多元非线性回归模型。
3. 如权利要求1所述的系统，其特征是，所述步骤(1)的步骤为：
步骤(1-1)：根据采集的众包任务信息，提取任务定价，按照不同价格绘制直方图，进行可视化处理，得到任务定价分布图；
步骤(1-2)：根据众包任务的经纬度进行粗略定位，将众包任务的城市位置可视化；
步骤(1-3)：根据众包任务的经纬度进行精细定位，将众包任务的县区位置可视化；
步骤(1-4)：预处理：判定是否有数据存在异常，并将异常的任务定价数据剔除。
4. 如权利要求1所述的系统，其特征是，所述步骤(2)中，任务定价的约束条件为默认各个任务难度级别相同，各个任务的辐射半径相同。
5. 如权利要求1所述的系统，其特征是，所述步骤(2-3)中，统计得到每个任务范围内的任务需求者数目的步骤：
步骤(2-3-1)：确定分析范围：以每个任务位置为中心点，取设定辐射半径的圆为分析范围；
步骤(2-3-2)：选出每个任务距离范围d内的任务需求者，统计得到每个任务范围内的任务需求者数目M。
6. 如权利要求1所述的系统，其特征是，所述步骤(4)，包括：
步骤(4-1)：对步骤(3)建立的多元非线性回归模型进行R2检验，测试模型有效性；
步骤(4-2)：根据采集的模型有效性，找到个别失败的定价任务，分析对任务定价影响的其他因素，以便进一步优化模型。
7. 如权利要求1所述的系统，其特征是，所述步骤(4-2)中，找到个别失败的定价任务，分析其他因素对任务定价的影响包括：
步骤(4-2-1)：任务价格的影响：采集的数据中大部分完成任务的平均价格高于未完成的平均价格，说明需求者更倾向于完成任务定价高的任务，而价格低的任务则容易失败；
步骤(4-2-2)：GDP对于任务定价的影响；
步骤(4-2-3)：交通因素的影响：分析交通道路、交通枢纽、河流湖泊、山区地区，发现交通路况因素以及自然界中的沟壑、湖泊、山峰对任务定价发影响。
8. 一种计算机可读存储介质，其特征是，其上运行计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，完成以下步骤：
步骤(1)：数据采集：采集劳务众包平台的众包任务信息,对众包任务信息进行可视化和预处理；所述众包任务信息包括：众包任务编号、众包任务定价、众包任务的经纬度和众包任务的执行情况；
步骤(2)：分析任务定价影响因素：分析步骤(1)的结果，筛选任务定价的影响因素；
所述步骤(2)中，分析任务定价影响因素的步骤为：
步骤(2-1)：根据步骤(1)获取的任务定价分布图，初步设定任务的辐射半径，在所述辐射半径内设定任务约束条件；所述任务约束条件是指默认每个任务的难度级别相同，不考虑恶劣天气，每个任务的辐射半径相同；
步骤(2-2)：根据步骤(1)的任务辐射半径，计算任务位置和任务需求者位置之间的直线距离；
步骤(2-3)：根据步骤(2-2)得到的任务位置和任务需求者位置之间的直线距离，选出辐射半径内的任务需求者，统计得到辐射半径内的任务需求者数目；
步骤(2-4)：根据步骤(2-2)得到的任务位置和任务需求者位置之间的直线距离和步骤(2-3)得到的每个任务辐射半径内的任务需求者数目，找出任务位置与任务需求者位置之间的最短实际距离，计算出任务需求者到任务的平均距离；
步骤(2-5)：计算任务需求者位置与任务位置之间距离的方差、标准差、最大值、众数和众数个数占比；
步骤(2-6)：对步骤(2-5)得到的特征，利用方差选择法来进行特征选择，设定阈值，选择方差大于设定阈值的特征，作为选择出的特征，将选择出的特征、任务需求者的信誉度和任务需求者预定任务限额三者共同用于建立定价模型；
步骤(3)：建立任务定价模型：通过步骤(2)确定的特征，建立多元非线性回归模型；
步骤(4)：利用步骤(3)的多元非线性回归模型对待定价任务进行定价，解决定价不合理而导致的服务器压力的问题。
9. 如权利要求8所述的计算机可读存储介质，其特征是，所述方法还包括：
步骤(5)：测评任务定价模型：测评步骤(3)制定的多元非线性回归模型。
10. 如权利要求8所述的计算机可读存储介质，其特征是，所述步骤(1)的步骤为：
步骤(1-1)：根据采集的众包任务信息，提取任务定价，按照不同价格绘制直方图，进行可视化处理，得到任务定价分布图；
步骤(1-2)：根据众包任务的经纬度进行粗略定位，将众包任务的城市位置可视化；
步骤(1-3)：根据众包任务的经纬度进行精细定位，将众包任务的县区位置可视化；
步骤(1-4)：预处理：判定是否有数据存在异常，并将异常的任务定价数据剔除。
11. 如权利要求8所述的计算机可读存储介质，其特征是，所述步骤(2)中，任务定价的约束条件为默认各个任务难度级别相同，各个任务的辐射半径相同。
12. 如权利要求8所述的计算机可读存储介质，其特征是，所述步骤(2-3)中，统计得到每个任务范围内的任务需求者数目的步骤：
步骤(2-3-1)：确定分析范围：以每个任务位置为中心点，取设定辐射半径的圆为分析范围；
步骤(2-3-2)：选出每个任务距离范围d内的任务需求者，统计得到每个任务范围内的任务需求者数目M。
13. 如权利要求8所述的计算机可读存储介质，其特征是，所述步骤(4)，包括：
步骤(4-1)：对步骤(3)建立的多元非线性回归模型进行R2检验，测试模型有效性；
步骤(4-2)：根据采集的模型有效性，找到个别失败的定价任务，分析对任务定价影响的其他因素，以便进一步优化模型。
14. 如权利要求8所述的计算机可读存储介质，其特征是，所述步骤(4-2)中，找到个别失败的定价任务，分析其他因素对任务定价的影响包括：
步骤(4-2-1)：任务价格的影响：采集的数据中大部分完成任务的平均价格高于未完成的平均价格，说明需求者更倾向于完成任务定价高的任务，而价格低的任务则容易失败；
步骤(4-2-2)：GDP对于任务定价的影响；
步骤(4-2-3)：交通因素的影响：分析交通道路、交通枢纽、河流湖泊、山区地区，发现交通路况因素以及自然界中的沟壑、湖泊、山峰对任务定价发影响。”
申请人（下称复审请求人）对上述驳回决定不服，于2018年10月15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3、4、6、7和说明书实施例部分公式（4）的相关内容补入权利要求1，将权利要求10、11、13、14和说明书实施例部分公式（4）的相关内容补入权利要求8。复审请求人认为：1)修改后的权利要求1与对比文件1实际解决的技术问题：定价不合理将不能积极引导任务需求者抢接任务，导致部门任务长期积压无人抢接，浪费移动平台服务器的存储空间，无法保证移动平台服务器数据的及时更新；2)对于权利要求1中步骤（3），对比文件1是多元线性回归，而本申请是多元非线性回归模型，对比文件1要解决的技术问题是提取影响定价的主要因素，建立多元线性回归方程分析定价规律，而本申请是考虑如何定价能够引导任务的快速分配，采用的多元非线性回归模型比多元线性回归模型更加精确，这不是本领域的常用手段；3)对于权利要求1中步骤（2-2）根据任务辐射半径，计算任务位置和任务需求者位置之间的直线距离。认为重点在只有考虑到任务位置和续修者位置之间的直线距离，才能实现任务疏导，对比文件1是任务位置与任务定价等位图的聚集中心之间的距离，并没有给出相关的技术启示，也未提及本申请要解决的技术问题，以后关键因素的筛选原则；4)对于权利要求1中步骤（2-4）、（2-5）、（2-6），未被对比文件1公开，也不是常用手段；同时，步骤（4-2）、（4-2-2）、（4-2-3），为了减轻服务器的压力，考虑到河流湖泊、山区地区甚至自然界中的沟壑、湖泊、山峰对任务定价的影响，是需要付出创造性劳动的，此外，步骤（1），本申请为了减轻服务器压力还考虑了众包的各维度参数以及是否存在数据异常。复审请求时新修改的权利要求书如下：
“1. 一种移动平台众包任务定价系统，其特征是，包括：存储器、处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，完成以下步骤：
步骤(1)：数据采集：采集劳务众包平台的众包任务信息,对众包任务信息进行可视化和预处理；所述众包任务信息包括：众包任务编号、众包任务定价、众包任务的经纬度和众包任务的执行情况；
所述步骤(1)的步骤为：
步骤(1-1)：根据采集的众包任务信息，提取任务定价，按照不同价格绘制直方图，进行可视化处理，得到任务定价分布图；
步骤(1-2)：根据众包任务的经纬度进行粗略定位，将众包任务的城市位置可视化；
步骤(1-3)：根据众包任务的经纬度进行精细定位，将众包任务的县区位置可视化；
步骤(1-4)：预处理：判定是否有数据存在异常，并将异常的任务定价数据剔除；
步骤(2)：分析任务定价影响因素：分析步骤(1)的结果，筛选任务定价的影响因素；
所述步骤(2)中，分析任务定价影响因素的步骤为：
步骤(2-1)：根据步骤(1)获取的任务定价分布图，初步设定任务的辐射半径，在所述辐射半径内设定任务约束条件；所述任务约束条件是指默认每个任务的难度级别相同，不考虑恶劣天气，每个任务的辐射半径相同；
步骤(2-2)：根据步骤(1)的任务辐射半径，计算任务位置和任务需求者位置之间的直线距离；
步骤(2-3)：根据步骤(2-2)得到的任务位置和任务需求者位置之间的直线距离，选出辐射半径内的任务需求者，统计得到辐射半径内的任务需求者数目；
步骤(2-4)：根据步骤(2-2)得到的任务位置和任务需求者位置之间的直线距离和步骤(2-3)得到的每个任务辐射半径内的任务需求者数目，找出任务位置与任务需求者位置之间的最短实际距离，计算出任务需求者到任务的平均距离；
步骤(2-5)：计算任务需求者位置与任务位置之间距离的方差、标准差、最大值、众数和众数个数占比；
步骤(2-6)：对步骤(2-5)得到的特征，利用方差选择法来进行特征选择，设定阈值，选择方差大于设定阈值的特征，作为选择出的特征，将选择出的特征、任务需求者的信誉度和任务需求者预定任务限额三者共同用于建立定价模型；
所述步骤(2)中，任务定价的约束条件为默认各个任务难度级别相同，各个任务的辐射半径相同；
步骤(3)：建立任务定价模型：通过步骤(2)确定的特征，建立多元非线性回归模型；
其中，GLAT表示任务所在位置的纬度，GLON表示任务所在位置的经度，M表示每个任务范围内的任务需求者数目；
由公式(4)可知，任务定价和任务所在经纬度成正相关，且与经度正相关性强于纬度，与每个任务分析范围内的任务需求者数目倒数的三次方、平方以及倒数成负相关，且倒数次幂越高，负相关性越强；
步骤(4)：利用步骤(3)的多元非线性回归模型对待定价任务进行定价，解决定价不合理而导致的服务器压力的问题；所述步骤(4)，包括：
步骤(4-1)：对步骤(3)建立的多元非线性回归模型进行R2检验，测试模型有效性；
步骤(4-2)：根据采集的模型有效性，找到个别失败的定价任务，分析对任务定价影响的其他因素，以便进一步优化模型；
所述步骤(4-2)中，找到个别失败的定价任务，分析其他因素对任务定价的影响包括：
步骤(4-2-1)：任务价格的影响：采集的数据中大部分完成任务的平均价格高于未完成的平均价格，说明需求者更倾向于完成任务定价高的任务，而价格低的任务则容易失败；
步骤(4-2-2)：GDP对于任务定价的影响；
步骤(4-2-3)：交通因素的影响：分析交通道路、交通枢纽、河流湖泊、山区地区，发现交通路况因素以及自然界中的沟壑、湖泊、山峰对任务定价发影响。
2. 如权利要求1所述的系统，其特征是，所述方法还包括：
步骤(5)：测评任务定价模型：测评步骤(3)制定的多元非线性回归模型。
3. 如权利要求1所述的系统，其特征是，所述步骤(2-3)中，统计得到每个任务范围内的任务需求者数目的步骤：
步骤(2-3-1)：确定分析范围：以每个任务位置为中心点，取设定辐射半径的圆为分析范围；
步骤(2-3-2)：选出每个任务距离范围d内的任务需求者，统计得到每个任务范围内的任务需求者数目M。
4. 一种计算机可读存储介质，其特征是，其上运行计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，完成以下步骤：
步骤(1)：数据采集：采集劳务众包平台的众包任务信息,对众包任务信息进行可视化和预处理；所述众包任务信息包括：众包任务编号、众包任务定价、众包任务的经纬度和众包任务的执行情况；
所述步骤(1)的步骤为：
步骤(1-1)：根据采集的众包任务信息，提取任务定价，按照不同价格绘制直方图，进行可视化处理，得到任务定价分布图；
步骤(1-2)：根据众包任务的经纬度进行粗略定位，将众包任务的城市位置可视化；
步骤(1-3)：根据众包任务的经纬度进行精细定位，将众包任务的县区位置可视化；
步骤(1-4)：预处理：判定是否有数据存在异常，并将异常的任务定价数据剔除；
步骤(2)：分析任务定价影响因素：分析步骤(1)的结果，筛选任务定价的影响因素；
所述步骤(2)中，分析任务定价影响因素的步骤为：
步骤(2-1)：根据步骤(1)获取的任务定价分布图，初步设定任务的辐射半径，在所述辐射半径内设定任务约束条件；所述任务约束条件是指默认每个任务的难度级别相同，不考虑恶劣天气，每个任务的辐射半径相同；
步骤(2-2)：根据步骤(1)的任务辐射半径，计算任务位置和任务需求者位置之间的直线距离；
步骤(2-3)：根据步骤(2-2)得到的任务位置和任务需求者位置之间的直线距离，选出辐射半径内的任务需求者，统计得到辐射半径内的任务需求者数目；
步骤(2-4)：根据步骤(2-2)得到的任务位置和任务需求者位置之间的直线距离和步骤(2-3)得到的每个任务辐射半径内的任务需求者数目，找出任务位置与任务需求者位置之间的最短实际距离，计算出任务需求者到任务的平均距离；
步骤(2-5)：计算任务需求者位置与任务位置之间距离的方差、标准差、最大值、众数和众数个数占比；
步骤(2-6)：对步骤(2-5)得到的特征，利用方差选择法来进行特征选择，设定阈值，选择方差大于设定阈值的特征，作为选择出的特征，将选择出的特征、任务需求者的信誉度和任务需求者预定任务限额三者共同用于建立定价模型；
所述步骤(2)中，任务定价的约束条件为默认各个任务难度级别相同，各个任务的辐射半径相同；
步骤(3)：建立任务定价模型：通过步骤(2)确定的特征，建立多元非线性回归模型；
其中，GLAT表示任务所在位置的纬度，GLON表示任务所在位置的经度，M表示每个任务范围内的任务需求者数目；
由公式(4)可知，任务定价和任务所在经纬度成正相关，且与经度正相关性强于纬度，与每个任务分析范围内的任务需求者数目倒数的三次方、平方以及倒数成负相关，且倒数次幂越高，负相关性越强；
步骤(4)：利用步骤(3)的多元非线性回归模型对待定价任务进行定价，解决定价不合理而导致的服务器压力的问题；
所述步骤(4)，包括：
步骤(4-1)：对步骤(3)建立的多元非线性回归模型进行R2检验，测试模型有效性；
步骤(4-2)：根据采集的模型有效性，找到个别失败的定价任务，分析对任务定价影响的其他因素，以便进一步优化模型；
所述步骤(4-2)中，找到个别失败的定价任务，分析其他因素对任务定价的影响包括：
步骤(4-2-1)：任务价格的影响：采集的数据中大部分完成任务的平均价格高于未完成的平均价格，说明需求者更倾向于完成任务定价高的任务，而价格低的任务则容易失败；
步骤(4-2-2)：GDP对于任务定价的影响；
步骤(4-2-3)：交通因素的影响：分析交通道路、交通枢纽、河流湖泊、山区地区，发现交通路况因素以及自然界中的沟壑、湖泊、山峰对任务定价发影响。
5. 如权利要求4所述的计算机可读存储介质，其特征是，所述方法还包括：
步骤(5)：测评任务定价模型：测评步骤(3)制定的多元非线性回归模型。
6. 如权利要求4所述的计算机可读存储介质，其特征是，所述步骤(2-3)中，统计得到每个任务范围内的任务需求者数目的步骤：
步骤(2-3-1)：确定分析范围：以每个任务位置为中心点，取设定辐射半径的圆为分析范围；
步骤(2-3-2)：选出每个任务距离范围d内的任务需求者，统计得到每个任务范围内的任务需求者数目M。”
经形式审查合格，国家知识产权局于2018年12月24日依法受理了该复审请求，并将其转送至原审查部门进行前置审查。
原审查部门在前置审查意见书中认为：1）权利要求1与对比文件1的区别特征都是本领域技术人员容易想到的；2）对比文件1对众包进行合理定价从而进行任务疏导，当应用到平台上时，可在一定程度上避免平台上服务器的压力，也是本领域技术人员容易想到的，因而坚持原驳回决定。
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06月21日向复审请求人发出复审通知书，引用的对比文件与驳回决定相同，指出权利要求1-6不具备专利法第22条第3款规定的创造性。具体理由为：对比文件1（“基于多元线性回归的拍照任务定价模型”，王姮冰等，现代经济信息，第362-363页，2017年11月25日）为最接近的现有技术，其公开了一种基于多元线性回归的拍照任务定价模型（参见正文第362页第1列第1行-第363页第2列第3行）。经过比较，权利要求1与对比文件1的区别在于：1）步骤（1）中对众包任务信息进行预处理，所述众包任务信息还包括：众包任务编号和众包任务执行情况，及步骤（1-2）至步骤（1-4）；2）步骤（2）中：步骤（2-2）中计算任务位置和任务需求者位置之间的直线距离、步骤（2-4）至（2-6）；并在步骤（3）中通过步骤（2）确定的特征，建立多元非线性回归模型；3）步骤(4-1)、步骤(4-2)、步骤(4-2-1)、步骤(4-2-2)。针对上述区别确定权利要求1实际要解决的问题是：选择合适的参数建立模型以合理确定任务定价。上述区别是本领域的常用手段，因此，本领域技术人员可以将对比文件1和本领域的常用手段相结合从而得到权利要求1请求保护的技术方案，这种结合是显而易见的，权利要求1不具备创造性。权利要求4请求保护一种计算机可读存储介质，而存储介质上存储计算机程序是本领域的常用技术手段。由于权利要求4请求保护的计算机可读存储介质上存储的计算机程序在处理器上执行的步骤与权利要求1中处理器上执行的程序步骤完全一致，基于相同的证据和理由，在对比文件1的基础上结合本领域的常用手段，得到权利要求4所要求保护的方案对于本领域技术人员是显而易见的，因此，权利要求4不具备创造性。从属权利要求2-3和5-6的附加技术特征是本领域的常用手段，因此在其引用的权利要求不具备创造性时，其也不具备创造性。
复审请求人于2019年07月08日提交了意见陈述书，并提交新的权利要求1-6，其中：将权利要求1主题名称中的“定价”修改为“抢接引导”，在权利要求1和4中的“步骤4”增加特征“通过定价来引导任务需求者抢接任务”。复审请求人认为：①对比文件1涉及多元线性回归模型，而本申请的区别特征中的步骤（3）涉及建立多元非线性回归模型，本申请正是通过分析本申请中的数据样本是不是线性的，进而确定采用多元非线性回归模型，其能更好地贴合价格波动，更真实地反映价格规律；本申请不是分析定价规律，而是通过定价引导任务快速分配，而非线性定价模型能更加精细化定价。②步骤（2-2）、（2-3）未被对比文件公开，在面对定价不够合理时，不会想到选择更多的参数，本申请研究的重点就在于什么样的参数才能最终实现价格的合理定价进而实现任务的快速疏导，为了解决上述问题，本申请想到辐射半径内的任务需求者数目是影响任务合理疏导的关键因素，这样可以找到任务的聚类中心，在数据挖掘中也经常用样本距离来评价样本间的相似性，而对比文件1中的距离仅能起到聚类作用，与定价和引导没有关系，即：对比文件1没有给出解决服务器压力的技术启示。③步骤（1-1）-（1-4）未被对比文件1公开：通过说明书中的实施例1和4，说明剔除异常除数据的重要性，认为对比文件1中没有数据采集过程，且数据采集和可视化是解决本申请技术问题的重要步骤，通过可视化可以直观地传达关键的方面和特征。④对于步骤（4）中“通过定价来引导任务需求者”抢接任务，对比文件1中没有提及定价来引导任务需求者抢接任务，其无法解决不合理而导致服务器压力的问题。
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。
二、决定的理由
审查文本的认定
在复审程序中，复审请求人于2019年07月08日答复复审通知书时提交了意见陈述书和修改后的权利要求书。经核实，上述修改符合专利法第33条和专利法实施细则第61条第3款的规定。因此，本复审请求审查决定针对的审查文本为：申请日2017年12月22日提交的说明书第1-119段，说明书附图图1-6，说明书摘要，摘要附图，2019年07月08日提交的权利要求第1-6项。
关于专利法第22条第3款
专利法第22条第3款规定：创造性，是指与现有技术相比，该发明有突出的实质性特点和显著的进步，该实用新型具有实质性特点和进步。
如果一项权利要求所要求保护的技术方案与作为最接近现有技术的对比文件相比存在区别特征，但该区别特征是本领域技术人员对现有技术的常规选择，也未产生任何预料不到的技术效果，则该项权利要求请求保护的技术方案相对于该对比文件不具有突出的实质性特点和显著的进步，不具备创造性。
本复审请求审查决定引用的对比文件与驳回决定和复审通知书中所引用的对比文件相同：
对比文件1：“基于多元线性回归的拍照任务定价模型”，王姮冰等，《现代经济信息》，第362-363页， 2017年11月25日公开。
1）权利要求1不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
权利要求1请求保护一种移动平台众包任务抢接引导系统，对比文件1（“基于多元线性回归的拍照任务定价模型”，王姮冰等，现代经济信息，第362-363页，2017年11月25日）为最接近的现有技术，其公开了一种基于多元线性回归的拍照任务定价模型，并具体公开了如下特征（参见正文第362页第1列第1行-第363页第2列第3行）：“拍照赚钱”是移动互联网下的一种自助式服务模式，用户从APP 上领取需要拍照的任务，赚取APP 对任务所标定的酬金，这种基于移动互联网的自助式劳务众包平台，为企业提供各种商业检查和信息搜集，本文通过研究影响定价的主要因素，建立其与任务定价的多元线性回归方程分析定价规律。
首先根据文献[1]的附件一提供的数据（必然有采集需要分析的任务定价相关数据，相当于隐含公开了步骤（1）中数据采集，采集劳务众包平台的众包任务信息），运用MATLAB软件进行插值拟合，绘制出任务定价的等位图以及任务点在地图上进行扩展后定价的等位图（相当于对众包任务信息进行可视化，众包任务信息包括：众包任务定价、众包任务的经纬度，步骤（1-1）根据采集的众包任务信息，提取任务定价，按照不同价格绘制直方图，进行可视化处理，得到任务定价分布图），从图1 和图2 中我们可以明显地观测出任务定价分布有两个聚集中心，同时我们利用MATLAB 得到两个聚集中心的具体位置为A(22.1° N，115.8° E)、B(23.4° N，112.5° E)，离中心点A、B 的距离越远，任务定价越低，经纬度与实际距离的换算公式为：（参见正文第362页第1列第9-18行）。
由此我们确定影响任务定价的因素中与任务信息相关的主要因素有：任务点周围分布的任务数量(相当于任务密集度)、离中心点A 的距离和离中心点B 的距离，随着任务密集度的增加，任务定价逐渐升高（参见正文第362页第1列第9-18行），由已知信息我们了解到与会员信息相关的因素有：会员所处经度、会员所处纬度、会员信誉值、会员预定时间和会员预定限额，为了消除5 个因素之间共线性的影响，我们进行相关性分析（参见正文第2节第362页第1列第29行-第2列第4行），由此我们确定影响任务定价的因素中与会员信息相关的主要因素有：会员密集度、会员信誉值和会员预定时间（参见正文第362页第2列第9-10行，相当于步骤(2)：分析任务定价影响因素：分析步骤(1)的结果，筛选任务定价的影响因素）；
建立多元线性回归模型：通过上述分析，我们得到影响任务定价到的主要因素有：离中心点A 的距离x1、离中心点B 的距离x2、会员密集度x3、会员信誉值x4、任务密集度x5 和会员预定时间x6。为分析这6 个因素与定价之间的规律，我们建立以定价为因变量，以这6 个因素为自变量的多元线性回归模型（参见正文第362页第2列第15-20行，相当于步骤(3)：建立任务定价模型：通过步骤(2)确定的特征，建立多元回归模型）；
模型的求解：我们从样本中选取795 组数据，将其代入多元线性回归模型(见式(3)) 中，得到定价关于离中心点A 的距离、离中心点B 的距离、会员密集度、会员信誉值、任务密集度和会员预定时间的多元线性回归方程为：（4）（参见正文第3节第362页第2列第23-28行），将剩余40 组数据代入式(4) 得到任务定价理论值（参见正文第363页第1列第3-4行，相当于步骤(4)：利用步骤(3)的多元回归模型对待定价任务进行定价）；
通过上述分析，我们得到影响任务定价到的主要因素有：离中心点A 的距离x1、离中心点B 的距离x2、会员密集度x3、会员信誉值x4、任务密集度x5 和会员预定时间x6（参见正文第362页第2列第15-20行，相当于不考虑恶劣天气），由此我们确定影响任务定价的因素中与会员信息相关的主要因素有：会员密集度、会员信誉值和会员预定时间（参见正文第362页第2列第9-10页，将任务需求者的信誉度用于建立定价模型）。
权利要求1与对比文件1相比，区别在于：1）步骤（1）中对众包任务信息进行预处理，所述众包任务信息还包括：众包任务编号和众包任务执行情况，及步骤（1-2）至步骤（1-4）；2）步骤（2）中：步骤（2-2）中计算任务位置和任务需求者位置之间的直线距离、步骤（2-4）至（2-6）；并在步骤（3）中通过步骤（2）确定的特征，建立多元非线性回归模型；3）权利要求1请求保护的是移动平台众包任务抢接引导系统，其中步骤4利用多元非线性对待定价任务进行定价，通过定价来引导任务需求者抢接任务，以及包括的步骤(4-1)、步骤(4-2)、步骤(4-2-1)、步骤(4-2-2)。针对上述区别确定权利要求1实际要解决的问题是：选择合适的参数建立模型以合理确定任务定价。
对于区别1），在数据处理和显示前，采集需要的数据以及对数据进行必要的预处理，如：格式化、去重和查错等，并且为了区别各个众包任务，对任务进行编号，这些是数据处理过程中常用的技术手段。此外，在可视化过程中，可以根据需要设定可视化的精度，是到市、还是到区县一级，这都是可以根据需要可自行设定的，也属于本领域常用的手段。
对于区别2），在任务定价过程中，可以对定价中常见的影响因素进行选择，如：当任务需求者与任务位置距离越远，任务对任务需求者的吸引度就越低并且基于常见的影响定价的因素，再如：任务之间的难易程度、专业性程度、任务的辐射范围等，为了确定位置对定价的影响，可以基于任务需求者位置与任务位置之间距离来进行特征分析，选出影响力大的特征作为对定价影响较大的因素；进一步地，为了获取特征可以进行特征扩展，如：特征扩展时可以基于任务需求者位置，任务需求者与任务之间的平均距离等进行扩展，并根据需要从中选择相关影响参数，为了提高准确性对选定影响参数进行计算或其他操作，并进一步地建立完善定价模型时，当确定了影响众包任务的因素后，为了确定众包任务的定价与影响因素之间的关系，可以根据选定的参数根据实际情况通过线性回归模型或者非线性回归模型等建立众包任务价格与各影响因素之间的函数关系式，建立的方式可以是通过一定的曲线模拟来进行模拟，这些都是本领域常用的手段。
对于区别3），虽然对比文件1中仅公开了众包任务定价，但是对于平台而言，造成系统中任务积压，服务器性能下降的根本原因就在于定价不合理，导致部分任务没有人接收，如果定价合理化后，任务需求者会较为均衡地接收所有任务；此外，对于定价的影响因素中还可以包括需求者任务限额、GDP、人口密度、平均收入、各区文化景点、交通状况、人口老龄化程度等社会因素和经济因素，这些是经济因素对于定价的影响是定价领域中公知的常见影响因子，本领域技术人员通常会根据实际情况选择相关的影响因子，并根据因子的影响度分配其在模型中的权重从而进行合理定价，这是本领域常用的手段。
综上所述，在对比文件1的基础上结合本领域常用的手段，得到该权利要求所要求保护的方案，对于本领域技术人员是显而易见的，权利要求1所要求保护的方案不具有突出的实质性特点和显著的进步，不符合专利法第22条第3款有关创造性的规定。
2）权利要求2不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
从属权利要求2对权利要求1作了进一步的限定，为了保证结果的准确性，对所使用的模型进行评估，是本领域的常用技术手段。因此，当其引用的权利要求不具备创造性时，该从属权利要求所要求保护的技术方案也不具备专利法第22条第3款所规定的创造性。
3）权利要求3不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
从属权利要求3对权利要求1作了进一步的限定。对于本领域技术人员而言，在对比文件1公开的特征的基础上，进行任务定价时，在现有的定价影响参数中进行选择，并进行必要的数据处理以使得结果更准确，是本领域常用的手段。因此，当其引用的权利要求不具备创造性时，该从属权利要求所要求保护的技术方案也不具备专利法第22条第3款所规定的创造性。
4）权利要求4不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
权利要求4请求保护一种计算机可读存储介质，而存储介质上存储计算机程序是本领域的常用技术手段。由于权利要求4请求保护的计算机可读存储介质上存储的计算机程序在处理器上执行的步骤与权利要求1中处理器上执行的程序步骤完全一致，基于相同的证据和理由，在对比文件1的基础上结合本领域常用的手段，得到权利要求4所要求保护的方案对于本领域技术人员是显而易见的，权利要求4所要求保护的方案不具有突出的实质性特点和显著的进步，不符合专利法第22条第3款有关创造性的规定。
5）权利要求5-6不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
从属权利要求5-6对权利要求4做了进一步限定，其附加技术特征与权利要求1的从属权利要求2-3一致，在权利要求4不具备创造性的情况下，基于与权利要求2-3相同的证据和理由，从属权利要求5-6请求保护的技术方案也不具备专利法第22条第3款所规定的创造性。
对复审请求人在答复复审通知书时的相关意见的评述
对于复审请求人的陈述意见（详见案由部分），合议组认为：
①选择线性或非线性回归模型的实质是分析定价中会影响任务需求者的各参数，以及各参数的影响权重，进而对已有的模型进行选择，选择的依据是对影响定价的各因素的分析。而影响任务需求者抢单的因素是大家熟知的，对于各因素的分析，是本领域技术人员的容易想到的，在得到的分析基础上根据所选择参数的影响因子选择线性或非线性模型则是本领域技术人员的常用技术手段。
②在现实生活中，任务需求者接单必然要考虑实际距离的问题，即：自己距离任务发布地的距离，这是本领域公知的，而正如请求人所述，对比文件1中已经公开了任务位置的距离，其也是聚类，其已经给出技术考虑距离的因素通过聚类方式进行计算，在此基础上本领域技术人员结合公知可以对聚类中使用的参数进行变换以达到更好定价的因素，定价合理后对于各类任务，任务需求者将较为均匀接单，必然会达到引导任务的技术效果。
③对比文件1中是通过附件1提供的数据进行可视化，提供的数据也是要经过数据采集的，是对外部数据的处理过程。在权利要求书中仅记载了可视化，那么对比文件1中显示的等位图等也是可视化的一种形式。
④从任务接收角度来看，通过对影响任务接收的各参数进行分析，进行合理定价，会使得任务需求者均匀地接收任务，那么对于平台而言，就不会出现任务长期无人接收，换言之就会引导任务更均匀地被接收，从平台运行而言，上述效果就是平台上积压的任务会减少，任务更合理地被接收，必然会取得减少存储空间的长期浪费、不会导致服务器压力过载的技术效果。
三、决定
维持国家知识产权局于2018年09月28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，复审请求人可以自收到本决定之日起三个月内向北京知识产权法院起诉。
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