发明创造名称：一种确定候评项的质量信息的方法与装置
外观设计名称：
决定号：199512
决定日：2019-12-24
委内编号：1F272884
优先权日：
申请（专利）号：201410743141.2
申请日：2014-12-05
复审请求人：百度在线网络技术（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：李宁
合议组组长：高海燕
参审员：田志刚
国际分类号：G06F17/30
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的现有技术的对比文件相比存在区别技术特征，但是上述区别技术特征属于本领域的公知常识，且现有技术中给出了将上述区别技术特征应用到该最接近的现有技术以解决其存在的技术问题的启示，从而使得本领域技术人员在现有技术的基础上得到该项权利要求的技术方案是显而易见的，那么该项权利要求所要求保护的技术方案不具备创造性。
全文：
本复审请求涉及申请号为201410743141.2，名称为“一种确定候评项的质量信息的方法与装置”的发明专利申请（下称本申请）。本申请的申请人为百度在线网络技术（北京）有限公司，申请日为2014年12月05日，公开日为2015年04月22日。
经实质审查，国家知识产权局原审查部门于2018年11月06日发出驳回决定，驳回了本申请，其理由是：权利要求1-12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：申请日2014年12月05日提交的说明书摘要、说明书第1-200段、摘要附图、说明书附图图1-2；2018年01月09日提交的权利要求第1-12项。
驳回决定所引用的对比文件如下：
对比文件1：CN103020482A，公开日为2013年04月03日；
对比文件2：CN103389971A，公开日为2013年11月13日。
其中对比文件1为最接近的现有技术。
驳回决定的主要理由是：权利要求1请求保护一种确定候评项的质量信息的方法，对比文件1公开了一种计算评论的诚实度、评论者的可信度以及店家的可靠度的方法，权利要求1所要求保护的技术方案与对比文件1公开的内容相比，区别在于：根据评论信息的质量信息对其进行质量分级，分别对每个质量等级，根据评价指数确定该质量等级对应的权重，根据该质量等级的质量均值，以及对应的权重，加权计算出候评项的质量信息；即，权利要求1与对比文件1加权运算的具体方式不同，是先根据评论的质量信息对其进行分级，而后使用每个等级的均值和对应的权重进行加权运算，而对比文件1是利用每条评论信息的质量信息和评分进行加权运算得到最终的商家可靠度分数。上述区别技术特征中，利用评价指数确定等级对应的权重是本领域的常规技术手段，为了标准化用户的评价分数，对其进行归一化处理，如获取得到分数对应于0-1区间内的权重值是本领域技术人员熟知的常规技术手段；其次，为了合理利用评论的质量信息、评论的分值来计算得到候评项的评价分数，无论是对评论逐条进行加权，还是先根据某个评价参数对评论进行分组后再按组对评论进行加权，都是本领域技术人员容易想到的常规技术手段，例如，按照评论时间进行分组，按照评论相关度进行分组后再对每组评论进行加权等，都是本领域技术人员为了计算出更加合理的候评项质量评分而容易想到的。因此，在对比文件1的基础上结合本领域公知常识以得到权利要求1所请求保护的技术方案对本领域技术人员来说是显而易见的，权利要求1的技术方案不具备突出的实质性特点和显著的进步，因而不具备创造性。从属权利要求2的附加技术特征已被对比文件1公开；从属权利要求3-4的附加技术特征部分已被对比文件2公开，部分属于本领域公知常识；从属权利要求5的附加技术特征已被对比文件2公开；从属权利要求6的附加技术特征属于本领域公知常识；因而权利要求2-6也不具备创造性。装置权利要求7-12与方法权利要求1-6的特征对应一致，基于与评述权利要求1-6不具备创造性的相同的证据和理由，权利要求7-12也不具备创造性。
驳回决定所针对的权利要求书如下：
“1. 一种确定候评项的质量信息的方法，其中，每个候评项具有一条或多条评论信息，该方法包括：
-确定其中每条评论信息的质量信息；
-根据所述每条评论信息的质量信息对其进行质量分级，以获得属于不同质量等级的评论信息；
-根据每个质量等级中评论信息所对应的评价指数信息，确定相应质量等级所对应的权重；
-根据每个质量等级中评论信息的质量信息的均值，以及相应质量等级的权重，加权确定所述候评项的质量信息。
2. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述每条评论信息的质量信息基于以下至少任一项确定：
-评论内容的质量度；
-评论者的可信度。
3. 根据权利要求2所述的方法，其中，所述评论内容的质量度基于以下至少任一项确定：
-所述评论内容与所述候评项的相关度；
-所述评论内容是否包含广告；
-所述评论内容的反馈信息的数量；
-所述评论内容是否包含敏感信息。
4. 根据权利要求2所述的方法，其中，所述评论者的可信度基于以下至少任一项确定：
-所述评论者的身份可信度；
-所述评论者的行为可信度。
5. 根据权利要求2所述的方法，其中，所述确定所述每条评论信息的质量信息的步骤具体包括：
-根据所述评论内容的质量度与所述评论者的可信度，以及 各自对应的权重，加权确定所述每条评论信息的质量信息。
6. 根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，该方法还包括：
-根据每个候评项的质量信息对多个候评项排序，并向用户呈现排序后的多个候评项。
7. 一种确定候评项的质量信息的装置，其中，每个候评项具有一条或多条评论信息，该装置包括：
用于确定其中每条评论信息的质量信息的装置；
用于确定候评项的质量信息的装置，具体用于：
-根据所述每条评论信息的质量信息对其进行质量分级，以获得属于不同质量等级的评论信息；
-根据每个质量等级中评论信息所对应的评价指数信息，确定相应质量等级所对应的权重；
-根据每个质量等级中评论信息的质量信息的均值，以及相应质量等级的权重，加权确定所述候评项的质量信息。
8. 根据权利要求7所述的装置，其中，所述每条评论信息的质量信息基于以下至少任一项确定：
-评论内容的质量度；
-评论者的可信度。
9. 根据权利要求8所述的装置，其中，所述评论内容的质量度基于以下至少任一项确定：
-所述评论内容与所述候评项的相关度；
-所述评论内容是否包含广告；
-所述评论内容的反馈信息的数量；
-所述评论内容是否包含敏感信息。
10. 根据权利要求8所述的装置，其中，所述评论者的可信度基于以下至少任一项确定：
-所述评论者的身份可信度；
-所述评论者的行为可信度。
11. 根据权利要求8所述的装置，其中，所述确定所述每条评论信息的质量信息的装置具体用于：
-根据所述评论内容的质量度与所述评论者的可信度，以及各自对应的权重，加权确定所述每条评论信息的质量信息。
12. 根据权利要求7至11中任一项所述的装置，其中，该装置还包括：
用于根据每个候评项的质量信息对多个候评项排序，并向用户呈现排序后的多个候评项的装置。”
申请人（下称复审请求人）对上述驳回决定不服，于2019年01月31日向专利复审委员会提出了复审请求，并没有修改权利要求书。复审请求人认为：（1）相对于对比文件1，权利要求1的区别特征至少包括：i根据所述每条评论信息的质量信息对其进行质量分级，以获得属于不同质量等级的评论信息；ii根据每个质量等级中评论信息所对应的评价指数信息，确定相应质量等级所对应的权重；iii根据每个质量等级中评论信息的质量信息的均值，以及相应质量等级的权重，加权确定所述候评项的质量信息。（2）权利要求1的方案中，在确定一个候评项的质量信息时，其首先对每条评论信息进行质量分级，进而按照各质量等级中评论信息的质量信息的均值，以及由每个质量等级中评论信息所对应的评价指数信息所确定的相应质量等级的权重，来加权确定该候评项的质量信息。与对比文件1的上述公式进行比较，对比文件1是直接对所有评论信息进行加权和统计。对比文件1中缺少权利要求1的重要特征“评论信息的质量等级”，权利要求1的整个评价方案均是建立在该“质量等级”之上。对比文件1不仅未能公开上述区别特征i-iii，对比文件1也不可能给出任何相关的教导。在获得评论信息的各质量等级之后，权利要求1的方案对质量等级的利用进行了复杂设计：根据每个质量等级中评论信息所对应的评价指数信息确定相应质量等级所对应的权重，进而根据每个质量等级中评论信息的质量信息的均值，以及相应质量等级的权重，加权确定候评项的质量信息。这并非简单对某个评论参数随意分组并对分组加权能够得到的。
经形式审查合格，专利复审委员会于2019年02月20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：对比文件1公开了利用评论者的可信度（即“评论信息的质量信息”）、评论分数（即，评价指数信息）来计算店家可靠度分值R(s)的方案。权利要求1与对比文件1相比，区别在于利用评论信息质量信息、评价指数信息的具体计算方式：根据质量信息进行分级、确定权重、然后加权计算最后结果。然而，这是本领域技术人员根据具体的数据分析需求所容易想到的常规数据处理手段。首先，上述区别特征中，利用评价指数确定等级对应的权重是本领域的常规手段，为了标准化用户的评价分数，对其进行归一化处理，如获取得到分数对应于0-1区间内的权重值是本领域人员熟知的常规手段；其次，为了合理利用评论的质量信息、评论的分值来计算得到候评项的评价分数，无论是对评论逐条进行加权，还是先根据某个评价参数对评论进行分组后再按组对评论进行加权，都是本领域人员容易想到的常规手段，例如，按照评论时间进行分组，按照评论相关度进行分组后再对每组评论进行加权等，都是本领域人员为了计算出更加合理的候评项质量评分而容易想到的。因此，本申请的权利要求1不具备创造性。因此，复审请求人的上述理由不能被接受，坚持原驳回决定。
随后，专利复审委员会成立合议组对本案进行审理。
合议组于2019年08月01日向复审请求人发出复审通知书，其中引用了原审查部门在驳回决定中所引用的对比文件1及对比文件2，其中对比文件1作为最接近的现有技术。复审通知书中指出：权利要求1相对于对比文件1和本领域公知常识的结合不具备专利法第22条第3款规定的创造性。权利要求1与对比文件1相比，其区别在于：根据评论信息的质量信息对其进行质量分级以获得属于不同质量等级的评论信息；分别对每个质量等级，根据评价指数信息确定该质量等级对应的权重，根据该质量等级的评论信息的质量信息的均值，以及对应的权重，加权确定候评项的质量信息。而其中部分区别特征基于对比文件1公开的内容是容易想到的，部分区别特征属于本领域常规技术手段，因此，在对比文件1的基础上结合本领域公知常识得到权利要求1的技术方案，对本领域技术人员来说是显而易见的，权利要求1不具备创造性。从属权利要求2的附加技术特征已被对比文件1公开；从属权利要求3-4的附加技术特征部分已被对比文件2公开，部分属于本领域公知常识；从属权利要求5的附加技术特征基于对比文件2容易得到；从属权利要求6的附加技术特征属于本领域公知常识；因而权利要求2-6也不具备创造性。装置权利要求7-12与方法权利要求1-6特征对应一致，基于与权利要求1-6不具备创造性的相同的证据和理由，权利要求7-12也不具备创造性。
针对上述复审通知书，复审请求人于2019年09月16日提交了意见陈述书，未提交修改的权利要求书。复审请求人认为：
（1）相对于对比文件1，权利要求1的区别特征至少包括：i 根据所述每条评论信息的质量信息对其进行质量分级，以获得属于不同质量等级的评论信息；ii 根据每个质量等级中评论信息所对应的评价指数信息，确定相应质量等级所对应的权重；iii 根据每个质量等级中评论信息的质量信息的均值，以及相应质量等级的权重，加权确定所述候评项的质量信息。
（2）为了降低个体评论对候评项的评价影响，例如刷好评或恶意差评，对比文件1通过引入“系统评论的平均值”来平衡每条评论的评分，以两者的差值来为“评论者可信度”加权。权利要求1的方案引入“质量分级”，首先基于各评论信息的质量进行质量分级，进而根据各质量等级的质量均值的加权和来确定候评项的质量。对比文件1并不能提供关于“质量分级”的教导。具体的，当对“评论者可信度”加权时，对比文件1将“系统评论的平均值”与“评论的评分”之间的差值作为对应“评论者可信度”的权重。该差值可以为正值，也可以为负值。而通常意义的权重为[0,1]之间的值。当采用对比文件1的方式来对权重进行调整时，作为其加权对象的“评论者可信度”不能随意被进行其他处理，以避免对应权重不能有效对“评论者可信度”赋权以及由此确定的加权和?和R(s)不能用于准确表征店家可靠度。而基于上述区别特征i-iii，权利要求1的方案采用通常的权重确定方式，但被赋权对象却非简单的“评论信息的质量信息”，而是通过质量分级后“每个质量等级中评论信息的质量信息的均值”。由此可知，对于一种加权和计算方式而言，即权重*赋权对象，对比文件1重定义了对权重的确定方式，即将“系统评论的平均值”与“评论的评分”之间的差值作为权重，从而该权重的范围跳出了通常的[0,1]区间。因此，权利要求1具备创造性。
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
（1）审查文本的认定
复审请求人于2019年09月16日提交了意见陈述书，未提交修改的权利要求书。因此，本复审决定所依据的审查文本为：申请日2014年12月05日提交的说明书摘要、说明书第1-200段、摘要附图、说明书附图图1-2；2018年01月09日提交的权利要求第1-12项。
（2）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，该发明具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的现有技术的对比文件相比存在区别技术特征，但是上述区别技术特征属于本领域的公知常识，且现有技术中给出了将上述区别技术特征应用到该最接近的现有技术以解决其存在的技术问题的启示，从而使得本领域技术人员在现有技术的基础上得到该项权利要求的技术方案是显而易见的，那么该项权利要求所要求保护的技术方案不具备创造性。
本决定引用的对比文件与驳回决定及复审通知书中引用的对比文件相同，即：
对比文件1：CN103020482A，公开日为2013年04月03日；
对比文件2：CN103389971A，公开日为2013年11月13日。
其中对比文件1为最接近的现有技术。
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请求保护一种确定候评项的质量信息的方法，对比文件1公开了一种计算评论的诚实度、评论者的可信度（相当于评论信息的质量信息）以及店家的可靠度（相当于候评项的质量信息）的方法，并具体公开了（参见说明书第10-145段，图1）：依次获取有关店家的所有评论信息，步骤4）根据评论者的可信度更新评论信息的诚实度；步骤5）根据评论信息的诚实度更新评论者的可信度（相当于确定每条评论信息的质量信息），具体的，根据评论者可信度关系模型计算可信度分数：
；
其中，H(r)为评论的诚实度分数；步骤6）根据更新后的评论者的可信度，以及每条评论的评分（相当于评价指数信息），计算得到店家可靠度分数R(s)（相当于利用每条评论信息的质量信息和评价指数信息进行加权运算得到最终的候评项的质量信息）；具体的，根据店家可靠度关系模型计算可靠度分数：
其中，T(kv)是评论者的可信度，Ψv是该评论者所发评论的评分，μ是系统评论的平均值。
权利要求1所要保护的技术方案与对比文件1所公开的内容相比，区别技术特征在于：根据评论信息的质量信息对其进行质量分级以获得属于不同质量等级的评论信息；分别对每个质量等级，根据评价指数信息确定该质量等级对应的权重，根据该质量等级的评论信息的质量信息的均值，以及对应的权重，加权确定候评项的质量信息。基于上述区别技术特征，该权利要求1实际要解决的技术问题是：如何根据评论的质量信息、评论所给评分确定候评项的质量信息。
而对比文件1已经公开了：利用每条评论信息的质量信息和评价指数信息进行加权运算得到最终的候评项的质量信息。权利要求1与对比文件1只是加权运算的具体方式不同，其是先根据评论信息的质量信息对其进行质量分级，而后使用每个等级评价信息的质量信息的均值、和由评价指数确定的对应等级的权重进行加权运算。为了合理利用评论的质量信息、评论的评分来计算得到候评项的质量信息，无论是逐条评论进行加权，还是先根据某个评价参数对评论进行分组再按组对评论进行加权，都是本领域技术人员的常规技术选择，例如，按照评论时间对评论进行分组、或按照评论信息的质量信息对评论进行分组后再在每组采用均值进行加权计算等，都是本领域技术人员为了计算得到更合理的候评项质量评分而容易想到的。而具体的，利用评价指数确定等级对应的权重是本领域的常规技术手段。
因此，在该对比文件1的基础上结合本领域公知常识以获得权利要求1所要求保护的技术方案，对所属技术领域的技术人员来说是显而易见的，因此权利要求1所要求保护的技术方案不具备突出的实质性特点和显著的进步，因而不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
2、权利要求2引用权利要求1，其附加技术特征已被对比文件1公开（参见说明书第[0100]-[0145]段，图1）：衡量一条评论的指标包括了评论的诚实度分数，评论者的可信度分数。而评论内容的质量度作为评论信息的质量信息的确定基础，显然是本领域常用技术手段，属于公知常识。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引用权利要求2，其部分附加技术特征已被对比文件2公开，对比文件2公开了一种确定应用对应的评论内容的优质等级的方法，并具体公开了（参见说明书第[0070]-[0076]段）：设备1对所述评论内容进行内容分析，并结合评述内容与应用的相关性（相当于评论内容与候评项的相关度），获得分析结果；设备1根据分析结果，结合用户对评论内容的用户行为信息，确定所述评论内容对应的优质等级，例如大量其他用户对该评论内容进行了诸如点赞、顶、转发等操作，表明该评论内容的可参考价值较高（必有评论内容的反馈信息的数量），其对应的优质等级较高。上述特征在对比文件2中所起作用与其在本发明中为解决其技术问题所起的作用相同，都是用于确定评论内容的质量度。另外，该权利要求中未被公开的附加技术特征“评论内容是否包含广告，评论内容是否包含敏感信息”均是评价评论信息的质量时所常见的参考项，属于本领域公知常识。
因此，在对比文件1的基础上结合对比文件2以及本领域公知常识以获得该权利要求所要求保护的技术方案，对所属技术领域的技术人员来说是显而易见的，在其引用的权利要求不具备创造性的情况下，该从属权利要求不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
4、权利要求4引用权利要求2，而对比文件2已经公开了“设备1根据所述评论内容对应的发布用户的历史评论行为，确定所述发布用户对应的权重信息”（参见说明书第[0087]-[0091]段）；基于此本领域技术人员容易想到基于评论者行为可信度确定评论者可信度。另外“评论者的身份可信度”是常见的一种评论者可信度的形式，其属于本领域公知常识。因此，在其引用的权利要求不具备创造性的情况下，该权利要求不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
5、权利要求5引用权利要求2，而对比文件2公开了（参见说明书第[0090]段）：“设备1确定用户行为信息对应的用户的权重信息，在确定待处理的评论内容的优质等级时，将用户行为信息对应的用户的权重信息，作为该用户行为信息对应的权重值，待处理评论内容的分析结果的权重值，再结合该发布用户的权重信息及该待处理评论内容的分析结果，确定该评论内容对应的优质等级。”基于对比文件2公开的上述内容，为了确定评论信息的质量信息，本领域人员容易想到将其相关计算方法用于“评论内容质量度”、“评论者可信度”，从而容易得到权利要求5附加技术特征中的手段。因此，在其引用的权利要求不具备创造性的情况下，该权利要求不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
6、权利要求6引用权利要求1-5中任一项，其附加技术特征是本领域熟知的展示所有评论项的技术手段，属于公知常识。因此，在其引用的权利要求不具备创造性时，该权利要求也不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
7、权利要求7-12请求保护一种确定候评项的质量信息的装置，其是与方法权利要求1-6特征完全对应一致的装置权利要求，基于与权利要求1-6不具备创造性相同的证据和理由，权利要求7-12也不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
8、对复审请求人相关意见的评述
针对复审请求人的相关意见（详见案由部分），合议组认为：
1）前述评述部分确定的权利要求1所要求保护的技术方案与对比文件1的区别特征与复审请求人所述的区别特征实质相同，即：根据评论信息的质量信息对其进行质量分级以获得属于不同质量等级的评论信息；分别对每个质量等级，根据评价指数信息确定该质量等级对应的权重，根据该质量等级的评论信息的质量信息的均值，以及对应的权重，加权确定候评项的质量信息。
2）复审请求人认为通常意义的权重为[0,1]之间的值，实际上，从当前权利要求1无法确定其权重的取值为[0,1]之间，而取值为[0,1]之间也并不是权重的通常定义。比如对不同的两个项目分别分配权重20、10，也是一种常用的权重分配；具体的实际应用中，不同的领域不同的情况往往会有不同的对权重定义方式。实际上，对比文件1已经公开了：“根据评论者的可信度更新评论信息的诚实度；步骤5）根据评论信息的诚实度更新评论者的可信度（相当于确定每条评论信息的质量信息），具体的，根据评论者可信度关系模型计算可信度分数： ；其中，H(r)为评论的诚实度分数；步骤6）根据更新后的评论者的可信度，以及每条评论的评分（相当于评价指数信息），计算得到店家可靠度分数R(s)（相当于利用每条评论信息的质量信息和评价指数信息进行加权运算得到最终的候评项的质量信息）；具体的，根据店家可靠度关系模型计算可靠度分数：
其中，T(kv)是评论者的可信度，Ψv是该评论者所发评论的评分，μ是系统评论的平均值。”
针对前述确定的区别特征，对比文件1已经公开了：“利用每条评论信息的质量信息和评价指数信息进行加权运算得到最终的候评项的质量信息。”权利要求1与对比文件1只是加权运算的具体方式不同，其是先根据评论信息的质量信息对其进行质量分级，而后使用每个等级评价信息的质量信息的均值、和由评价指数确定的对应等级的权重进行加权运算。为了合理利用评论的质量信息、评论的评分来计算得到候评项的质量信息，无论是逐条评论进行加权，还是先根据某个评价参数进行分组再按组进行加权，都是本领域技术人员的常规技术选择，例如，按照评论时间进行分组、或按照评论信息的质量信息进行分组后再在每组采用均值进行加权计算等，都是本领域技术人员为了计算得到更合理的候评项质量评分而容易想到的。而具体的，利用评价指数确定等级对应的权重是本领域的常规技术手段。
综上，对于复审请求人的陈述意见，合议组不予接受。
三、决定
维持国家知识产权局于2018年11月06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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