用大数据分析认定、辩护公知技术推断
发明人、申请人在回答审查意见，或审查员撰写审查意见，断定技术特征为公知技术之前，应该参考Patentics对该申请的技术特征的大数据分析。
我们曾有一实际案例，很能说明问题，特将当时步骤重复如下。
CN200810105725.1，是我们公司的一篇申请。该申请通过复审，最终获授权。其中一次审查意见中，审查员提出“在进行搜索时，采用重排序表达式表达用户的重排序需求，是本领域技术人员的常用技术手段”。当时，我们正在研发Patentics技术特征大数据分析，因此属于好奇，我们就把该申请号直接输入Patentics专利输入框。点击标题，点击“主权利要求”（这是不用检索，直接快速浏览一篇专利信息的方法）。
该申请主权项有14个技术特征。其中四种不同颜色是四类主题意思。每一技术特征旁的数字为引用该技术特征的文献篇数。
在这里，审查员认定技术特征“重排序表达式”为公知技术，显然得不到数据的支持。因为根据Patentics的大数据分析，“重排序表达式”仅被1篇文献引用过，就是本申请。
这是连我们自己也意想不到的结果。我们将该特征放到其它网站上搜索，都只能得到本申请。为此，我们在回复中进行了根据数据实例的说明，最后审查员放弃公知技术的认定并给以授权。
因此，如果发明人拿到审查员的公知技术认定，不妨将该申请的技术特征要素来个大数据分析。如果被引用次数很小，自然可做基于数据事实的辩护，如果已经引用次数很多，放弃可能也是一个上策。审查员在认定该技术特征为公知技术前，最好也查一下这些被推断为公知技术的技术特征，确保从实际引用数据上站的住脚。
我们还对1000万中国专利申请、授权都进行了技术特征的大数据分析。上述图中89%[35|14, 37|11]分别表示该段文字（主权项）与本文献的相关度为89%。35|14表示本文献的权利项数（专利度）为35，主权项的技术特征数（特征度）为14。37|11表示对偶专利（授权专利）的专利度|特征度。
同时，当该申请有授权版本时，Patentics会显示一小图标，点击后会对比显示申请与授权版本的变化。为了获得授权，满足审查员的审查意见，粉红为插入，黄色为删除。如果大家需要评估该专利的稳定度，一眼了解这些变化记录，非常有帮助！
我们曾有一实际案例，很能说明问题，特将当时步骤重复如下。
CN200810105725.1，是我们公司的一篇申请。该申请通过复审，最终获授权。其中一次审查意见中，审查员提出“在进行搜索时，采用重排序表达式表达用户的重排序需求，是本领域技术人员的常用技术手段”。当时，我们正在研发Patentics技术特征大数据分析，因此属于好奇，我们就把该申请号直接输入Patentics专利输入框。点击标题，点击“主权利要求”（这是不用检索，直接快速浏览一篇专利信息的方法）。
该申请主权项有14个技术特征。其中四种不同颜色是四类主题意思。每一技术特征旁的数字为引用该技术特征的文献篇数。
在这里，审查员认定技术特征“重排序表达式”为公知技术，显然得不到数据的支持。因为根据Patentics的大数据分析，“重排序表达式”仅被1篇文献引用过，就是本申请。
这是连我们自己也意想不到的结果。我们将该特征放到其它网站上搜索，都只能得到本申请。为此，我们在回复中进行了根据数据实例的说明，最后审查员放弃公知技术的认定并给以授权。
因此，如果发明人拿到审查员的公知技术认定，不妨将该申请的技术特征要素来个大数据分析。如果被引用次数很小，自然可做基于数据事实的辩护，如果已经引用次数很多，放弃可能也是一个上策。审查员在认定该技术特征为公知技术前，最好也查一下这些被推断为公知技术的技术特征，确保从实际引用数据上站的住脚。
我们还对1000万中国专利申请、授权都进行了技术特征的大数据分析。上述图中89%[35|14, 37|11]分别表示该段文字（主权项）与本文献的相关度为89%。35|14表示本文献的权利项数（专利度）为35，主权项的技术特征数（特征度）为14。37|11表示对偶专利（授权专利）的专利度|特征度。
同时，当该申请有授权版本时，Patentics会显示一小图标，点击后会对比显示申请与授权版本的变化。为了获得授权，满足审查员的审查意见，粉红为插入，黄色为删除。如果大家需要评估该专利的稳定度，一眼了解这些变化记录，非常有帮助！