商標審閱數字化管理平臺建設需求一、總體設計要求1.系統架構設計1.1總體架構設計商標審查數字化管理平臺設計為用戶交換層、業務應用層、應用支撐層、數據資源層、基礎設施層、外部系統。系統的開發源碼、數據庫、中間件等需采用國產化技術。用戶交互層支持用戶使用電腦、手機、平板操作。業務應用層由公告模塊管理、商品檢索比對、商標審查管理、重大不良影響排查組成。應用支撐層包含省級業務云等公共平臺支撐，本項目采用了統一身份認證。業務中臺包含審核標準、審核流程更新、商標分類等。數據支撐支持多源同步、數據重構。數據支撐具備強大的功能特性，能夠實現多源同步與數據重構。所謂多源同步，是指該數據支撐體系可以無縫對接來自多個不同源頭的數據，無論是結構化數據，如傳統數據庫中的表格數據，還是非結構化數據，像文本文件、圖像數據等，都能高效地進行采集、整合與同步更新，確保數據的一致性和時效性。而數據重構則是在多源數據同步的基礎上，依據特定的業務規則和分析需求，對數據進行重新組織、轉換和整合，打破原有數據的局限，挖掘出更具價值和深度的信息，為后續的數據分析和決策提供堅實可靠的數據基礎。數據資源層包含商標商品規范書籍的各類系統，其中包含文字識別、數據匯總等。數據資源層作為商標管理系統的數據基石，深度整合了商標商品規范書籍相關的多層次數據體系，涵蓋多類別系統模塊。其主要功能聚焦于數據采集、處理與結構化存儲。1.文字識別系統：基于OCR（光學字符識別）技術，對商標商品規范書籍中的紙質文檔或掃描件進行高精度文字提取，支持中文、英文及多語種混合文本的識別，并通過自然語言處理（NLP）技術對提取的文本進行語義解析，提取商標名稱、商品分類、申請人信息等關鍵字段，為后續數據校驗和關聯提供基礎。2.數據清洗與標準化模塊：針對采集到的原始數據，通過正則表達式、規則引擎和數據質量校驗工具，完成格式標準化（如日期、編號、單位統一）、去重、糾錯和補全，確保數據一致性，例如將不同來源的商品描述字段統一為結構化模板（如“商品名稱-品牌-類目”格式）。3.數據匯總與關聯引擎：通過ETL（Extract,Transform,Load）工具將多源異構數據（如規范書籍文本、歷史數據庫記錄、外部標準文件）進行跨系統集成，建立商標-商品-權利人的多維度關聯關系圖譜，并通過分布式計算框架（如Hadoop/Spark）實現大規模數據的高效匯總與實時更新。業務數據庫有基礎庫、備用庫、信息庫、業務庫。業務數據庫作為系統的核心存儲中樞，采用分層架構設計以滿足不同場景下的高性能與高可靠性需求，包含四大核心子庫，分別承擔差異化功能：1.基礎庫：存儲商標管理的核心元數據，包括商標注冊信息（名稱、編號、申請日期、國際分類）、權利人基本信息（名稱、地址、聯系方式）、商品/服務的基礎分類標準（如尼斯分類目錄）等，作為系統運行的基礎支撐，具備強一致性和不可篡改性。2.備用庫：通過主從復制和定期快照機制，對基礎庫進行實時數據備份與容災恢復，確保極端場景下（如硬件故障或網絡中斷）系統的連續性。同時支持離線數據分析任務，例如定期生成業務合規性報告、歷史趨勢分析等。3.信息庫：聚焦于非結構化與半結構化數據的整合，例如商標審查意見書的掃描件、申請人提交的補充材料電子檔、商品圖樣圖片庫等，結合元數據管理實現信息的高效檢索與調用，并通過全文索引技術支持模糊搜索與語義關聯。4.業務庫：服務于動態業務流程，存儲商標申請、審查、異議、撤銷等全生命周期的流轉記錄，包括狀態變更日志、操作人行為軌跡、業務審批節點數據等，并通過實時計算引擎（如Flink）觸發規則引擎進行自動化流程推進（如自動分配審查任務、到期預警等）。數據資源層與業務數據庫之間通過標準化API接口與數據總線實現無縫對接，支持實時數據同步與異步任務調度。例如，文字識別系統提取的商標信息可直接推送至基礎庫更新，同時觸發業務庫的狀態校驗邏輯；備用庫的備份數據則可通過批處理管道同步至信息庫以補全歷史檔案。此外，系統架構設計預留擴展接口，可動態接入第三方數據源（如國際商標數據庫、行業分析報告平臺），進一步提升數據的廣度與深度。基礎設施層包含硬件資源、軟件資源、網絡資源。1.2業務架構設計業務架構設計為數據運營服務、網絡安全服務、查詢統計服務。業務信息系統通過分級管理處理省級、市級服務，直接對接項目實施運營部分。數據處理運營服務包含數據采集、數據清洗、數據更新、統計分析、數據遷移。這些業務應用在重大不良影響排查板塊。數據處理服務與用戶管理關聯、用戶管理關聯業務變更配置，變更配置會同步到知識庫維護再通過反饋業務流程通知數據運營服務流程處理。1.3應用架構設計本期建設內容為：前端層：使用Web方式實現，提供商標申請、查詢、審核等前臺功能，支持多種設備，包括PC、手機、平板等。使用流行的前端框架來實現商標審核管理平臺的前端交互，提升用戶體驗。中間層：采用分布式微服務架構設計，包括應用服務、數據服務、消息服務等，為前端層提供統一接口，支持水平擴展，提高系統可用性和容錯性。后端層：采用云原生技術，提供一種基于高并發、高可用的服務框架；該框架能夠提供完善的ORM支持，減少數據庫操作的代碼量。將業務系統部署在容器化的集群環境中，實現快速部署和自動化運維。數據層：采用分布式數據庫，包括主數據庫和備份數據庫，支持水平擴展和容錯性。選擇可擴展性強、高性能的數據庫技術。為了避免單點故障，采用數據庫集群的方式來實現高可用性。安全層：采用多重安全措施，包括防火墻、入侵檢測、加密傳輸、身份認證等，保障系統安全和數據隱私，使用HTTPS加密協議保證數據傳輸過程中的安全性。在代碼中加入防御SQL注入、XSS攻擊等安全漏洞的措施，以避免數據泄露和攻擊。監控層：采用監控系統，實現對應用層、中間層、后端層的監控，包括性能、容量、日志等，提供異常告警和問題定位功能。開發工具：采用敏捷開發方式，使用開發工具集成開發環境、版本控制、自動化構建、測試和部署等功能，提高開發效率和質量。部署方式：采用容器技術來打包應用程序和環境，以實現快速部署和移植。1.4數據架構設計關系型數據庫（RDBMS）：該系統需要對大量商標申請數據進行存儲、查詢和管理，因此使用關系型數據庫可以是一個可靠的選擇。NoSQL數據庫：該系統需要存儲大量的商標數據，其中一些數據可能具有非結構化的特點，因此使用NoSQL數據庫解決。分布式數據庫：該需要處理大量的商標數據，并需要對數據進行分析和查詢，因此使用分布式數據庫可以幫助提高系統的性能和可伸縮性。1.5網絡架構設計網絡架構應該具備高可用性、高安全性、高性能和可擴展性等特點，同時應該滿足不同子系統之間的協同作業和數據共享要求。建立負載均衡機制商標審核系統平臺數字化改造需要支持大量的數據處理、存儲和訪問，因此需要建立負載均衡機制，以確保系統的高可用性和高性能。負載均衡可以通過硬件設備或軟件實現。設置安全控制商標審核系統平臺的數字化改造必須要遵循相關法規和規定，同時需要確保數據的保密性、完整性和可用性。因此設置安全控制包括網絡防火墻、數據加密、身份驗證等措施，以保證系統的安全性。采用分布式架構商標審核系統平臺數字化改造需要支持大量的數據處理和存儲，因此采用分布式架構。建立數據備份和恢復機制商標審核系統平臺進行數字化改造后，需要建立數據備份和恢復機制，確保數據的安全性和可靠性。備份和恢復可以采用本地備份和遠程備份等方式。1.6安全架構設計網絡隔離和訪問控制：確保應用系統、數據庫、服務器等組件能夠在獨立的網絡區域中運行，并實施嚴格的訪問控制機制，如IP白名單、用戶身份驗證等。數據加密：使用加密技術來保護數據在傳輸和存儲過程中的安全。可以采用SSL/TLS協議、AES等加密算法。安全審計和日志記錄：在關鍵的操作環節上記錄日志，包括操作人員的身份、時間、地點和操作內容，以便后續審計和追溯。備份和恢復：采用定期備份和恢復機制，確保數據在遭受病毒、攻擊或者災難性事件后能夠及時恢復。安全監測和預警：實時監測系統運行狀況和安全威脅，對異常情況進行及時預警和處理。安全培訓和意識：加強員工的安全意識和培訓，提高員工識別、預防和應對安全事件的能力。二、服務內容1.軟件開發服務1.1商標審查數字化管理平臺定制軟件開發服務1.1.1公告模塊管理板塊發布審查業務信息、發布特殊商標公告信息，使得審查員能夠快速準確地判斷商標的可注冊性，避免商標的不良影響發生。以下模塊為采購人更好地管理公告信息，提高內部溝通和協作效率，同時也可以幫助審查員更好地進行商標審查工作，提高審查質量。全局公告模塊：用于發布采購人的公告信息，如單位政策、規定、重要通知等，通知全單位員工。部門公告模塊：用于發布采購人部門的公告信息，如部門工作計劃、匯報、人員調整、重要會議通知等，讓部門管理人員能即時通知部門員工，落實上級要求。該模塊根據人員信息設置不同權限，展示不同的部門公告，各部門之間無法相互查看。業務信息模塊：用于發布商標審查業務通用的相關通知和信息，如審查標準、商標分類指南、審查流程的更新等，幫助審查員更好地進行審查工作。該板塊應隨時監控商品檢索比對板塊的數據庫和程序更新，自動發出更新公告。重要信息模塊：用于發布重要的商標審查信息，如特殊商標公告、時事敏感詞匯的處理等，以便審查員能夠及時準確地判斷商標的可注冊性。公告查看模塊：用于用戶點擊公告信息時進入查看頁面，應具有展示不同格式的功能，如查看包括文字、文字樣式、圖片、表格、思維導圖、多媒體的功能。公告查詢模塊：用于查詢和搜索歷史公告信息，根據標題、關鍵字、標簽查詢，方便員工查詢以前的公告，列出公告的前幾行摘要，點擊后進入公告查看板塊，查看各版塊的歷史公告信息。1.1.2商品檢索比對板塊商品檢索比對板塊包含以下模塊：商品書模塊：根據每年的商品書內容，將商品和服務作電子化歸納，并具備前端檢索功能，便于審查員在原始書籍資料上對商品和服務詳情進行確認和比對。商品書模塊包含1988年至今所有類似商品和服務區分表各類、各類似群的商品和服務內容、注釋內容，并在錄入后進行逐字逐句的校對，以確保與原書一致，后續檢索和比對模塊的數據庫數據，將以此模塊的內容為依據。該模塊管理后臺應具備后續年份的書籍數據增刪改查功能，以供審查管理人員更新每年新數據。商品檢索模塊：通過查詢商品數據庫，實現商品和服務名稱、類別、交叉商品、商品和服務詳情的快速檢索和篩選，獲取商品名稱、類別、類似群、描述、狀態、歷史變更等信息。該模塊以獨立頁面的展示表格形式呈現，并具備預檢索列表功能。根據用戶檢索的關鍵詞或完整商品名稱，預檢索列表預查詢數據庫，根據文字匹配相同比例、讀音、包含等算法規則，即時列出用戶最有可能想要檢索的商品。展示表格根據用戶點擊的商品或服務展示商品和服務的詳細信息。展示時只改變表格內容，格式不變。每個商品和服務的展示都應經過邏輯運算，根據數據庫錄入的商品信息及注釋規則進行相應邏輯運算后向展示表格發送數據。展示表格的表頭包括：正式名稱、別稱（多個）、所屬書本年份、所屬類似群、所屬部分、所屬段落、有效狀態、歷史變更、交叉群、交叉部分、交叉段落、交叉商品、不交叉群、不交叉部分、不交叉段落、不交叉商品、備注及商品描述。點擊展示表格的正式名稱時，將跳轉到商品書模塊并定位該商品的所在位置。商品或服務的別稱與該商品的正式名稱，在檢索、跳轉、比對上有同等效果，別稱將跳轉到商品書模塊該商品的正式名稱。模塊提供一個“提交討論”入口，當審查員使用時對現有商品存疑、存在未知商品、新增商品或商品檢索模塊無法在數據庫找到商品時，該入口可自動彈出，讓審查員填寫包括名稱、類似群、處理意見等信息，提交并儲存到數據庫以供下面說到的“商標審查管理板塊”中的“商品討論”使用。商品比對模塊：在商品檢索模塊的基礎上，將審查員提供的多個待審商品和服務名稱、類別、交叉商品等信息與商標數據庫中的商品信息和注釋規則進行比對及運算，自動篩選出相似或相同的待審商品或服務的沖突項。該模塊應具備一個文字輸入框、清空按鈕、對比列表、詳情列表、書本版本篩選或時間篩選及其他多個必需按鈕。使用時用戶可將審查系統中的待審或引證件中的多個商品和服務字符串復制入該模塊中，該模塊將自動格式化其輸入內容，用戶輸入商品或服務有誤時根據預檢索列表糾正用戶的錯誤輸入（需用戶確認，如不確認將以顯著樣式標出，讓用戶自行比對），再由用戶分配給待審列表或比對列表。待審列表只有一組，比對列表則有無窮多組。該模塊對比列表以對稱表格的形式呈現，左邊為待審的商品和服務列表，右邊則以選項卡形式組織好的一系列引證的商品和服務列表，并存在一個總表，包含用戶所輸入的所有引證商品。左右兩個列表每項每行應排列對齊。當用戶點擊每個選項卡時，待審列表中的商品和該選項卡引證列表中的商品，應立刻與服務器通信進行比對（邏輯運算），如發現交叉商品（沖突商品）時，待審列表所對應的沖突商品應瞬時以突出樣式呈現給審查員，沖突引證商品所屬的選項卡也應以突出樣式呈現，并于詳情列表顯示詳細分析過的信息，詳情應包括該商品與哪些類、類似群、部分、段落及商品有交叉（沖突），也應包括該商品與哪些類、類似群、部分、段落及商品沒有交叉（沖突），并列舉其所涉及到的注釋內容。點擊總表時亦相同。當用戶雙擊每個選項卡時，需要有選項卡改名功能（默認名字為遞增自然數）。商品統計模塊：對商標審查過程中通過該模塊檢索過的商品和服務進行統計和分析，以便管理人員對業務進行監督和管理。模塊具備引證商品和服務的計數統計功能，包括可選時間段的類統計、類似群統計、商品統計等。即每當審查員使用商品比對模塊輸入引證商品和服務后，都在后臺記錄每日的引證商品和服務數據。模塊的統計數據應以列表及可視化圖表展示。并提供易錯商品統計功能，在商品比對模塊進行提示。1.1.3文檔存儲檢索板塊文檔存儲檢索板塊具備文檔分類上傳下載、添加附件、查看文檔（各種常用WPS格式、PDF格式）、權限控制、分享、搜索和檢索功能，并具備給文檔貼標簽的功能。文檔存儲檢索板塊可以有效地管理和檢索與商標審查相關的文檔，提高審查員的工作效率和質量。具備各種文檔格式的內容檢索功能，有簡潔的操作和展示界面。文檔存儲檢索板塊由以下模塊組成：文檔上傳模塊：允許用戶上傳與商標審查相關的文檔并實現上傳文件的業務區分，如申請書、授權委托書、商標圖片等文檔存儲模塊：存儲用戶上傳的文檔，并對文檔進行管理，包括歸檔、備份、恢復等功能。文檔檢索模塊：根據檢索次數或時間等要素進行排序，允許用戶根據不同的檢索條件，如會議名稱、文檔類型、上傳日期等，快速檢索出所需的文檔。同時應實現基于文檔內容的精準檢索。文檔預覽模塊：允許用戶在系統內直接預覽所需的文檔，避免了需要下載文檔后再進行查看的麻煩。文檔權限控制模塊：對于不同的用戶，可以進行權限控制，如只允許部分用戶查看某些文檔。文檔分享模塊：允許用戶將文檔分享給其他用戶，以方便用戶之間的協作和溝通。1.1.4重大不良影響排查板塊重大不良影響排查板塊是本項目重點建設對象，該系統的功能依賴人工智能處理及人類自然語言處理技術。重大不良影響排查板塊主要包括以下幾個模塊：外網關鍵詞檢索模塊：用于對商標文字相關的關鍵詞進行檢索，可以自定義關鍵詞列表和排除列表，同時支持自然語言處理和人工干預。該模塊主要負責收集大量的語料庫，并對其進行處理和清洗，去除一些常見的噪聲數據和停用詞，減少語義干擾。關鍵詞檢索模塊對每一條待檢索的文本，都應進行分詞處理，將其分解為一個個詞語，并標注上詞性、詞頻等信息。在分詞處理的基礎上，需要對文本中出現的實體（如商品名稱、品牌名稱等）進行識別和標注，構建重大不良影響語料庫，并從已經分詞并識別出實體的文本中，提取出關鍵詞，作為檢索的主要語料索引。通過將關鍵詞與輸入上下文結合起來，進行語義分析和計算，提高檢索的精度和效率。將檢索到的文本按照相關度高低進行排名，并展示給審查員，幫助其快速地定位和處理不良影響商標。外網動態更新模塊：通過對各種網絡渠道（如新聞、社交媒體、論壇等）的監控，實現對與商標相關的最新動態信息的獲取和更新，保持對不良影響的敏感度。該模塊通過數據API接口、訂閱等技術手段，每日在固定時刻從網絡渠道定期更新數據，對最新數據進行預處理、數據清洗和過濾、分類和標記，并將處理后的信息存儲到數據庫中，供系統查詢和使用。外網自動篩選模塊：將關鍵詞和動態更新模塊的結果進行匹配和篩選，自動化地過濾出可能會對社會產生不良影響的商標關鍵詞信息，生成不良影響清單。該模塊對經過關鍵詞檢索和動態更新模塊篩選出來的數據，根據不同權重值進行數據篩選和分類，進行進一步處理和篩選。對篩選出來的數據進行分類和整合，根據不良影響的程度，將數據分為高、中、低三個級別，使用機器學習等技術，自動化處理篩選出來的數據，對數據進行自動分類，并將數據存儲到相應的數據表中。在使用時，模塊將篩選出的數據直接輸出給審查員使用。外網人工審核模塊：該模塊可將自動篩選模塊生成的不良影響清單在后臺以審核列表的形式展示給審查管理人員，由審查管理人員根據自己的專業知識和經驗進行綜合判斷和決策，進行人工審核和修正。審核結果包括通過、不通過和待定三種狀態，審查管理人員需要填寫相應的審核意見和備注。系統將審查管理人員的審核記錄進行保存和統計，以便后續的數據分析和業務調整。模塊可以將待審核商標分配給不同的審查管理人員，同時通過郵件或消息提醒審查管理人員完成審核任務，以保證審核工作的及時性和有效性。專網檢索模塊：專網檢索模塊主要為專網審查員服務，為實現重大不良影響排查板塊功能而設計必要的用戶操作界面。該模塊部署在國家商標總局專網，與互聯網物理隔絕，并有專人定時使用移動介質導入外網模塊的機器學習數據，以供審查人員使用。重大不良影響提示模塊：具有多人協作功能，允許審查員上傳重大不良影響提示信息，自動生成《重大不良影響提示單》。允許普通用戶填寫、修改數據；允許管理員填寫、修改、核對數據、更改選項、導出提示單和匯總表格。系統可以對數據進行加工處理，自動形成各類統計分析圖表和報告。不良篩查模塊：具有多人協作功能，允許管理員上傳數據、修改數據、導出統計表，發布公告信息。允許審查員填寫反饋意見、修改反饋意見、撤回反饋，填寫處理情況。允許負責人修改反饋意見、審批反饋意見、撤回反饋。系統可以對數據進行加工處理，自動形成各類分析統計圖表及分析報告，并自動對關聯審查員進行處理提醒。1.1.5商標審查管理板塊商品討論模塊：大屏討論的表單展示。審查員根據在審查過程中遇到的不規范商品與服務，使用商品檢索比對板塊提交的相關商品與服務問題，該模塊搜集用戶提交的資料，每周的非規范商品討論會議上，該模塊提供集中展示、討論、處理、自動錄入檢索比對數據庫等一系列操作，方便參會人員使用商品討論模塊進行討論和管理。該模塊應提供類似PPT的大屏討論、會議時間、參會人員、意見記錄等功能，并記錄下每一期討論的歷史以供翻閱。會議紀要模塊：主要分為上會討論、紀要生成、紀要核查、數據統計四大功能。上會討論部分允許審查員填寫、修改、導出上會商標相關信息，由部門負責人審核、修改相關信息，導出匯總生成上會文件。紀要生成部分允許中心紀要員填寫、修改、導出會議紀要結論，同步發布公告信息。紀要核查部分允許審查員填寫、修改會議紀要未執行理由，允許中心紀要核查員導出上會商標相關信息，修改、導出會議紀要結論，填寫、修改、導出會議紀要執行情況，審核會議紀要未執行理由，以及發布公告信息。數據統計部分提供各類數據統計分析及可視化，如對應期號的紀要里自動生成總條數、總件數、各類型商標的數據條數統計，以及根據審核意見計算出審核通過率。惡意注冊臺賬模塊：主要所需功能包括惡意商標工作移交填寫及審核、每月工作清單錄入和數據導出、數據統計、綜合評價表相關文檔上傳和下載。追文需求模塊：具有多人協作功能，主要為固定格式的表格內容的提交與審批流程。由審查員填寫數據、修改數據；并由負責人審批、修改、退回；允許管理員檢索、審批、修改、退回、導出數據并對數據進行加工處理，形成分析圖表及分析報告。退文模塊：主要分為退文討論、退文統計兩大功能。退文討論部分審查員的退回商標如需提交退文討論，可通過該模塊填寫退文疑難并上傳圖片。管理員可在后臺編輯結論后，形成定稿，審查員可自行下載。退文統計部分收集審查員在審核、自檢、審簽、局抽檢4個環節的退文，以固定格式的統計表格展示，由負責人后臺錄入修改并在前端展示。統計數據需要進行數據分析和可視化處理，并控制查看權限和導出權限。錯誤記分臺賬模塊、審簽記錯臺賬模塊：固定格式的統計表格展示。在質量管理過程中，一段時間內審查員的局記錯、中心記錯、審簽記錯的次數及分數統計，由負責人后臺上傳臺賬統計表并在前端展示，須具備按時間段統計功能。系統可以對數據進行加工處理，自動形成各類分析統計圖表及分析報告。自檢記錯臺賬模塊、審核記錯臺賬模塊：審核員、自檢員使用該模塊進行記錯商標填寫（可上傳圖片），日常為本地保存，不可他人查看，提交后不可更改。可實現篩選統計功能，例如按時間、部門、姓名、部門篩選等。月均900-1500條記錄，文件大小約200MB，文件能長期保存。管理員擁有該模塊所有讀寫權限并可發布公告。審限管理臺賬模塊：在目前已開發的審限管理系統上進一步擴展。允許管理員上傳待審商標清單、修改數據、導出統計表，審核理由，進行記錯，發布公告信息。允許審查員填寫未審理由、修改填寫內容，填寫申訴內容、修改申訴內容、撤回申訴。允許負責人、抽查人員審核理由，進行記錯，修改申訴內容、審批申訴內容、退回申訴。統計數據需要進行數據分析和可視化處理，并自動對關聯審查員進行處理提醒。申訴需求模塊：可變格式的表格內容的提交與審批流程。該模塊自動生成申訴表格，處理由以下模塊引發的業務錯誤：追文需求模塊、自檢退回商標統計模塊、錯誤記分臺賬模塊、自檢記錯臺賬模塊、審簽記錯臺賬模塊、審核記錯臺賬模塊以及審限管理臺賬模塊。審查員填寫申訴原因并決定是否提交申訴，表單需經負責人同意。其中自檢申訴、審核申訴直接在臺賬表格填寫申訴理由，局申訴、審簽申訴需要填寫申訴單。申訴單部分允許管理員上傳記錯的待申訴商標、修改申訴內容、審批申訴內容、退回申訴、下載申訴內容，發布公告信息，設置申訴時限。允許審查員填寫申訴內容、修改申訴內容、撤回申訴。允許負責人修改申訴內容、審批申訴內容、退回申訴。考核分檔評選模塊：主要分為質效考核、質量分檔、能手評選三大部分。質效考核部分允許各部門負責人填寫、修改數據、反饋異議，導出表格；允許管理員填寫、修改、核對數據、修改指標選項、導出表格，發布公告信息（包括考核人員情況統計、商標移轉情況統計、退回情況統計、追回情況統計、審查員工作量統計、質效考核情況統計、分檔情況統計等）；該部分數據需要關聯人力考勤模塊、移轉件統計模塊、工資計算系統的工作量、錯誤記分臺賬模塊、審簽記錯臺賬模塊、審核積分臺賬模塊、退文匯總模塊、追文需求模塊等。并通過數據加工處理，形成分析統計圖表和分析報告。質量分檔部分對上述質效考核數據進行統計排名，允許各部負責人填寫、修改數據、導出分檔表格；允許管理員填寫、修改、核對數據、導出分檔表格。能手評選部分對上述質效考核得分進行統計排名，允許各部負責人填寫、修改數據、導出能手評選表格；允許管理員填寫、修改、核對數據、導出能手評選表格。事先咨詢模塊：值班人員記錄咨詢商標基本情況和查詢結果。允許普通用戶填寫、修改數據；允許管理員填寫、修改、核對數據、更改選項、導出表格。系統可以對數據進行加工處理，自動形成各類統計分析圖表和報告。同日模塊：具有多人協作功能，允許審查員填寫修改同日抽簽商標數據、終止同日數據、同日證據領取數據等。允許管理員上傳、修改、審核、退回、導出數據，并發布公告信息。系統可以對數據進行加工處理，自動形成各類分析統計圖表及分析報告。不規范漢字模塊：具有多人協作功能，允許審查員上傳不規范漢字庫。收集匯總審查員提交不規范漢字信息，允許管理員審核、修改、下載匯總表。商標數據更正模塊：具有多人協作功能，允許審查員上傳有誤商標數據信息，自動生成《有誤商標數據更正單》。允許普通用戶填寫、修改數據；允許管理員填寫、修改、核對數據、更改選項、導出更正單和匯總表格。系統可以對數據進行加工處理，自動形成各類統計分析圖表和報告。2.系統業務運營服務業務運營服務項主要為：基于實際業務開發的功能需求模塊，如商品檢索對比、重大不良影響排查、商標審查管理等，為各業務功能模塊提供基礎業務支撐且響應功能模塊表單中，字段設置需依照業務運營成果服務提供基礎性支撐。預計重大不良影響排查板塊需要排查的商標數據（含地理標志）數據，包含商標使用情況、商標輿情、商標相關熱搜熱點、注冊號、商標名稱、類別號、商標狀態、申請日期、商標類型、初審公告期號、注冊公告期號、專用期開始日期；相關數據關系蕪雜且數據挖掘需求（數據關聯性）及可用性需求較高，如重大不良影響排查，需要綜合考量匯聚商標多方面信息。2.1數據處理運營服務2.1.1數據清洗和標準化服務要求根據每年的商品書內容，將商品和服務作電子化歸納，包含1988年至今年所有類似商品和服務區分表各類、各類似群的商品和服務內容、注釋內容，并在錄入后進行逐字逐句的校對，以確保與原書一致。使用數據挖掘和機器學習等技術，自動識別和清理不規范的數據，同時使用標準化規則將不同格式的數據轉換為標準格式。需要進行數據清洗，以保證輸入到系統中的商標數據都是準確、標準、干凈的數據。針對商標數據進行初步過濾和校驗，包括對商標名稱、分類、申請人信息等數據進行去重、規范化、補全、轉義、歸一化等操作，確保數據的完整性、準確性和一致性。需要對大數據進行預處理和預測，以提高系統的處理速度和準確性。對商標數據進行特征提取、特征選擇、數據變換等處理方式，提高商標數據的重要性、分類準確率和識別率，同時也需要根據商標數據所涉及的業務環節進行預測和預警，比如商標名稱近似度、商標風險評估等。需要對商標相關數據進行標準化，以確保商標管理全流程的標準化和精確化。包括對商標名稱、分類、申請人信息等數據進行標準化處理，根據商標管理法規和管理要求進行規范化的數據錄入、處理和管理，確保各項業務標準化、流程規范化，并能夠滿足商標管理的實際需求。需要根據商標相關信息進行數據匹配和對比，包括對商標名稱、分類、權利人信息等進行精準匹配和對比，確定商標相關信息的合規性、準確性和一致性，對商標行業、類別、標志等數據進行精準化處理，確保商標管理全流程中的關鍵數據的精準化和標準化。需要對商標相關數據進行建模處理，將商標數據分析、挖掘和建模相結合，對商標數據的歷史記錄、未來趨勢、風險評估等進行分析，提高商標管理的決策能力和預警能力，促進商標管理全流程信息化實現。（1）數據標準化包括了數據的提取、清洗、關聯、比對、標識、對象化等操作，支持實時計算和離線計算，支持批量處理操作。數據傳輸過程支持分布式數據傳輸方式。在數據處理過程中，引入人工智能技術，實現結構化和非結構化數據的處理，采用圖計算和內存計算技術，實現數據的價值提升。在數據處理過程中，引入模型體系和標簽工程和知識圖譜技術，進一步提升數據價值密度，為數據智能應用實現數據增值、數據準備、數據抽象。數據處理遵循相關標準，通過對數據進行提取、清洗、關聯、比對、標識、對象化、構建知識圖譜等規范化處理流程，實現異構數據的標準化及深度融合。數據處理采用開放式架構，能夠以統一、標準、易于擴展的方式進行數據處理流程的動態編排。同時，在各環節引入了自然語言處理、多媒體信息處理和機器學習等技術，實現對數據的智能感知和認知。（2）數據清洗過濾那些不符合要求的數據，將過濾的結果能夠直觀地展示給相應的主管部門，主管部門確認是否過濾掉或者修正之后再進行抽取。不符合要求的數據主要有以下幾類：1）缺失的數據：主要是一些數據的信息缺失，如物品名稱、物品代號、業務系統中數據不能匹配等。在系統中用戶可以選擇過濾規則，把這一類數據過濾出來，輸出到文本文件或Excel等格式文件提交給業務用戶，業務用戶在人工對數據修改核對后，再寫入數據倉庫，如果修改的規則是固定的，也可以由系統按照規則自動添加、修改數據。2）錯誤的數據：錯誤的數據生產的原因是業務系統不夠健全，或者人為誤操作再接手輸入后沒有進行判斷直接寫入后臺數據庫造成的，這一類數據也要進行分類，不同的分類采取不同的處理方式，包括人工處理和自動處理，處理之后再更改數據庫里的數據。3）重復的數據：系統可以按照規則將重復數據導出來，讓用戶確認并回寫到數據庫。系統內置智能去重引擎，可基于預設規則（如商標名稱+申請人+商品類別完全匹配、相似度閾值判定等）自動識別重復數據，并通過可視化界面將疑似重復記錄導出至中間文件（如Excel、CSV或專用比對工作臺）。用戶在交互式界面中可逐條審核數據，支持批量操作與自定義校驗規則，確認后通過一鍵回寫功能將修正結果同步至業務數據庫，同時觸發關聯數據的級聯更新（如狀態變更、關聯記錄修正）。整個流程支持操作日志記錄與版本回溯，確保數據修改的可追溯性與一致性。1）非結構化數據清洗非結構化數據主要為文本、XML、圖片和視頻數據。對于非結構化數據，主要通過同一時間窗口比對去重、MD5值比對去重、人工智能等技術方法去重。文本數據的清洗，主要基于自然語言處理技術，通過分詞、語料標注、字典構建、關鍵詞識別等技術，根據相應的非結構化數據特點進行數據建模，利用機器學習和數據挖掘的方法進行文件去重。圖片數據可以通過以圖找圖技術，進行圖片去重。根據相似圖像檢測技術可以通過提取某些表征圖像內容的特征，與數據庫中目標圖片特征進行匹配判斷，從而判別出該圖像是否為目標圖像的拷貝或近似。考慮到圖像編輯的多樣化，相似圖像檢測選擇具有良好的尺度和亮度不變性，同時對仿射形變、視角改變和噪聲等也有一定的魯棒性的特征點來進行建庫。通過比較查詢圖像與參考圖像的特征點相似性，判斷出查詢圖像是否為相似圖像。該技術能夠有效的處理復制、編輯等操作引擎的圖像內容的變化，具有較好的檢測準確率。圖片檢測技術提供圖像清晰度識別，適用于各類圖庫產品，提升整體圖像質量。通過圖像模糊、失焦、噪點、鋸齒以及馬賽克等維度進行檢測，對無價值的圖像數據實現去重。針對音頻數據，除了MD5值進行校驗去重之外，還可以通過對音頻樣本進行分析，可以在一個音頻集合中發現與音頻樣本相同的內容。這里相同的內容是指在不同的音視頻文件中，與樣本內容片段一致的部分，實現音頻數據的去重。視頻文件可以通過關鍵幀抽取，通過以圖找圖、語音識別、MD5值校驗等技術，實現視頻的去重。2）結構化數據清洗遵從數據標準，根據業務規劃對冗余數據進行過濾，根據不同的去重規則和方法對數據進行去重判定，去除重復冗余數據。通過定義過濾規則，使用流式SQL和表達式，按條件對數據進行重新組合和二次加工。數據清洗可以區分為冗余信息過濾、敏感信息過濾、數據去重和格式清洗等內容。通過對數據進行清洗，提高數據的使用價值。數據清洗在具體實現上可分為全量清洗、增量清洗，根據實時性需要可以區分為實時清洗、非實時清洗。清洗過程又可以細分為過濾、去重、檢驗、格轉。3）數據清洗任務調度任務調度須具備高可用、可擴展、可視化的能力，同時支持全面的任務調度功能。基礎功能：對任務進行手動執行、定時執行等調度編排；對多種類型任務的調度，包括shell,python,sql,mr,spark,flink,sqoop等；同時在任務調度維度支持任務依賴調度，即可以對多個有依賴關系的任務，按照依賴順序執行。高可用：支持拔盤、掉電、斷網等異常場景時任務編排和處理仍能正常進行。可擴展：支持分布式的任務處理，處理能力可通過增加機器或資源進行橫縱向擴容。可視化：支持可視化地進行任務編排，而不需要通過后臺撰寫代碼、腳本來實現；支持可視化地查看任務狀態，而不需要通過后臺命令行來查看。2.1.2數據分類和關聯服務方案要求商標商品數據需要進行分類和關聯，以便審核員能夠更好地管理和查詢商標申請。使用自然語言處理和知識圖譜等技術，對商標商品數據進行分類和關聯，使商標申請人能夠更方便地查詢商標商品信息。商標分類：對商標數據進行分類，以保證商標管理全流程的分類準確化和標準化。包括對商標數據進行分類處理，將商標數據按照國際分類系統（Nice分類、Vienna分類等）進行分類，同時也需要根據國家商標管理局的要求進行商標分類，確保商標分類標準化、流程規范化，并能夠滿足商標管理的實際需求。數據歸檔：對商標相關數據進行歸檔處理，包括對商標數據歸檔、信息存儲、備份、還原等，確保商標管理全流程中的各項數據都能夠實時、準確地歸檔、存儲、管理、使用，并能夠滿足商標管理的實際需求。數據查找：對商標相關數據進行查找處理，包括對商標數據的關鍵字、詞匯、標志等進行查找，根據商標的分類、權利人、申請地、申請時間、商標狀態等信息進行查找，確保商標管理全流程中的查找準確、快速、標準化，并能夠滿足商標管理的實際需求。數據關聯：對商標相關數據進行關聯處理，包括對商標數據與申請人信息、商標申請分類、商標優先權等進行關聯和匹配，實現商標數據和其他相關數據的關聯化和匹配化，確保商標管理全流程信息化、精準化、標準化、自動化，并能夠滿足商標管理的實際需求。數據的多源性，導致不同來源的數據之間的關系是離散的，需要對這些離散關系進行匹配或聯接，進一步提高數據可用性。數據經過提取、清洗之后形成的數據實體，比如可以通過命名實體識別，對身份證進行識別，根據兩個身份證之間的共現或根據詞向量計算詞與詞之間的相似度來判斷兩個人是否有關系。數據排重：對商標相關數據進行排重處理，包括對商標數據進行去重、清洗、規范化處理，保證商標數據的完整性、準確性、一致性和唯一性，避免重復的商標數據在商標審查、商標管理過程中產生的問題，確保商標管理全流程信息化、精準化、標準化、高效化。2.1.3數據分析和可視化服務要求商標商品數據的分析和可視化可以幫助審核員更好地了解商標商品的情況和趨勢。使用數據分析和可視化工具，對商標商品數據進行分析和展示，以支持審核員做出更好的審核決策。（1）通過商標引文數據庫的開發和建設，商標信息能夠及時、有序地存放在應用系統中，并且可以通過文獻應用關系實現有效的管理，在滿足對單一商標微觀層面的分析基礎上，還可以借助數據挖掘技術進一步對其進行整序和加工，實現對某一行業或者技術領域的宏觀把控。采用微觀與宏觀分析、行業分析與規模分析、縱向分析與橫向分析相結合等方式方法，通過統計圖表展現為決策分析提供技術和數據支撐。商標數據統計：對商標數據進行統計分析，包括對商標申請量、商標審查情況、商標轉讓情況、商標維權情況等進行統計分析，以便對商標管理全流程進行數據歸納和分析，為管理者提供決策依據。（2）結合本期項目建設內容具體而言，通過實時監測外網商標輿情數據、敏感詞數據及商標申請熱點數據項，可以確定行業領域內的核心商標熱點，比較分析得到商標申請中重大不良影響可能因素，基于上述理由，需要分析獲取商標不良影響數據，而這則是數據挖掘的必要性的充分體現。商標趨勢分析：對商標數據進行趨勢分析，包括對商標數量、申請量、審查量、轉讓量、維權量等趨勢進行分析，以便預測商標的發展趨勢，為商標管理全流程的決策和規劃提供依據。商標網絡分析：對商標數據進行網絡分析，包括對商標權利人之間的關聯、商標之間的關聯等進行分析，以便了解商標、權利人之間的關系，為商標管理全流程的監督和審核提供依據。商標地理分析：對商標數據進行地理分析，包括對商標申請地、商標權利人所在地等進行地理位置分析，以便了解商標在不同地理位置的申請和使用情況，為商標管理的地方化和定向化提供依據。可視化展示：將商標數據進行可視化展示，包括對商標數據進行圖表、表格、地圖等形式的展示，以便管理者快速了解商標數據的主要特征和趨勢，為商標管理全流程的決策和規劃提供依據。同時，商標數據的可視化展示也可以幫助更好地向外部相關方進行統計和匯報。2.1.4數據挖掘和智能推薦服務方案商標商品數據中包含了豐富的信息，使用數據挖掘和機器學習等技術，從商標商品數據中挖掘出有用的信息，比如關鍵詞、商標類別等，以便為審核員提供更精準的審核建議和商標申請人的相關信息。（一）數據挖掘需求商標分類挖掘：對商標數據進行分類挖掘，包括對商標類別、商標權利人等信息進行數據挖掘和分析，以便為商標管理提供更精準的分類和管理服務。深入研究不同商標類別在各個行業中的分布情況，了解哪些行業對特定類別商標的需求旺盛，哪些行業的商標類別結構較為單一。例如，科技行業可能更側重于第9類（科學儀器、電子產品等）、第42類（技術服務、軟件開發等）商標的申請；而食品行業則主要集中于第29類（食品、飲料等）、第30類（糕點、調味品等）。通過對行業分布的分析，能夠把握不同行業的發展趨勢和商標需求特點，為政府部門制定行業政策、引導產業升級提供數據支持。密切關注市場動態和技術發展，挖掘新興行業和新技術領域中商標類別的變化趨勢。隨著人工智能、區塊鏈、虛擬現實等新興技術的崛起，相關的商標類別申請呈現出快速增長的趨勢。通過提前捕捉這些趨勢，商標管理部門可以有針對性地加強相關領域的商標審查和監管，同時為企業提供前瞻性的商標注冊建議，幫助企業搶占市場先機。商標相似性分析：對商標數據進行相似性分析，包括對商標的名稱、標志、申請人信息等方面進行分析和比較，以便為商標管理提供更好的商標相似性評估和商標申請審查服務。商標智能檢索：對商標數據進行智能檢索，包括對商標名稱、商標類別、商標權利人等信息進行智能檢索和推薦，為商標管理提供快捷、準確的商標查詢服務。商標維權推薦：對商標權利人進行維權推薦，包括對商標維權情況、維權方式等進行分析和推薦，為商標權利人提供商標維權服務。商標行業分析：對商標數據進行行業分析，包括對商標申請、商標分類等方面進行行業分析，為商標管理提供更深入的行業數據和趨勢分析服務，幫助企業更好地了解市場和競爭。就商標申請而言，不僅會統計不同時間段內的申請總量變化趨勢，深入探究申請數量的年度波動、季度起伏以及月度變化規律，以精準把握行業整體的商標申請活躍度。同時，還會進一步剖析申請主體的構成情況，明確企業、個體工商戶、社會組織等各類主體在申請數量、申請頻率等方面的占比分布，了解不同類型主體在商標布局上的差異與策略。此外，會對申請地域分布進行細致分析，識別申請集中的核心區域、新興熱點地區以及相對薄弱的區域，從而洞察行業的地域發展不均衡態勢，挖掘潛在的市場空白與發展機遇。在商標分類方面，將依據國際商標分類標準，對各個類別的申請數量、占比情況進行深入研究，明確哪些類別是行業的熱門申請領域，哪些類別的申請相對較少，進而洞察行業的發展重心與潛在拓展方向。同時，分析不同類別之間的關聯性，探究跨類別申請的頻率與趨勢，以把握企業多元化發展的戰略布局。通過對商標分類的細致研究，還可以識別各類別中的熱門細分領域，為企業精準定位市場切入點、制定差異化的商標策略提供有力支持。通過對商標數據進行全面、深入的行業分析，涵蓋商標申請與商標分類等各個方面，致力于為商標管理提供更深入、更精準的行業數據和趨勢分析服務。這將幫助企業敏銳捕捉市場的細微變化，精準把握競爭對手的商標策略，從而更好地了解市場動態、洞察行業競爭格局，為企業制定科學合理的商標戰略、提升品牌競爭力提供堅實的數據支撐和決策依據。2.1.5數據安全和隱私保護服務要求數據存儲安全。包括物理安全、系統安全存儲數據的安全，主要通過安全硬件的采購來保障數據存儲安全。數據傳輸安全。包括數據的加密和數據網絡安全控制，主要通過專業加密軟件廠商進行規范設計和安裝。數據在傳輸過程中，通過在互聯網服務器部署防火墻，通過防火墻提供的Web防護功能，實現網頁防篡改，以確保應用數據頁面的完整性。傳輸過程的完整性受到損壞則采取數據重傳的機制。對于存儲的數據則應采取多重備份的方式，防止單一數據損壞造成的損失。數據使用安全。需要加強從業務系統層面進行控制，防范非授權訪問和下載打印客戶數據信息；部署客戶端安全控制工具，建立完善的客戶端信息防泄漏機制，防范將客戶端上存儲的個人客戶信息非授權傳播；建立完善的數據安全管理體系，建立數據安全規范制度體系，組建數據安全管理組織機構，建立有效的數據安全審查機制；對于生產及研發測試過程中使用的各類敏感數據進行嚴密管理；嚴格與外單位合作中的個人客戶信息安全管理等。確保數據安全的首要關鍵是完善的信息安全戰略，本項目在遵循國家等保要求設計基礎上，進行數據分級分類，根據信息安全等級保護管理辦法和當地省市相關政策標準，建議將數據安全保護的監管級別劃分為五個級別：用戶自主保護級、系統審計保護級、安全標記保護級、結構化保護級、訪問驗證保護級。同時，根據數據使用性分為元數據、基礎數據、業務數據、主題數據等不同類型。在商標商品數據處理過程中，需要關注數據的安全性和用戶隱私的保護。并采用數據加密和身份認證等安全機制，確保商標商品數據的安全性和用戶隱私的保護。數據安全運營服務主要包括：（1）數據備份：定期對數據進行備份，確保數據安全性和完整性，防止數據丟失或被篡改。備份系統設計在明確安全防護需求的基礎上，綜合采用多種安全技術手段，需要設計一套計算安全體系框架，從終端安全、通信安全、應用安全、運行安全、接口安全、虛擬化安全、數據安全、網絡安全、主機安全、物理安全和管理安全等多個層面，構建層次化的縱深安全防御體系，保障應用安全。1、終端安全：主要涉及病毒控制、防火墻、入侵檢測、系統升級管理、在線補丁等。2、通信安全：保護用戶安全，主要涉及身份認證、安全信道、數據完整性等。3、多級權限控制：對計算資源的訪問和管理涉及多個安全領域，每一個安全領域都需要進行權限控制，一般分為以下幾類：機房管理和維護人員，系統管理員。4、數據安全：數據在通信過程中和存儲以及處理時的安全，主要涉及數據的隔離、加密、備份等。5、應用層安全：主要涉及應用軟件質量安全管理，包括軟件源代碼級漏洞分析，源代碼安全質量檢測（支持自定義源代碼安全審計規則），安全編程標準的依從性檢查。6、平臺層安全：包括運行安全和接口安全。7、基礎設施層安全：包括網絡安全、主機安全和物理安全。備份原則對數據進行備份是為了保證數據的一致性和完整性，消除系統使用者和操作者的后顧之憂。不同的應用環境要求不同的解決方案來適應，一般來說，一個完善的備份系統，需要滿足以下原則：穩定性：備份產品的主要作用是為系統提供一個數據保護的方法,備份軟件一定要與操作系統100%的兼容，當事故發生時，能夠快速有效地恢復數據。自動化：由于工作性質，對何時備份、用多長時間備份都有一定的限制。備份方案應能提供定時的自動備份，并利用磁帶庫等技術進行自動換帶。在自動備份過程中，還要有日志記錄功能，并在出現異常情況時自動告警。高性能：隨著業務的不斷發展，數據越來越多，更新越來越快，盡量考慮到提高數據備份的速度，利用多個磁帶機并行操作的方法。操作簡單：數據備份需要一個直觀的、操作簡單的圖形化用戶界面，縮短操作人員的學習時間。實時性：有些關鍵性的任務是要24小時不停機運行的，在備份的時候，有一些文件可能仍然處于打開的狀態。那么在進行備份的時候，要采取措施，實時地查看文件大小、進行事務跟蹤，以保證正確地備份系統中的所有文件。容錯性：數據是備份在磁帶上的，對磁帶進行保護，并確認備份磁帶中數據的可靠性，引入RAID技術，對磁帶進行鏡像，加一把保險鎖。備份方案設計：系統具有數據集中、數據存儲量大、數據量增長快、可靠性要求高等特點，因而所采用的備份系統軟硬件平臺必須能很好地滿足數據備份和存儲管理的要求，并具有非常好的擴展能力，應采用主流備份軟件實現備份管理。選擇兩臺有較高處理性能的服務器作為備份控制服務器，連接高性能的高速磁帶庫，其上安裝備份軟件，管理整個數據中心的數據備份任務。（2）數據安全風險評估一般分為“按數據生命周期安全評估”和“按場景化數據安全評估”兩種方法。將評估結果輸入數據安全風險矩陣，輸出風險視圖和消除舉措。按數據生命周期安全評估是基于數據生命周期各階段進行風險識別，按數據安全成熟度評估相應差距。按場景化數據安全評估是在數據生命周期各階段的數據安全細化場景，基于數據資產分級分類的不同安全屬性，識別數據安全具體風險點。將數據安全風險評估的風險點輸入數據安全風險矩陣，列出各場景的風險消除舉措。圍繞數據安全場景，以數據分級分類為核心，根據數據安全合規監管和業務提升要求，評估相應數據訪問控制的現狀差距、制定數據安全控制措施。主要場景的風險評估重點數據訪問賬號和用戶權限管理，通過賬號專人專用、賬號獨立、賬號授權審批、最小授權、賬號及時回收、行為內部審計、定期賬號稽核等方式控制；數據使用過程的訪問權限管理，建議批量操作審批、高敏感數據訪問審批、批量操作和高敏感數據訪問的指定設備、地點、訪問過程內部審計記錄、開發測試訪問模糊化、訪問行為定期稽核等方式控制；數據共享（提取）權限管理，通過最小共享和泛化、共享（提取）審批、最小使用范圍、責任傳遞、定期稽核等方式控制；定期權限稽核，主要通過數據安全的合