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申请/专利权人：贵州中烟工业有限责任公司

摘要：本发明公开了一种近似商标筛选模型的构建方法、近似商标筛选方法及计算机可读存储介质，模型构建方法包括：设定关键词并获取各训练商标计算各训练商标相对于关键词的单项相似度特征；基于K近邻算法对各训练商标的各单项相似度特征进行过滤，剔除无效单项特征，以获得各训练商标的一次重要特征；根据各训练商标的一次重要特征和关键词对应的单项特征构建支持向量机模型的输入训练集；调整支持向量机模型的参数，以使支持向量机模型的有效筛选准确率满足预设条件，则此时对应的支持向量机模型为近似商标筛选模型。本申请不涉及对于各近似度的权重设置，可避免因商标文字或类型不同而造成的无法准确设置筛选所需权重，即本申请可提高筛选准确性。

主权项：1.一种近似商标筛选模型的构建方法，其特征在于，包括：设定获取步骤：设定关键词，并获取各训练商标；相似度计算步骤：分别计算各所述训练商标相对于所述关键词的单项相似度特征，其中所述单项相似度特征包括笔画相似度特征、拼音相似度特征、四角编码相似度特征、字符串相似度特征和字符位置相似度特征；一次过滤步骤：基于K近邻算法对各训练商标的各所述单项相似度特征进行过滤，剔除无效单项特征，以获得各所述训练商标的一次重要特征；输入训练集构建步骤：根据各所述训练商标的一次重要特征和所述关键词对应的单项特征构建支持向量机模型的输入训练集；所述输入训练集还包括各所述训练商标的二次重要特征，所述训练商标的二次重要特征包括所述训练商标被剔除的无效单项特征以及以下各项中的一项或多项：所述训练商标相对于所述关键词的汉字多息码相似度特征、所述训练商标相对于所述关键词的汉字音形相似度特征；模型获取步骤：调整所述支持向量机模型的参数，以使所述支持向量机模型的有效筛选准确率满足预设条件，则此时对应的支持向量机模型为所述近似商标筛选模型；其中，所述二次重要特征的获取方法包括：在所述一次过滤步骤之后，在所述输入训练集构建步骤之前，针对每一个所述训练商标，将其被剔除的无效单项特征和所述训练商标相对于所述关键词的汉字多息码相似度特征、汉字音形相似度特征作为该所述商标的二次特征组，基于K近邻算法对各所述训练商标的二次特征组进行过滤，剔除无效综合特征，以获得各训练商标的所述二次重要特征；所述输入训练集构建步骤包括：针对每一个所述训练商标，根据其一次重要特征和二次重要特征构建所述训练商标的特征融合组；将各所述训练商标的特征融合组与所述关键词的特征融合组作为支持向量机模型的所述输入训练集。

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