本系列通过对实际案例的解读，帮助读者了解：  

• 如何判断专利申请质量

• 怎么把专利申请写得更好

权要撰写中，什么样的表述才能达到高质量呢？

可能很多代理人会说，能体现发明点、方案清楚、没有不必要技术特征、有较好的保护范围……

这些确实很重要，但也不要忽略权要撰写时的一些小细节，细节处理得当，整体成色更好。

今天，我们就拿一篇案例来说说这些细节点，如果大家有不同意见，欢迎留言。

01原始独权

来看看今天这篇专利的权要表述，你认为达到高质量了吗？

1 .一种信息推荐方法，其特征在于，包括：

S1：接收目标用户的信息浏览指令，并根据所述信息浏览指令，获取所述目标用户的历史浏览数据；

S2：根据所述历史浏览数据，得到所述目标用户感兴趣的推荐信息集合，所述推荐信息集合是由推荐信息组成的集合；

S3：基于所述推荐信息集合中的每个推荐信息、以及所述历史浏览数据，确定推荐特征；其中，一个推荐信息对应一个推荐特征，所述推荐特征为推荐信息与所述历史浏览数据的组合信息；

S4：利用信息推荐模型对所述推荐特征进行处理，确定每个推荐信息对应的推荐参数信息；所述推荐参数信息包括观看完成度、有效观看度、正向反馈值和屏幕互动率中的至少一种； 所述信息推荐模型通过训练获取；

S5：基于所述推荐参数信息，确定推荐信息集合中的推荐信息排序。

02问题分析

看了上面的权要，你觉得是否有细节需要优化？以下是笔者给出的一些参考：

• 表述不够清晰

多个术语表述较接近，不容易区分。例如，“推荐信息”、“推荐信息集合”、“推荐特征”、“推荐参数信息”等，这些术语可能较容易混淆。特别的，这样的术语表述在需要翻译成英文，申请海外专利时，问题会更明显。

• 冗余

步骤S2中，你认为这里“推荐信息集合”有解释的必要吗？其实，字面意思已经很清楚了，过多的解释反而有种“说了等于没说”的感觉，显得累赘。

• 表达欠佳

步骤S3中，“所述推荐特征为推荐信息与所述历史浏览数据的组合信息 ”表述欠佳。什么叫做组合信息？意思是推荐特征可以是推荐信息，也可以历史浏览数据？还是说是两个信息的拼接？

其实，从技术理解的角度，是两个信息的拼接关系，但是用”组合信息“来表达，准确度欠佳，反而可能让推荐特征不清楚。

可能有人会说，这些问题本质上对保护没有太大影响。

的确，这些都属于很细节的问题，但是这会影响整个权要的质量呈现。

其实表达欠佳这个问题，很可能会直接影响审查员对技术方案的理解，并进一步影响审查结果。当然，如果说明书说清楚了，通过答复也能降低这种影响，但如果能多斟酌、权要表述更到位，直接规避这种风险不是更好吗？

此外，该权要其实还有一个较明显的问题，你发现了吗？

在步骤S1-S2中，一定要基于“历史浏览数据”来获取用户感兴趣的推荐信息集合吗？其实也有可能基于其他方式获取。例如，基于用户的性别、职业类别、兴趣爱好等信息也能够得到用户可能感兴趣的推荐信息。因此，这里其实限制了权1的保护范围，这样的限制很容易被规避。

那么，针对上面的情况，要怎么调整权要表述才能达到较高质量呢？来看看下面的这种改法。

03权要修改

1 .一种信息推荐方法，其特征在于，包括：

基于对于目标用户的推荐请求，确定候选信息集合 ；

对于所述候选信息集合中的每个候选信息，确定对应的推荐特征；其中，所述推荐特征基于所述候选信息的属性特征与所述目标用户的历史浏览特征确定；

利用信息推荐模型对所述推荐特征进行处理，确定每个候选信息对应的推荐效果预测；所述推荐效果预测包括观看完成度、有效观看度、正向反馈值和屏幕互动率中的至少一种；

基于所述推荐效果预测，确定所述候选信息集合中的候选信息排序。

以上修改，对易混淆的术语表述做了调整，如“推荐信息→候选信息”、“推荐参数信息→推荐效果预测”。调整表述后，“候选信息集合”无需进一步解释也清楚，“推荐特征”不清楚的问题被解决的同时，保护范围也更大了。

另外，还克服了“基于历史浏览数据获取推荐信息集合”的限制问题，扩大了权要的保护范围；删除了“模型通过训练获取”这句对创造性没有贡献的特征。

当前这个修改应该算达到较高质量了。

结语

权要表述的质量高低也是权要质量高低的一个重要影响因素。撰写中需要做到术语简洁易区分、术语定义清楚、无冗余表述等。当然，这都是将技术方案写清楚之后，更高层次的要求了，需要撰写人在权要语言方面细致打磨才能做到。

本系列持续通过实例解读，帮助读者提高分辨专利质量、提升申请水准的能力。

【如果你希望后续看到更多本系列的文章，请给我们点个”赞“。】