当今世界是一个全球化的世界,企业在出口产品时往往会遇到专利侵权的阻碍,而专利预警的工作十分复杂且耗时,因此,本文对专利预警工作中检索式优化和侵权专利判定这2个最重要的步骤进行优化,提高效率。本文提出了一种基于遗传编程的检索表达式优化算法,用于自动化地构建专利检索表达式。通过抽取关键词和确定关键词逻辑关系2个方面进行构建,一方面,对专利文本进行分词操作并计算词汇的信息熵,找到信息熵比较低的词汇作为关键词,同时使用word2vec工具识别同义词,进行关键词的扩展;另一方面,将检索表达式转化为检索式层次树,利用二叉树进行存储,通过交叉、变异等遗传操作优化检索表达式,找到关键词之间的逻辑关系,最终得到查全率和查准率都符合要求的检索式。另外,本文基于图相似度构造了一种专利侵权检测算法。提取专利权利要求书中技术特征,抽取技术特征中的SAO结构,将专利技术特征的SAO结构用图的形式表示,基于侵权判定原则中的全面覆盖原则,判定图之间是否存在子集关系,实现侵权专利的自动识别。为了验证算法的有效性,本研究基于检索式优化算法和专利侵权检测算法搭建了专利预警平台原型系统,使用了智能家居领域的相关专利数据进行了专利预警分析,结果表明,通过检索式优化算法的不断迭代,得到了相应的检索表达式,并且查准率和查全率都高于90%,符合检索要求;另外,通过专利侵权检测算法识别出了2条疑似侵权专利,并且经过专家判定该专利确实为侵权专利。