劉 佳 趙小寧

一、引言

隨著人類社會步入數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)據(jù)要素進(jìn)一步提升了全要素生產(chǎn)率。相應(yīng)地，數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長，以數(shù)據(jù)服務(wù)為主要業(yè)務(wù)的企業(yè)所處理的數(shù)據(jù)量可達(dá)PB 級，而全球每年所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量更是達(dá)到驚人的ZB 級②2021 大數(shù)據(jù)獨(dú)角獸企業(yè)排行榜，互聯(lián)網(wǎng)周刊，2021 年8 月5 日。。目前，大數(shù)據(jù)相關(guān)專利申請呈快速上漲趨勢。現(xiàn)行《專利審查指南》（以下簡稱“指南”）中第九章第6 節(jié)雖然圍繞人工智能、互聯(lián)網(wǎng)＋、大數(shù)據(jù)以及區(qū)塊鏈等新領(lǐng)域新業(yè)態(tài)相關(guān)發(fā)明專利申請做出規(guī)定，但其中并未提供大數(shù)據(jù)領(lǐng)域有強(qiáng)針對性的審查基準(zhǔn)和審查示例，審查員在該領(lǐng)域的審查實(shí)踐中依然存在很多困惑，審查標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行不一致的情形時(shí)有發(fā)生。同時(shí)，創(chuàng)新主體對完善大數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)＠麑彶橐?guī)則的需求非常迫切。

從指導(dǎo)案例和審查實(shí)踐來看，大數(shù)據(jù)各個(gè)技術(shù)分支上歐、美、日、韓四局和中國國家知識產(chǎn)權(quán)局的客體保護(hù)水平有所差異，如何從典型案例中厘清不同技術(shù)分支上的客體保護(hù)水平的差異程度，以及據(jù)此給出操作性較強(qiáng)的客體審查規(guī)則的調(diào)整建議是亟待解決的問題。本文從歐、美、日、韓四局與中國國家知識產(chǎn)權(quán)局在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)＠腕w保護(hù)水平上的差異分析入手，基于大數(shù)據(jù)領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)分支的典型案例分析，結(jié)合國內(nèi)創(chuàng)新主體需求，嘗試提出大數(shù)據(jù)領(lǐng)域客體審查規(guī)則的調(diào)整建議。

二、歐、美、日、韓四局與中國國家知識產(chǎn)權(quán)局在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)＠腕w保護(hù)水平上的差異

（一）歐、美、日、韓四局審查規(guī)則要點(diǎn)

歐、美、日、韓四局審查指南中均未設(shè)置針對大數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)彶榈恼鹿?jié)，基于其軟件相關(guān)客體審查標(biāo)準(zhǔn)與指導(dǎo)案例，四局在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)彶闃?biāo)準(zhǔn)要點(diǎn)如下。

1.EPO 審查規(guī)則要點(diǎn)

區(qū)分基于分類、聚類、回歸和降維的計(jì)算模型和算法與計(jì)算模型以及算法在各種技術(shù)領(lǐng)域的具體應(yīng)用和技術(shù)實(shí)施之間的區(qū)別，根據(jù)計(jì)算模型和算法是否涉及技術(shù)應(yīng)用、技術(shù)實(shí)施，并用于技術(shù)目的來判斷是否屬于保護(hù)客體。

2.USPTO 審查規(guī)則要點(diǎn)

純粹的收集信息和分析收集到的信息都是抽象構(gòu)思，在收集分析信息的基礎(chǔ)上，要增加特定的技術(shù)手段來解釋如何應(yīng)用分析后的信息并產(chǎn)生有益的技術(shù)效果，才符合專利客體適格性要求。對于利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的方案，由于未引述司法例外，符合專利客體適格性要求。

3.JPO、KIPO 審查規(guī)則要點(diǎn)

KIPO 的專利法與審查指南早期從JPO 照搬，兩者客體判斷思路大致相同，都需判斷是否為“利用了自然規(guī)律的技術(shù)構(gòu)思”，以及是否為“軟件的信息處理被具體地通過硬件資源實(shí)現(xiàn)”。另外，與USPTO 類似，兩局認(rèn)為限定了數(shù)據(jù)采集分析而未明確采集分析目的的方案不屬于專利保護(hù)客體。

（二）大數(shù)據(jù)領(lǐng)域IP5 客體保護(hù)水平對比

IP5 中，EPO 的審查標(biāo)準(zhǔn)最為嚴(yán)格，從審查實(shí)踐來看，USPTO、JPO、KIPO 審查標(biāo)準(zhǔn)大致相當(dāng)。圖1從數(shù)據(jù)采集、關(guān)聯(lián)分析等八個(gè)維度對USPTO、JPO、KIPO 的客體保護(hù)水平進(jìn)行了比較。

圖1 國家知識產(chǎn)權(quán)局與美、日、韓在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的客體保護(hù)水平對比

中國國家知識產(chǎn)權(quán)局與USPTO、JPO、KIPO 相比，涉及數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理的方案客體審查標(biāo)準(zhǔn)相對寬松；但是，國內(nèi)創(chuàng)新主體對進(jìn)一步放寬數(shù)據(jù)預(yù)處理的審查標(biāo)準(zhǔn)仍有訴求。國家知識產(chǎn)權(quán)局對涉及分類聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等通用分析算法以及用戶協(xié)同過濾、知識圖譜、社交網(wǎng)絡(luò)等特定關(guān)聯(lián)分析算法或模型的方案客體審查標(biāo)準(zhǔn)比USPTO 要嚴(yán)格得多，不利于基礎(chǔ)算法技術(shù)創(chuàng)新。

三、大數(shù)據(jù)領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)分支的典型案例分析

（一）涉及數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理以及任務(wù)調(diào)度的典型案例

USPTO 指導(dǎo)性案例第40 號、第42 號分別涉及數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)預(yù)處理。在這兩個(gè)分支上，USPTO的客體審查標(biāo)準(zhǔn)比中國國家知識產(chǎn)權(quán)局嚴(yán)格得多。另外，從美局審查實(shí)踐來看，在任務(wù)調(diào)度這個(gè)分支上，也比中國國家知識產(chǎn)權(quán)局的客體審查標(biāo)準(zhǔn)嚴(yán)格。具體案例如下：

1.USPTO 指導(dǎo)性案例第40 號③https://www.uspto.gov/sites/default/files/documents/101_examples_37to42_20190107.pdf（2021 年8 月1 日最后訪問）。

該方案請求保護(hù)一種通過網(wǎng)絡(luò)中計(jì)算設(shè)備之間連接的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備來自適應(yīng)監(jiān)視流量數(shù)據(jù)的方法，包括：通過所述網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，收集與通過所述網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)流量相關(guān)的流量數(shù)據(jù)，所述流量數(shù)據(jù)包含網(wǎng)絡(luò)延遲、數(shù)據(jù)包丟失或抖動中的至少一者；通過所述網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，將收集到的所述流量數(shù)據(jù)中的所述至少一者與預(yù)定義的閾值進(jìn)行比較。

USPTO 認(rèn)為，其他要素沒有將該申請中抽象概念“將收集到的所述流量數(shù)據(jù)中的至少一者與預(yù)定義的閾值進(jìn)行比較”轉(zhuǎn)化成實(shí)際應(yīng)用。其他要素有兩個(gè)：通過所述網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，收集與通過所述網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)流量相關(guān)的流量數(shù)據(jù)，其中所述流量數(shù)據(jù)包含網(wǎng)絡(luò)延遲、數(shù)據(jù)包丟失或抖動中的至少一者；通過所述網(wǎng)絡(luò)設(shè)備實(shí)現(xiàn)比較步驟。但是，這些其他要素僅僅收集數(shù)據(jù)卻沒有根據(jù)收集到的數(shù)據(jù)提供一種特定的技術(shù)手段去解決特定的技術(shù)難題，相當(dāng)于僅僅將該抽象構(gòu)思應(yīng)用于公知的計(jì)算機(jī)設(shè)備。因此，該方案不具備專利客體適格性。

2.USPTO 指導(dǎo)性案例第42 號④同注釋③

該方案請求保護(hù)一種方法，包括：以標(biāo)準(zhǔn)格式將患者病情的信息儲存在多個(gè)基于網(wǎng)絡(luò)的非臨時(shí)儲存裝置中，該儲存裝置存有醫(yī)療記錄集；通過網(wǎng)絡(luò)向用戶提供遠(yuǎn)程訪問，以便任何一個(gè)用戶都可以通過圖形用戶界面實(shí)時(shí)更新在該醫(yī)療記錄集中的有關(guān)該患者病情的信息，其中該用戶以取決于該用戶使用的硬件和軟件平臺的非標(biāo)準(zhǔn)格式來提供更新后的信息；和通過內(nèi)容服務(wù)器將該非標(biāo)準(zhǔn)格式的更新后的信息轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)格式。

USPTO 認(rèn)為，該方案僅僅涉及收集和更新患者信息，相當(dāng)于將該抽象構(gòu)思應(yīng)用于公知的計(jì)算機(jī)設(shè)備，沒有提供特定技術(shù)手段。因此，該方案不具備專利客體適格性。

3.關(guān)于任務(wù)調(diào)度的審查實(shí)踐案例

一種集群中的任務(wù)執(zhí)行方法，包括：獲取待執(zhí)行任務(wù)；根據(jù)所述待執(zhí)行任務(wù)的指定屬性，在預(yù)先劃分的各集群資源集合中，確定所述待執(zhí)行任務(wù)對應(yīng)的集群資源集合；利用確定出的集群資源集合中包含的集群資源，執(zhí)行所述待執(zhí)行任務(wù)。

USPTO 認(rèn)為，“根據(jù)所述待執(zhí)行任務(wù)的指定屬性，在預(yù)先劃分的各集群資源集合中，確定所述待執(zhí)行任務(wù)對應(yīng)的集群資源集合”即思維過程，“確定”的步驟并不明確執(zhí)行主體是誰，不排除人來執(zhí)行上述步驟的可能，從而方案中涉及了思維過程這種司法例外；進(jìn)一步地，也未將司法例外轉(zhuǎn)換成實(shí)際應(yīng)用，因此該方案不具備專利客體適格性。

而根據(jù)中國國家知識產(chǎn)權(quán)局的客體審查標(biāo)準(zhǔn)，上述三個(gè)案例均屬于專利保護(hù)客體。根據(jù)中國國家知識產(chǎn)權(quán)局指南，這三個(gè)案例均處理的是技術(shù)領(lǐng)域中具有確切技術(shù)含義的數(shù)據(jù)，滿足“三要素”的要求，均屬于專利保護(hù)客體。

（二）涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等通用數(shù)據(jù)挖掘分析算法的典型案例

在通用算法分支中，美、日、韓審查標(biāo)準(zhǔn)差異不大，均比中國國家知識產(chǎn)權(quán)局審查標(biāo)準(zhǔn)寬松。美局認(rèn)可在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行通用算法模型類的方案為專利保護(hù)客體，這與中國國家知識產(chǎn)權(quán)局審查標(biāo)準(zhǔn)差異較大。以下兩個(gè)案例為國內(nèi)外業(yè)界均高度關(guān)注的USPTO 授權(quán)案例，專利權(quán)人為谷歌公司。

1.USPTO 授權(quán)案例1

一種計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法，包括：獲取多個(gè)訓(xùn)練樣例；和在多個(gè)訓(xùn)練樣例上訓(xùn)練具有多個(gè)層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每個(gè)層包括一個(gè)或多個(gè)特征檢測器，每個(gè)特征檢測器具有一組對應(yīng)的權(quán)重，以及特征檢測器的子集在處理每個(gè)訓(xùn)練樣例的過程中被禁用的概率，其中在多個(gè)訓(xùn)練樣例上訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對于每個(gè)訓(xùn)練樣例分別包括：確定在訓(xùn)練樣例的處理期間要禁用的一個(gè)或多個(gè)特征檢測器，包括基于與特征檢測器相關(guān)聯(lián)的相應(yīng)概率來確定是否禁用子集中的每個(gè)特征檢測器，根據(jù)所述確定禁用一個(gè)或多個(gè)特征檢測器，以及使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理訓(xùn)練樣例，并禁用一個(gè)或多個(gè)特征檢測器，以生成訓(xùn)練樣例的預(yù)測輸出。

2.USPTO 授權(quán)案例2

一種由一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)執(zhí)行的方法，該方法包括：接收包括多個(gè)特征的輸入，其中每個(gè)特征具有不同的特征類型；使用第一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型處理輸入以生成輸入的第一個(gè)替代表征，其中第一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型是具有單層線性計(jì)算的線性模型；使用深度網(wǎng)絡(luò)處理所述輸入，以生成所述輸入的第二個(gè)替代表征，此處的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由多級非線性運(yùn)算組成的第二個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型；使用logistic 回歸分類器處理輸入的第一個(gè)替代表征和第二個(gè)替代表征，以預(yù)測輸入的標(biāo)簽。

3.USPTO 授權(quán)案例分析

USPTO 認(rèn)為，上述授權(quán)案例的權(quán)利要求并未引述司法例外，其未引述任何數(shù)學(xué)關(guān)系、公式或計(jì)算，也沒有引述思維過程，且沒有引述任何組織人類活動的方法，因此，在step 2A 的第一階段就可以直接認(rèn)定上述權(quán)利要求具備專利客體適格性，從而無需進(jìn)行后續(xù)步驟的判斷。

另外，按照日本和韓國的審查標(biāo)準(zhǔn)，雖然當(dāng)前權(quán)利要求可能不屬于專利保護(hù)客體，但是仍然可以通過修改的方式克服專利保護(hù)客體的缺陷。例如，在權(quán)利要求中限定方法的各步驟由計(jì)算機(jī)硬件部件執(zhí)行，從而體現(xiàn)出該方法由計(jì)算機(jī)硬件具體實(shí)現(xiàn)。

然而，根據(jù)中國國家知識產(chǎn)權(quán)局的審查標(biāo)準(zhǔn)，上述兩個(gè)案例在本質(zhì)上都是使用計(jì)算機(jī)來執(zhí)行通用算法的改進(jìn)，計(jì)算機(jī)在整個(gè)方案中只是起到了執(zhí)行載體的作用，整體方案未解決技術(shù)問題，未采用技術(shù)手段，未獲得技術(shù)效果，不屬于專利保護(hù)客體。根據(jù)2021年指南修改征求意見稿，上述案例也不是目前擬“定向放開”的情形，方案中涉及的算法沒有與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)存在特定技術(shù)關(guān)聯(lián)，不能解決如何提升硬件運(yùn)算效率或執(zhí)行效果的技術(shù)問題。

（三）涉及用戶協(xié)同過濾、知識圖譜等特定數(shù)據(jù)挖掘分析算法的典型案例

涉及用戶協(xié)同過濾、知識圖譜等特定數(shù)據(jù)挖掘分析算法的，中國國家知識產(chǎn)權(quán)局審查標(biāo)準(zhǔn)相比于美、日、韓也更加嚴(yán)格。典型案例如下：

1.用戶協(xié)調(diào)過濾算法相關(guān)案例

一種基于隨機(jī)森林修正的大數(shù)據(jù)下改進(jìn)協(xié)同過濾推薦方法：提取用戶對每個(gè)物品的評分；建立當(dāng)前用戶特征向量集合，利用特征向量集合，為用戶構(gòu)造用戶喜好隨機(jī)森林分類模型；計(jì)算用戶間相似度，尋找用戶的k 個(gè)最近鄰；計(jì)算改進(jìn)協(xié)同過濾算法預(yù)測評分得到初步推薦列表，使用隨機(jī)森林分類模型以對初步推薦列表分類，結(jié)合兩種方法進(jìn)行修正得到最終推薦列表。

2.知識圖譜、社區(qū)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)案例

一種挖掘知識圖譜的方法：根據(jù)社區(qū)用戶的社區(qū)原始數(shù)據(jù)、所述社區(qū)用戶的用戶屬性、所述社區(qū)用戶屬于的主題論壇或所述社區(qū)用戶屬于的即時(shí)通信工作的聊天群，對所述社區(qū)用戶進(jìn)行聚類并形成社區(qū)用戶圈子，所述社區(qū)原始數(shù)據(jù)包括所述社區(qū)用戶對其他社區(qū)用戶的關(guān)注度信息和所述社區(qū)用戶與所述其他社區(qū)用戶共同關(guān)注的話題個(gè)數(shù)；根據(jù)所述社區(qū)用戶圈子包括的社區(qū)用戶產(chǎn)生的用戶行為數(shù)據(jù)，創(chuàng)建所述社區(qū)用戶圈子的知識圖譜。

3.相關(guān)案例分析

從審查實(shí)踐來看，美、日、韓對于上述兩個(gè)案例類型通常不會質(zhì)疑其客體問題，但中國國家知識產(chǎn)權(quán)局審查員對這類案例的觀點(diǎn)存在較大分歧。對于協(xié)同過濾的案例，一種觀點(diǎn)認(rèn)為，權(quán)利要求中雖然提及了“獲取電子商務(wù)網(wǎng)站的記錄”以及“提取用戶對每個(gè)物品的評分”，但其所解決的問題僅僅是協(xié)同過濾算法本身存在的問題，所要解決的問題、實(shí)現(xiàn)的效果仍然是優(yōu)化算法方面的，而非技術(shù)方面的。對于涉及知識圖譜、社區(qū)網(wǎng)絡(luò)的案例，一種觀點(diǎn)認(rèn)為，該方法解決的問題為如何表達(dá)用戶關(guān)系的精細(xì)度，并非技術(shù)問題，構(gòu)建知識圖譜所依據(jù)的社區(qū)用戶之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系也不符合自然規(guī)律。根據(jù)上述觀點(diǎn)，這兩類案例并不屬于專利保護(hù)客體。

四、大數(shù)據(jù)領(lǐng)域客體審查規(guī)則調(diào)整

基于前述中外專利客體保護(hù)水平差異以及國內(nèi)創(chuàng)新主體的需求，我們建議對中國國家知識產(chǎn)權(quán)局大數(shù)據(jù)領(lǐng)域客體審查規(guī)則進(jìn)行調(diào)整。

（一）關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的客體審查規(guī)則建議

雖然當(dāng)前中國國家知識產(chǎn)權(quán)局對于數(shù)據(jù)預(yù)處理分支的申請的客體判斷標(biāo)準(zhǔn)比美局寬松，但是數(shù)據(jù)預(yù)處理與提升數(shù)據(jù)質(zhì)量有直接關(guān)系，國內(nèi)創(chuàng)新主體（例如京東集團(tuán)等）對于進(jìn)一步放開數(shù)據(jù)預(yù)處理客體審查標(biāo)準(zhǔn)仍有較強(qiáng)的訴求。因此，對于涉及利用具體的數(shù)據(jù)預(yù)處理手段來解決大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)記錄的完整性、一致性、唯一性、有效性、準(zhǔn)確性等技術(shù)問題，并獲得相應(yīng)的技術(shù)效果的方案，建議將其認(rèn)定為屬于專利保護(hù)客體。但是，需要注意區(qū)分相關(guān)方案是純粹的數(shù)據(jù)預(yù)處理算法還是大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)記錄處理方案。例如：方案“一種基于數(shù)據(jù)預(yù)先補(bǔ)全方法，包括：對輸入的不完備數(shù)據(jù)矩陣求出其對應(yīng)的正交映射算子來表示數(shù)據(jù)矩陣的對應(yīng)項(xiàng)不為空的位置的集合；定義矩陣的Schatten Capped p 范數(shù)；求解最優(yōu)化問題，直至收斂，輸出補(bǔ)全的數(shù)據(jù)矩陣”是純粹的數(shù)據(jù)預(yù)處理算法，而方案“一種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，包括：將待處理數(shù)據(jù)記錄集分解到可以表達(dá)所述待處理數(shù)據(jù)記錄集的至少一個(gè)特征上，以獲得特征值；根據(jù)特征值及其權(quán)重，獲得數(shù)據(jù)記錄之間的相似度；利用所述相似度，填充所述存在缺失值的數(shù)據(jù)記錄的缺失值”則是數(shù)據(jù)記錄的處理方案。純粹的數(shù)據(jù)預(yù)處理算法仍然是不能授予專利權(quán)的。

（二）關(guān)于通用算法的客體審查規(guī)則建議

美局授權(quán)的兩件申請對業(yè)界的影響較大。雖然谷歌方認(rèn)為，其提出專利申請的目的主要是為了防止谷歌研究人員的成果被其他機(jī)構(gòu)申請專利后進(jìn)行訛詐，進(jìn)而引發(fā)經(jīng)濟(jì)損失，并明確表示其不會使用人工智能算法的專利來攻擊其他公司，也不會用這部分專利來獲利，但業(yè)界仍認(rèn)為，專利制度的初衷是通過經(jīng)濟(jì)學(xué)手段來促進(jìn)創(chuàng)新，防止創(chuàng)意被其他公司竊取或復(fù)制，但當(dāng)下的趨勢卻是一些巨型公司利用專利實(shí)現(xiàn)技術(shù)壟斷，并濫用專利制度所賦予它的權(quán)利，因此，應(yīng)當(dāng)重新思考算法這類抽象概念的專利申請是否應(yīng)當(dāng)被授權(quán)⑤量子位.被罵了三年，谷歌Dropout 專利還是生效了，卡脖子預(yù)警[EB/OL].(2019-06-27)[2021-09-27].https://mp.weixin.qq.com/s/MZf9RRumKolnxSuerpC3Q.。就中國研發(fā)現(xiàn)狀而言，國內(nèi)企業(yè)及科研機(jī)構(gòu)較多的研發(fā)精力被放在了算法的應(yīng)用上，而在基礎(chǔ)算法方面起步較晚，尤其相對美國發(fā)展滯后。同時(shí)，國內(nèi)大部分創(chuàng)新主體對于通用算法改進(jìn)類的專利申請的客體審查規(guī)則的需求并不強(qiáng)烈。因此，在通用基礎(chǔ)算法相關(guān)申請的客體放開的問題上，建議盡量謹(jǐn)慎對待。

另一方面，國內(nèi)創(chuàng)新主體對于通用算法應(yīng)用相關(guān)的申請，希望客體審查標(biāo)準(zhǔn)能進(jìn)一步放開。例如，有些涉及通用算法應(yīng)用的方案，其可在多領(lǐng)域應(yīng)用，而并不局限于具體的某個(gè)領(lǐng)域。對這類申請，中國國家知識產(chǎn)權(quán)局目前的審查標(biāo)準(zhǔn)過于嚴(yán)格。即便是根據(jù)2021 年指南修改征求意見稿，國內(nèi)創(chuàng)新主體的訴求也難以滿足。

（三）關(guān)于用戶協(xié)同過濾、知識圖譜、社區(qū)網(wǎng)絡(luò)等特定算法或模型的客體審查規(guī)則建議

用戶協(xié)同過濾、知識圖譜、社區(qū)網(wǎng)絡(luò)等特定算法或模型通常是用于解決特定場景下的特定問題，自身能體現(xiàn)用戶間、信息內(nèi)容間或用戶與信息內(nèi)容間的語義關(guān)系與其他關(guān)聯(lián)關(guān)系。這類算法或模型與分類聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等抽象程度高的通用算法在技術(shù)本質(zhì)上有一定區(qū)別。在調(diào)整客體審查規(guī)則時(shí)，應(yīng)當(dāng)關(guān)注特定算法與通用算法的差異。另外，這類申請通常與圖計(jì)算相關(guān)。圖計(jì)算也是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的重點(diǎn)發(fā)展方向之一，從國內(nèi)申請量變化來看，與社區(qū)網(wǎng)絡(luò)、知識圖譜相關(guān)的專利申請量逐年增加。對于基于互聯(lián)網(wǎng)用戶之間關(guān)聯(lián)關(guān)系以及基于用戶與互聯(lián)網(wǎng)信息內(nèi)容之間關(guān)聯(lián)關(guān)系、信息內(nèi)容之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系而進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的方案，提供數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)的創(chuàng)新主體對其保護(hù)訴求強(qiáng)烈。適當(dāng)放開關(guān)于該領(lǐng)域?qū)＠暾埖目腕w審查標(biāo)準(zhǔn)，有利于鼓勵該領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新，促進(jìn)技術(shù)發(fā)展。

五、結(jié)語

本文針對大數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)彶楣ぷ髦写嬖诘娜鄙購?qiáng)針對性客體審查規(guī)則的問題，對歐、美、日、韓四局審查規(guī)則要點(diǎn)進(jìn)行梳理，并結(jié)合七個(gè)典型案例從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、任務(wù)調(diào)度、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)分支上分析了中外客體保護(hù)水平差異程度，進(jìn)而針對數(shù)據(jù)預(yù)處理、通用算法、特定算法三個(gè)方面提出客體審查規(guī)則的調(diào)整建議。

專家點(diǎn)評

本文針對大數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)彶閷?shí)踐中的客體保護(hù)問題，對比介紹和分析了五局在大數(shù)據(jù)不同技術(shù)分支下的客體保護(hù)標(biāo)準(zhǔn)的差異，并結(jié)合相關(guān)典型案例進(jìn)行了舉例說明。最后，結(jié)合國內(nèi)創(chuàng)新主體訴求，針對大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)預(yù)處理、通用及特定算法提供了具有針對性的客體審查規(guī)則調(diào)整方案，為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)＠麑彶橐?guī)則的不斷完善提供了有價(jià)值的參考。