電商商品專利預警分析方法研究與應用.pdf

1、互聯(lián)網的快速發(fā)展和電子商務產業(yè)的興起，促進了網購方式的流行，正在深刻地改變人們的生活方式，影響人們的購物觀念。但是，在電商購物平臺如雨后春筍般迅速成長之時，假貨、劣質品等情況也是層出不窮的出現，這就導致了大量的知識產權侵權現象的發(fā)生，從而極大地損害了正品廠商利益，嚴重影響了消費者的購買熱情和企業(yè)的創(chuàng)新激情。那么究其原因，主要包括百姓購物觀念的滯后、企業(yè)知識產權保護意識淡薄、專利制度不完善、相關部門監(jiān)管缺位等，這些對于知識產權侵權現象都起

2、到了推波助瀾的作用。
　　針對當下電商平臺侵權嚴重的困局，本文從企業(yè)及消費者的根本需求出發(fā)，開發(fā)了一款電商商品預警服務系統(tǒng)，實現了對于電商商品情報分析與預警。本論文主要在以下幾方面開展相關研究工作。
　　第一：研究并提出了一種商品預警方法。選取某電商平臺作為主要分析對象，對電商商品信息進行細致的研究分析，設計了一種電商商品預警模型。通過初步篩選、指標量化和機器學習等方法訓練預警模型，并擇優(yōu)選擇，從而實現對于電商商品警度的計算

3、，實現商品預警功能。本方法在研究過程中分別利用knn和svm對相關商品參數進行分析對比。
　　第二：研究并實現了文本及圖像檢索功能技術。本論文爬取相關電商商品數據，建立相應文本及圖像數據庫，基于Lucene技術實現了文本檢索功能，采用深度學習技術實現了圖像檢索功能。
　　第三：開發(fā)一款電商商品預警服務系統(tǒng)。利用Android studio開發(fā)工具構建預警APP并根據需求完善功能；采用spring框架實現后臺數據庫搭建，從而保

4、障運行。
　　目前，國家和電商平臺已采取措施來解決電商侵權問題，但效果并不顯著，對于電商商品情報及商品預警的相關研究還較少，也沒有專門的預警服務平臺對電商商品進行辨別，從技術角度試圖解決商品假貨侵權問題也不夠成熟。因此，本文創(chuàng)新性的提出以機器學習技術實現商品預警方法、以安卓技術構建預警系統(tǒng)、并結合圖像檢索、文本檢索等相關技術，從技術層面探索解決當前專利侵權等問題的基本途徑，對于電商平臺知識產權侵權的問題研究提供了一種新的思路和新方