system: [SYSTEM]

user: 2. 相关工作 目前，国内外学者在专利侵权预警方面的研究可以划分为两个分支，一是专利侵权的影响因素，二是专利侵权预警模型，为此我们从这两方面对相关研究进行分析。 2.1. 专利侵权的影响因素 学者们从不同的视角，分析了专利侵权的影响因素。尹志锋(2018)等人通过实证研究发现被专利侵权的组织通常拥有较多专利且专利质量较高，专利实施水平较高 [ 3 ] 。漆苏(2014)从专利价值评估的视角，通过实证研究发现专利维持费、后向引用、权利要求数量、向前引用等特征对侵权风险影响较大 [ 4 ] 。张世玉(2016)将影响企业技术威胁的技术差距、技术成熟度和技术研发重点等因素融入技术威胁预警模型中 [ 5 ] 。贺宁馨(2016)以我国605件专利侵权诉讼案为样本，基于多元回归分析方法研究我国专利侵权赔偿额的主要影响因素，发现专利侵权时间、侵权人数等12个变量对赔偿额有显著影响 [ 6 ] 。张军荣(2018)以行为主义为理论视角，运用多元回归方法对198份判决进行了实证研究，回归分析结果表明，专利技术复杂度、被告经济实力等非法定事实是影响法官裁判的重要因素 [ 7 ] 。Lanjouw和Schankerman (2001)研究了涉及诉讼的专利以及专利拥有者的特征，发现不用的专利和拥有者在专利侵权的风险上有很大的差异 [ 8 ] 。Chien (2011)研究了影响专利诉讼的影响因素，没有关注专利的内在方面，而是专注于专利申请成功后才产生的专利信息，其中包括专利所有权、专利的后续投资、专利保护和专利引用 [ 2 ] 。Cremers (2004)统计分析了前引数量、权利要求数量和家族规模大小来确定最容易发生专利侵权的相关特征 [ 9 ] 。Lim (2014)更详细地分析了原告与被告公司之间的引用与专利侵权之间的关系，发现间接引用和潜在引用对专利诉讼的影响要大于直接引用 [ 10 ] 。Marco (2017)等对专利审查质量与专利诉讼之间的关系进行了研究，发现一些审查特征也可以用来预测专利侵权的风险 [ 11 ] 。Jin (2016)等开发了一个协同过滤框架来预测某一特定行业类别的高科技企业的诉讼风险 [ 12 ] 。有关学者的研究总结如表1。 Table 1 Characteristic factor study comparison tabl 作者(年份) 影响因素 主要结论 尹志锋(2018) 拥有的专利数量，专利质量，专利实施水平 被专利侵权的组织通常拥有较多专利且专利质量较高， 专利实施水平较高 漆苏(2014) 专利规模大小、后向引用和专利家族， 专利权维持、专利授权后审查、向前引用、 专利权交易和专利权融资担保 通过实证研究发现专利维持费、后向引用、权利要求数量、向前引用等特征对侵权风险影响较大 张世玉(2016) 技术差距、技术成熟度和技术研发重点等 通过技术差距等三个影响因素实现专利侵权预警 张军荣(2018) 专利技术复杂度、被告经济实力等非法定事实 专利技术复杂度、被告经济实力等非法定事实是 影响法官裁判的重要因素 Chien (2011) 专利所有权、专利的后续投资、专利保护 和专利引用 检验了其模型的可行性 Cremers (2004) 前引数量、权利要求数量和家族规模大小 从统计的角度尝试确定最容易发生专利侵权的相关特征 Lim (2014) 直接引用，间接引用和潜在引用 间接引用和潜在引用对专利诉讼的影响要大于直接引用 表1. 特征因素研究对照表 根据前人的研究来看，在专利侵权的相关研究中已经涵盖了许多的影响因素，比如专利的前引数量、后引数量、专利家族规模大小、专利质量、专利技术含量和专利寿命等众多角度的影响因素。但是专利技术含量等影响因素主要依靠主观判断而难以有一个统一的衡量标准，而专利发明人数和专利后续投资等可明确量化的影响因素在专利相关的其他领域极少有相关研究，并不能有效地描述专利的特征，因此本研究选取有明确量化计算标准的、在其他专利相关研究领域也经常用来描述专利特征的专利前引数量、专利后引数量和专利家族规模大小三个影响因素来描述专利的特征。 2.2. 专利预警模型的研究 Su H. N. (2012)等发现侵权专利和非侵权专利在申请人数量、申请国家、专利引用等方面存在显著不同，利用USPTO的实际数据进行逻辑回归，得到相关函数曲线，以此来进行专利侵权的预测和专利价值的评估 [ 13 ] 。Changyong Lee (2013)等采用分层关键词向量来表示索赔元素之间的依赖关系，采用树匹配算法来比较专利索赔要素，通过语义专利索赔分析来进行专利侵权的风险测量 [ 14 ] 。Ganlu Su (2015)等提出了有关专利技术危机特征的四个维度：技术稳定，技术垄断，技术安全和技术前景，并采用层次分析法进行权重分析，其中技术稳定性权重为0.0507，技术垄断权重为0.1781，技术安全权重为0.5539，技术前景权重为0.2172，并采用多目标线性加权函数来进行专利侵权风险的评分以衡量企业面临的技术危机程度 [ 15 ] 。 Chien (2011)使用逻辑回归、时间序列分析对诉讼专利和非诉讼专利进行分析，通过分析二者的不同，认为专利的内在特点可以对专利侵权有一定的预警性，可以缩小企业重点观测可能被侵权的专利范围，但Chien的模型只是一个十分粗略的模型 [ 2 ] 。Petherbridge (2012)通过使用贝叶斯理论，认为Chien通过回归分析进行专利预警存在着较大偏差，由于存在假阳性结果，在准确性方面存在着局限性，因此可能会造成“安全错觉”，且Chien回归中的信息可能存在不可得的问题，因此在实用性方面也存在一定的局限性 [ 16 ] 。Kesan (2012)为Chien的工作提供了后续研究，认为Chien使用的数据仅限于1990年的专利，不具有代表性，并提出在专利所有权、重新检查、专利所有权转移时间等数据的数据优化方法，同时阐述之后的研究中应当对不同规模和类型的专利进行区分研究，也应考虑多重专利侵权的情况 [ 17 ] 。 崔胜男(2013)通过总结前人的研究提出了专利预警系统的工作体系，通过指标和系统分析等定性方法进行专利预警 [ 1 ] 。漆苏(2014)通过使用回归分析的方法，发现专利侵权不仅与专利授权时的品质有关，也和专利运行时的品质有关 [ 4 ] 。张世玉(2018)以战略三角模型为理论基础，从企业顾客、企业自身和竞争对手三个维度确定了企业专利威胁的评估维度，构建了企业专利威胁预警的P-L模型，从产品的需求，周期和份额来研究专利威胁预警，通过实证研究证明了其模型的实用性 [ 18 ] 。曹亚莎(2018)使用ANP-SWOT方法分析了湖南省粮油行业专利发展现状，明晰行业优势以及机遇，发现可能面临的专利风险 [ 19 ] 。马治国(2019)构建了区域知识产权保护环境评价体系，包括知识产权立法保护、执法保护、司法保护、公众意识和区域发展五个维度的一级指标和27项二级指标，采用因子分析法提取出7个影响程度较大的综合评价因子，结果发现我国不同地区差别很大，并给出了提升的建议 [ 20 ] 。 陶新民(2013)提出一种基于样本特性欠取样的不均衡SVM分类算法，通过选择最具有代表性的样本点来提高实验效果，能够提高SVM算法在失衡数据中少数类的分类性能、总体分类性能和鲁棒性 [ 21 ] 。徐剑(2019)为了解决SVM算法难以处理样本不均衡数据的问题，SSIC不均衡分类框架，自适应从大小类中选取有价值样本，并结合代价敏感学习构建不均衡数据分类器，并且通过实证验证了该框架的实用性 [ 22 ] 。 国内外的学者已经在专利侵权预警及相关领域做了大量的研究，使用了逻辑回归、系统分析、指标分析和语义分析等多种方法，取得了许多研究成果。但是在现有的研究中，并没有解决样本不均衡的问题。因此，本研究尝试在专利预警研究中引入随机森林等多种数据分析方法，并且融入在其他领域中开始应用的样本选择和虚拟样本构造的样本均衡方法来解决专利侵权预警领域的实际问题。