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跨平台信息推荐中大数据算法的知识产权风险及其保护路径 被引量：1
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作者 刘建 《新疆大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2025年第1期103-113,共11页
大数据算法作为未来科技创新和社会进步的重要技术基础,其知识产权保护问题愈加重要。跨平台信息推荐系统涉及多种数据源、不同的数据格式和多样的数据处理技术,使得大数据算法的实现更加复杂,其知识产权保护具有一定的特殊性。现有立... 大数据算法作为未来科技创新和社会进步的重要技术基础,其知识产权保护问题愈加重要。跨平台信息推荐系统涉及多种数据源、不同的数据格式和多样的数据处理技术,使得大数据算法的实现更加复杂,其知识产权保护具有一定的特殊性。现有立法以著作权、专利权和商业秘密三种方式实现对大数据算法的保护,但现行法律仍存在模糊地带和操作困难等问题。著作权法保护算法代码和软件形式,但难以覆盖算法核心逻辑和原理;专利法为创新性算法提供保护,但公开技术细节可能导致核心技术泄露;商业秘密依赖企业保密措施,但在跨平台使用中风险较大。大数据算法跨平台信息推荐中,创作者、使用者和网络平台均因大数据算法知识产权保护机制不健全面临诸多风险,为破解立法层面对大数据算法进行著作权保护的法理约束、不同知识产权保护路径间界限不清晰以及单一知识产权保护路径难以全类型覆盖所有大数据算法等难题,立法应扩展《中华人民共和国著作权法》中“表达”的定义,涵盖算法的实现方式;修订《中华人民共和国专利法》,纳入具有实际应用和技术效果的算法,并明确三种知识产权保护路径的法定界限以完善算法知识产权保护的法律框架,促进大数据算法技术的创新和应用,同时平衡创作者权益和公共利益,推动科技和社会的可持续发展。 展开更多
关键词 大数据算法 跨平台信息推荐 知识产权风险 商业秘密
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