指纹识别行业专利诉讼关系网络分析

发布时间：2021-04-01 10:53

　　为了帮助国内指纹识别产业内相关企业厘清该领域内的专利纷争概况及特点,提高企业的专利风险控制能力,本文将社会网络分析理论应用于指纹识别行业专利侵权诉讼关系的研究,通过搜集该行业内专利侵权诉讼案例,形成了该行业的专利侵权诉讼矩阵,运用社会网络分析理论的中心性等指标参数解读企业在诉讼关系网络中隐藏的特性,并利用主成分分析理论建立了反映企业起诉能力和应诉能力的主成分得分模型,同时运用聚类方法将42家企业在专利侵权诉讼网络中所处的角色进行了划分。 

【文章来源】：中国发明与专利. 2020,17(09)

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

指纹识别行业专利诉讼关系网络

从表3中旋转后的载荷矩阵可以看出，在第一主成分上载荷量较大的有出度中心度、出接近中心度、特征向量中心度，上述变量可在一定程度上综合反映企业专利技术强度和诉讼强度，因此第一主成分可称为起诉因子；在第二主成分上载荷量较大的有入度中心度、入接近中心度、中间中心度，上述变量可在一定程度上综合反映企业的产品市场和规避风险的能力，因此第二主成分也可称为被诉因子。根据上述两个因子，可以将专利诉讼网络中的企业角色划分为4类，如图2所示。图2中的主导企业，其起诉因子和被诉因子都较高，这类企业往往拥有大量核心专利，为维护行业地位和商业利益而发起专利诉讼；同时由于它们的市场份额大，也常常成为竞争对手和专利海盗企业的诉讼对象。技术企业，其起诉因子较高而被诉因子较低。此类企业通常是不生产产品的技术研发企业或专利海盗，它们发起专利诉讼的主要目的在于获得高额的专利赔偿或许可费用。新兴企业，其起诉因子较低而被诉因子较高，此类企业通常占据一定的市场份额而不具备足够的核心专利，因此常被主导企业视为排挤对象，被技术企业视为获利的诉讼目标。行业新人，它们的起诉因子和被诉因子都较低，此类企业通常是进入行业不久的行业新人，它们的技术积累薄弱、专利储备不足，导致了不具备起诉竞争对手的能力，也由于市场占有率不高而不足以引起其他类型企业的诉讼兴趣，因此在专利诉讼中参与度不高。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3113218