网络平台商标间接侵权责任的判定

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<正>近年来,网络购物已然成为大众的主要购物消费方式。网络购物平台一方面极大丰富了大众消费选择,促进了消费便利,另一方面由于对其监管的方式和手段不同于对传统实体商店的监管,导致通过电商平台售假的情况越来越受到立法者关注。平台售假的商标侵权判定问题,给传统商标侵权规则提出了新问题、新挑战。规则层面,应如何认定平台经营者的责任,尤其是如何把握其主观方面的合理注意义务?制度层面,在遏制网络售假方面,平台到底应肩负起多大的责任,发挥怎样的作用?这些都是值得我们认真思考的问题。
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<正>在我国电子商务产业蓬勃发展的同时,也出现了诸多新类型的知识产权侵权问题。科学合理地界定围绕电商平台各方主体的责任,既关系到网络知识产权的有效保护,又关系到互联网相关产业的健康发展。本报告通过对浙江法院涉电商平台知识产权侵权案件的特点进行实证研究,分析了电商领域尤其是电子商务法出台后知识产权法律责任界定中的突出问题,包括如何理解"通知-移除"规则、如何认定平台经营者过错以及如何规制错误及恶意投
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针对传统协同过滤算法数据集稀疏性高、推荐性能差的问题,提出一种基于K-means聚类与加权Slope One填充的协同过滤推荐算法。首先以用户特征为聚类依据,聚类生成K个用户集群,其次通过加权SlopeOne算法预测并填充每个集群内部的评分矩阵,最后合并各类别的评分矩阵,设计融合Baseline算法和基于物品协同过滤算法的混合算法预测用户评分。在MovieLens数据集上进行新算法与其他算法的对比
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