网络侵权基本知识

网络营销的基本知识

(一)网络营销的定义:

(二)网络营销理论基础

(三)网络营销八项基本职能

(四)方法

(五)网络营销的定价策略

(六)网络营销的定价方法

(七)网络营销的最新发展方向

(一)网络营销的定义:

是以互联网为核心平台，以网络用户为中心，以市场需求和认知为导向，利用各种网络应用手段去实现企业营销目的一系列行为。

(二)网络营销理论基础

网络营销的理论基础主要是直复营销理论、网络关系营销论、软营销理论和网络整合营销理论。

直复营销理论是20世纪80年代引人注目的一个概念。美国直复营销协会对其所下的定义是：“一种为了在任何地方产生可度量的反应和（或）达成交易所使用的一种或多种广告媒体的相互作用的市场营销体系。”

网络关系营销是1990年以来受到重视的营销理论，它主要包括两个基本点：首先，在宏观上认识到市场营销会对范围很广的一系列领域产生影响，包括顾客市场以及影响者市场；在微观上，认识到企业与顾客的关系不断变化，市场营销的核心应从过去的简单的一次性的交易关系转变到注重保持长期的关系上来。

网络整合营销理论主要包括以下几个关键点：网络营销首先要求把消费者整合到整个营销过程中来，从他们的需求出发开始整个营销过程。

特征：

1、具有鲜明的理论

2、市场的全球性

3、资源的整合性

4、明显的经济性

5、市场的冲击性

根据客户的行业背景分析、目标对象的特点、客户的实际情况及商业目的等进行综合分析，结合网络营销市场的现状与需求设计一套符合客户整体商业运作的策划方案，其中包括网站所属行业市场分析、目标对象分析、网站定位分析、栏目及页面分析、功能需求分析以及网站推广方案建议等一系列内容。

精准网络营销简单来说就是一矢中的。精准的基础在于细分，市场的区分和定位是现代营销活动中关键的一环。只有对市场进行准确区分，才能保证有效的市场、产品和品牌定位。在市场调查、企业调查的前提下才能对企业定位进行细分、否则市场细分将是“无本之本”、“无源之水”，只有对市场进行准确区分，才能保证有效的市场、产品和品牌定位

网络时代的知识产权保护

随着互联网的发展，网络知识产权保护成为了全球共同面对的难题。在信息时代，知识产权的保护不仅关系到原创者的权益，更重要的是关系到社会经济的正常运转和科学技术的持续创新。在这种背景下，网络知识产权保护成为了一个重要的社会问题。本论文旨在探讨现阶段网络时代的知识产权保护以及出现的问题和挑战，提出一些解决方案和建议。

一、网络时代知识产权保护的意义

知识产权是指人类在认知、创意和实践过程中所产生的各种智力成果，包括科技发明、文学艺术、商标等等。知识产权是保护人类创造力和智慧的产物，也是创新和经济增长的基础。网络时代的知识产权保护对于创造和传播知识、发展各种艺术形式、促进产业和技术进步等方面都具有重要的意义。

首先，知识产权的保护是保护原创者的合法权益。知识产权的产生和实现是一个长期的创作过程，为了激励更多的人投入到创造性劳动中来，社会必须通过法律手段来保护他们的劳动成果，扶持他们的创作热情。

其次，知识产权的保护是推动科学技术创新的重要保障。在科学技术发展过程中，知识产权作为促进和保护研究者的成果的一项制度，可以为科技创新注入一定的动力，激发研究者进一步创新的激情，促进科技转化和产业升级。

再次，知识产权的保护是促进经济增长和创造就业岗位的关键。知识产权可以增强企业的竞争力，为企业提供更好的商业环境，提高企业的生产力和绩效，从而促进经济发展和就业岗位的创造。

二、网络时代知识产权保护的现状及问题

在互联网时代，知识产权的保护面临着许多重大问题。目前，网络上的知识产权侵犯现象屡见不鲜，包括盗版、抄袭、侵犯商标等多种形式。

首先，网络盗版侵权现象普遍存在。随着网络技术的发展，盗版猖獗的局面越来越严重。盗版不仅给原创作者带来了不必要的经济损失，更影响了文化艺术的发展和文化传承。 其次，网络侵权的手段越来越多样化。盗版、抄袭等显然是侵犯知识产权的方式，但是还有一些更难以识别的侵权行为，如重制、衍生、二次创作等，使得侵权形式更加具有隐蔽性和技术性。

（一）三层神经网络

1) 该模型的参数通过两个步骤训练获得：在该网络的第一层，将输入 映射至隐藏单元激活量 的权值 可以通过稀疏自编码器训练过程获得。在第二层，将隐藏单元 映射至输出 的权值 可以通过 logistic 回归或 softmax 回归训练获得。

2) 在描述上述过程时，假设采用了“替代 (Replacement)”表示而不是“级联

(Concatenation)”表示。在替代表示中，logistic 分类器所看到的训练样本格式为 ；而在级联表示中，分类器所看到的训练样本格式为 。在级联表示神经网络中，输入值 也直接被输入至 logistic 分类器。

3) 在训练获得模型最初参数（利用自动编码器训练第一层，利用

logistic/softmax 回归训练第二层）之后，可以进一步修正模型参数，进而降低训练误差。具体来说，可以对参数进行微调，在现有参数的基础上采用梯度下降或者 L-BFGS 来降低已标注样本集

上的训练误差。

➢ 微调的作用在于，已标注数据集也可以用来修正权值 ，这样可以对隐藏单元所提取的特征 做进一步调整。 ➢ 对于微调来说，级联表示相对于替代表示几乎没有优势。因此，如果需要开展微调，通常使用替代表示的网络。但是如果不开展微调，级联表示的效果有时候会好得多。

➢ 通常仅在有大量已标注训练数据的情况下使用微调。在这样的情况下，微调能显著提升分类器性能。如果有大量未标注数据集（用于非监督特征学习/预训练），却只有相对较少的已标注训练集，微调的作用非常有限。

（二）深度网络

深度神经网络，即含有多个隐藏层的神经网络。通过引入深度网络，可以计算更多复杂的输入特征。因为每一个隐藏层可以对上一层的输出进行非线性变换，因此深度神经网络拥有比“浅层”网络更加优异的表达能力。

1. 深度神经网络的优势

1) 当训练深度网络的时候，每一层隐层应该使用非线性的激活函数 。这是因为多层的线性函数组合在一起本质上也只有线性函数的表达能力（例如，将多个线性方程组合在一起仅仅产生另一个线性方程）。因此，在激活函数是线性的情况下，相比于单隐藏层神经网络，包含多隐藏层的深度网络并没有增加表达能力。

网络传播权侵权的构成要件

传统的侵权有四个构成要件：侵权人主观上有过错；侵权行为客观存在；有客观的损害后果；侵权行为和损害结果存在因果关系。然而，确定网络环境下的侵权行为的构成要件又是另外一种情况。由于网络传播权的侵权具有其自身的特殊性，传统侵权行为的四个必不可少的构成要件在网络环境下就变为可选择的，而不是必备的，而且必须结合特定的司法实践对这些侵权要件来进行选择适用。

首先，传统侵权行为的一个要件是侵权方必须存在主观的过错，但在网络环境下，各种深层链接行为使得侵权方可以随时随地通过网络服务商或者在线服务提供商无休止地复制侵权信息，这样就很难分辨出谁才是真正的侵权行为人，直接和间接的侵权也同样难以鉴别。既然如此，Zheng Chengsi教授认为，著作权的侵权责任原则理应适用无过错责任原则。无过错责任原则适用于对作品进行首次利用的行为（比如未经授权的复制、首次文艺作品的传输等等），使用具有专利发明的行为以及未经许可进行创作的行为等等。至于间接侵犯知识产权及其他行为，应如何适用侵权责任原则，在此，Zheng Chengsi教授采用区别对待的方法，他列举了百度事件作为其他类似侵权行为的参考，在司法实践中，像百度的深层次链接行为被归类为间接侵权行为，Wang Qian教授将其定义为“协助侵权”。司法权威并没有减轻搜索引擎提供商的侵权责任。这是自该条例颁布以来司法权威的首次应用。

其次，传统侵权行为的另一个构成要件是损害事实客观存在。当然，大部分侵权行为并未伤及版权所有人的自身利益，一些间接侵权的行为当时可能并没有造成损害事实，但从长远来看，它们必定会造成损害。以百度侵权案件为例，它的浅层链接行为没有损害到他人的音乐版权，似乎只是提供搜索服务的一个机构，因此，百度赢得了一审。然而，百度的行为有着潜在的危险，Wang Qian在他的文章中重新论述了信息定位服务提供商间接侵权的确认，他指出，百度提供了百强新歌排行榜、众多歌手名单之类的内容，这实际上就构成了侵权，在排行榜上很容易就能找到歌曲链接和歌手。众所周知，一个唱片公司不可能授权其他网站让它免费使用歌曲和歌手姓名，即使是网站管理员在发现热门排行榜的歌曲和歌手后也必将意识到链接的歌曲在没有经过授权的情况下就被上传到了第三方网站。此时，该行为适用于条例的第23条后半款：任何人若知道或应该知道链接的著作、表演、音频和视频作品涉及侵权，应共同承担侵权责任。百度一审获胜但在二审失利，两次结果截然不同，是因为司法机关能够及时采用最新的学术研究成果并结合新出台的相关法律，反映了司法机关在复杂网络案件的处理上审判技术的进步。