論數據挖掘專利利益沖突與衡平

文 / 彭強 / 福建工程學院 / 魏森 / 華中師范大學

論數據挖掘專利利益沖突與衡平

文 / 彭強 / 福建工程學院 / 魏森 / 華中師范大學

由于云計算和大數據技術的快速發展和廣泛應用，導致人們需要處理的數據越來越多，如何從大量數據中分析提取有益知識，正成為目前數據分析應用中的核心課題。為解決這個難題，人們開發出數據挖掘技術，實現了對數據的有效分析利用。隨著數據挖掘技術在計算機領域的深化應用，由數據挖掘專利所產生的利益沖突呈現逐步增加和日益復雜的趨勢，這已經在一定程度上影響到數據挖掘技術的開發，進而影響到了云計算和大數據的發展；因而，通過對數據挖掘專利領域利益沖突進行分析研究，依據數據挖掘的技術特點，從法哲學的理論視角進行分析，尋找數據挖掘專利衡平的原則和模式，從而達到衡平數據挖掘專利領域的利益沖突，維護各方合法權益的目的。

數據挖掘；專利利益；沖突；衡平

一、數據挖掘專利概述

隨著信息技術和計算機應用的加深，全球逐步邁入信息時代；與之相對應的是信息數據量也隨之增加，特別是互聯網數據量呈現幾何級發展態勢，如Google每天處理的數據量超過20PB，淘寶每天的日志量超過10TB。“海量數據對數據庫服務器的CPU，I/O吞吐都是嚴峻的考驗，隨著網絡資源的迅速膨脹，不論在存儲空間，還是在訪問速度，清除網絡瓶頸等方面，單靠數據庫系統來完成所有的數據挖掘過程已經不能適應網絡發展的需要。”【1】。如何從海量數據中，及時、高效的選取有益數據，發現數據隱藏的規律，挖掘出知識，為人們決策提供依據，是當前計算機技術面臨的重大挑戰。因此，當數據挖掘技術自提出來以后，便以其具有較強針對性、適用性而得到了迅猛發展，并逐步運用到數據信息處理與知識發現的各個方面。

“數據挖掘(Data M ining)，就是從大量數據中獲取有效的、新穎的、潛在最終可理解的模式的非平凡過程”【2】。“數據挖掘的廣義觀點：數據挖掘就是從存放在數據庫，數據倉庫或其他信息庫中的大量的數據中挖掘有趣知識的過程”【3】。數據挖掘概自1989年8月在美國被提出來以后，其發展大致經歷了五個階段：第一階段是以單機的向量數據為目標的階段；第二階段通過多個算法對數據庫進行處理的階段；第三階段是初步采取網絡化計算，其面向的對象主要是WEB數據和半結構化的數據的階段；第四階段是基于網格計算的建立相應數據挖掘的階段；第五階段是“現在基于云計算的并行數據挖掘與服務的模式，同一個算法可以分布在多個節點上，多個算法之間是并行的，多個節點的計算資源實行按需分配”【4】，如通常人們利用GOOGLE地圖搜索地名時，在輸入一個地名后，往往會出現類似地名的提示，這便是數據挖掘的成果；第五階段產生的數據挖掘技術也是目前數據挖掘被更為廣泛應用，并成為數據處理的主要運用方式的緣由。數據挖掘技術在給人們帶來便利的同時，也給人們帶來了越來越多的經濟利益；為保護開發者的智力成果和其中的利益不被侵害，數據挖掘開發者紛紛采取申報并獲取專利的方式對技術進行保護。通常認為，“專利（patent)一詞來源于拉丁語Litterae patentes，意為公開的信件或公共文獻；現在的含義通常是指一項發明創造向國家審批機關提出專利申請，經依法審查合格后向專利申請人授予的在規定的時間內對該項發明創造享有的專有權”【5】，故數據挖掘專利就是指對數據挖掘開發者或委托開發人對數據挖掘技術，或對數據挖掘獲取的信息向國家審批機關申請專利，經依法審查合格后獲取的專有權；或者說，數據挖掘專利是指對數據進行處理，并獲取有益知識的計算機技術的專用權。

二、數據挖掘專利利益沖突的現狀

鼓勵發明創造和進行技術創新是專利的核心所在，利用專利獲取相應收益并依托專利制度進行專利保護是專利權人開發專利的核心目的。同樣，利用專利這一特性對計算機產業發展過程中的智力成果進行保護，有利于計算機產業的發展，數據挖掘也不例外。美國作為數據挖掘技術概念的提出國，尤為重視數據挖掘專利申請與保護，至今美國已經獲取了數據挖掘方面的專利7543項1.見美國專利商標局網站：http://patft.uspto.gov/netacgi/nph-Parser?Sect1=PTO2&Sect2=HITOFF&p=1&u=%2Fnetahtml%2FPTO%2Fsearchbool.html&r=0&f=S&l=50&TERM1=Data+Mining&FIELD1=&co1=AND&TERM2=&FIELD2=&d=PTXT，信息采集2012年8月5日。，中國的數據挖掘技術發展雖然較晚，但是在數據挖掘領域也已經獲取了382項專利2.見國家知識產權局網站：http://211.157.104.87:8080/sipo/zljs/hyjs-jieguo.jsp，信息采集2012年8月8日。。數據挖掘專利數量的增多，在一方面有利于通過專利保護推動數據挖掘技術向前發展，另一方面由于數據挖掘專利的應用范圍正在迅速擴大，數據挖掘專利涉及各方之間也產生了利益相互對立和沖突，這些利益沖突具體表現在如下幾方面：

（一）專利權利人之間的利益沖突

數據挖掘專利目前主要是由計算機業界中專利權利人所持有，并且每個權利人所持有的專利面向的領域和范圍也有所不同。在競爭過程中，現有專利保護法律的規定之下，各個權利人獲取的數據挖掘專利應具有不同的算法設計和制定方案，權利人也應向市場提供不同的數據挖掘專利，讓客戶選擇不同的算法和不同的并行發展策略，從而滿足市場的需要。但在利益最大化追求的渴望之下，即便是面對細分市場，各數據挖掘專利權利人向市場提供的數據處理服務可能會存在一定的重疊性，這將導致權利人之間的發生利益沖突，特別當權利人所提供的算法、并行策略、設定和調節的參數面對的服務對象一致時，或相互之間擁有的數據挖掘專利將阻止或妨礙其他權利人在數據挖掘領域獲取專利或影響公司發展策略時，這種權利人之間的利益沖突表現的更為激烈，往往是通過訴訟解決爭端，也有通過購買專利或干脆對專利權人進行收購以解決利益沖突，如谷歌向IBM公司購買數據挖掘專利，以減少在Android平臺所受到的甲骨文公司的專利侵權起訴辯護3. 見《谷歌向IBM購買1000項專利 以保護Android》，http://ip.people.com.cn/GB/15672420.html，信息采集2012年8月12日。。

（二）專利保密性與公眾知情權的沖突

數據挖掘技術功能模塊設計、運用存在諸多的不確定性，諸如如何描述任務、如何對數據進行采集、分析、聚類等是數據挖掘，獲得相關知識時所要解決的前端問題，而在此過程中因不同的使用方式導致專利面對不同的應用對象，出現不同的數據挖掘結果，從而會被不同的客戶選擇并被使用在不同的領域中，也就是說數據挖掘不同構思、算法，是不同客戶選擇使用不同數據挖掘專利的依據，是影響相關專利的轉讓和獲利的核心部分。數據挖掘技術在申請專利后，會向社會公開其專利的內容，但對于數據挖掘專利中涉及到的不同構思、算法等有關具體任務設置、采集、分析等技術步驟和技術構思等并不會完全向社會公開，即使公開，出于利益的考慮或為避免其他競爭對手通過公布的專利獲知其數據挖掘技術發展方向和策略，廠商對專利的描述對核心技術的加以保護，并且在專利中對其功能性和適用性描述往往具有一定的專業性，通常使公眾不能準確理解其含義。在這種情況下，公眾想選擇合適的數據挖掘專利，并通過數據挖掘技術獲取自己想要的知識就存在一定的難度，從而導致公眾的知情權在專利權利人的利益選擇和博弈中，被無形忽略或剝奪，對公眾的利益造成了一定損害。

（三）專利安全性的利益沖突

數據挖掘專利通常是軟件開發者對數據環境進行預設，在此基礎上運用算法建立數據處理模式，以期獲得可用的數據。用戶使用數據挖掘專利的情形與軟件開發者的預設使用存在一定的差異，在專利中設定的運行環境、計算模型和用戶的使用并不完全一致，這是對數據挖掘專利技術的考驗，如挖掘技術過程是否符合可控、可視的安全要求，數據挖掘過程是否會泄露用戶的安全信息或對用戶的安全性造成潛在影響等，如最近在美國，Com Score公司因利用數據挖掘專利軟件擅自對收集用戶信息而導致糾紛4. Jef f Clabaugh ：《ComScore disputes data-mining lawsuit》，Washington Business Journal， see http://www.bizjournals.com/ washington/news/2011/08/24/comscore-disputes-data-mining-lawsuit.html，信息采集2012年8月12日。。安全性的要求本應是用戶使用數據挖掘的首要要求，但是提供數據挖掘專利技術的廠商為規避其中的風險，往往通過“使用須知”對其中的風險進行提示，以求規避因安全帶來的法律責任，即便是用戶因使用數據挖掘而導致其信息或利益受到了損害，但因為對數據挖掘技術和運算處理過程專業性了解程度不夠或由于使用的是封裝的程序模塊，也不能完全維護其自身在數據挖掘過程中的利益；特別當發生數據丟包【6】情況時，會出現用戶使用目的與獲取結果不一致的情況，上述這些就是實際使用的安全性與專利權人宣稱的安全性存在差異導致的利益沖突。

（四）數據挖掘專利對象控制和使用授權權限的利益沖突

數據挖掘專利技術是對數據進行處理，并獲取有益知識的計算機技術。為從眾多的數據中獲取符合要求的數據，從而進行分類、處理，軟件開發者在數據挖掘技術中，往往會設定數據的閾值 (或稱之為數據靈敏度)或設定對象控制的級別。通過設置閥值，那些符合閥值的數據會被算法所發現、捕獲并進行隨后的數據處理，在此過程中，數據挖掘專利技術對閥值的選取將對用戶的使用目的造成直接的影響，過于高的閥值所導致的結果是用戶數據挖掘后不能得到合適的結果，過于低的閥值卻會導致用戶除了獲取有用數據還將獲取大量無法使用的數據；而通過對象控制的級別設定，可以極大的簡化數據挖掘每一層級所運算處理的對象，但這種控制對象級別往往是軟件開發者在設計軟件時進行設定，而用戶的使用授權或希望數據挖掘技術處理數據的范圍、深度與軟件開發者設定之間往往存在不同，這種不同的后果會使用戶在使用數據挖掘后，因無法預見、識別、控制數據挖掘對象或使用范圍是否經過合法授權，導致挖掘出的數據信息存在外泄的可能，從而損害用戶或他人的利益。在湖南快樂陽光互動娛樂傳媒有限公司訴上海柯楠網絡科技有限公司、達貝妮、合一信息技術（北京）有限公司侵犯著作權案件中，數據挖掘專利軟件提供的搜索引擎無從預見、識別、控制被搜索作品是否經過合法授權，由此進行的數據挖掘侵犯了湖南快樂陽光互動娛樂傳媒有限公司的著作權5. 裁判案例見：《原告湖南快樂陽光互動娛樂傳媒有限公司訴被告上海柯楠網絡科技有限公司、達貝妮、合一信息技術（北京）有限公司侵犯著作財產權糾紛一案》，載中國知識產權裁判文書網，http://ipr.court.gov.cn/sh/zzqhljq/200904/t20090419_125902.html，信息采集2012年8月20日。，從而產生利益沖突導致訴訟。

數據挖掘技術可以被運用在對數據集的處理從而獲取有益知識，或者說數據挖掘技術可以為知識發現創設可能性，在此過程中，數據挖掘的專利在使用前是否對使用對象和使用范圍作出規定，以及是否對知識發現后的成果分享作出約定是數據挖掘專利權利人在設定專利使用權限中的內容。在大多數的數據挖掘技術使用過程中，專利權利人對于專利使用后的知識發現均約定了使用者的范圍和使用對象，并對于可能造成知識產權侵權后果的使用方式，在用戶須知中對其使用權限進行了規定；但是這種規定并不能完全避免用戶在使用過程中因知識發現或超使用權限使用，而在用戶與專利權利人之間發生利益沖突。

上述沖突的產生與知識產權本質上作為私權的特征密切相關，各方從自身權益出發，對數據挖掘專利的權利內涵和外延提出了不同的要求，而這些相互沖突的要求在數據挖掘專利使用過程中，以彼此之間的利益沖突表現出來，這便形成了數據專利的利益沖突。

三、數據挖掘專利利益衡平的理論基礎

“從專利制度的發端來看，專利權作為一種壟斷權，一開始只是歐洲封建王朝隨意恩賜與某些個別人的特權”【7】。隨著公平正義等民事法律原則確立和相應法律體系完善，專利的授予與保護逐步和智力成果的創造緊密聯系起來，以法律的形式對于智力成果創造人享有的權利進行了明確保護，激發了人們對智力創造的熱情，推動了社會向前發展。但是，我們亦應看到專利的獨占性和壟斷性也在一定程度上引起了專利涉及各方的利益沖突，這正如前文所述的數據挖掘專利中的利益沖突。這種利益沖突并非屬于不可調和的矛盾，因此可對此利益沖突在“衡平”各方利益之后進行調和，以求減少各方的利益沖突，從而在現在技術環境之下平衡并保護各方利益；但對專利衡平的前提應建立在對數據挖掘專利利益衡平的理論基礎分析之上，也只有通過分析數據挖掘專利的理論基礎，才能得出數據挖掘專利有無衡平的可能，并以此建立數據挖掘的專利利益衡平的合適模式。本文在此對數據挖掘專利衡平的理論基礎作如下分析：

（一）法哲學的相關理論分析

盧梭在《社會契約論》中認為，“人類由于社會契約而喪失的，乃是他的天然的自由以及對于他所企圖的和所能得到的一切東西的那種無限權利;而他所獲得的，乃是社會的自由以及對于他所享有的一切東西的所有權。”【8】，“社會公意是從全體出發，對全體都適用；并且，當它傾向于某種個別的、特定的目標時，它就會喪失它的天然的公正性。實際上由社會公約而得出的第一條法律，也是惟一真正根本的法律，就是每個人在一切事物上都應該以全體的最大幸福為依歸”【9】。盧梭論述所要表明的意思，當人為契約社會中的成員，所被賦予或被保護的是在社會中通過契約形式認可的權利，這種被賦予的權利與自然狀態中權利有所區別，但這種被賦予的權利會被社會以法律在公正性的基礎上所作出的衡平的公約保護，這表達出盧梭對社會在個體利益與公眾利益綜合考量之后，提出的維護權利人的利益的觀點。約翰·洛克在《政府論》中認為，“(一個人)的身體所從事的勞動和他的雙手所進行的工作，我們可以說，是正當地屬于他的，所以只要他使任何東西脫離自然所提供的和那個東西所處的狀態，他就己經摻進他的勞動，在這上面摻加他自己所有的某些東西，因而使它成為他的財產……，從而排斥了其他人的共同權利”【10】，但是約翰·洛克同時認為，“至少留有足夠的同樣好的東西給他人所共有。”【10】，約翰·洛克認為人們可以通過勞動創造屬于自己的財富，社會在對屬于個人創造財富進行確認和尊重的同時，亦應考慮其他社會其他人應獲取財富的可能性，不能用自己創造財富來獨占或阻礙社會的進步以及妨礙其他人獲取財富，這樣才能形成公平的社會和賦予人人均有創造并獲取財富的可能。

（二）人格權的相關理論分析

馬克思、恩格斯認為：“我們首先應該確立一切人類生存的第一個前提，也就是一切歷史的第一個前提，這個前提就是人們為了能‘創造歷史’，必須能夠生活，但是為了生活，首先就需要衣、食、住以及其他東西。因此第一個歷史活動就是生產滿足這些需要的資料，即生產物質生活本身。”【11】，馬克思、恩格斯的這種表述，表達了人存在于社會應具有最基本的生存條件，而這些生存條件是由人們自己創造并生產物質提供的，通過人們的這些活動，創造出衣食住等基本資料以滿足人類自身的需要，讓人類社會得以存續，生存權是人類的第一等的人格權。隨著人對自身認識的加深，人權的內涵和外延也隨之發展，前聯合國教科文組織法律顧問瓦薩克認為人權分為:自有權本位階段、生存權本位階段和發展權本位階段等三個階段，在滿足了人們生存權的同時，人們自然會去尋找向前發展的機會，人類的這種發展欲望同時激發了人本身的創造激情，既滿足人類自身發展欲望的又推動社會向前發展，同時這種生存和發展權的存在也積累社會財富、國家財富和個人財富，經濟狀況的改善為人類在完善社會上層建筑的過程中提供了動力和原材料，達到了社會與人類共同發展的目的。

（三）對數據挖掘專利利益衡平的理論基礎分析

從上述法哲學和人格權的相關理論論述可以知道，人類在發展過程中，應該既維護作為個體的人的生存權益，但是不能以個體的權益阻礙社會或集體的權益；個體也不能以維護個體權益為由，任意擴大自身享有的權益范圍，從而損害公共利益，只有群體和個體權益一致，才能和諧發展。社會制度是人類為實施管理，調和個體之間和個體與社會之間矛盾所設置的社會管理工具，而專利制度作為人類社會制度的組成部分，設置的目的是人類社會為維護對智力成果創造，對作出了勞動的個體的合法權益進行保護，這一制度的出發點與落腳點是保護專利權利人的個體利益，這與知識產權本質上作為私權密不可分，而利益作為權利的核心，由權利爭議必然導致利益爭議，權利爭議也必然圍繞著利益爭議展開，個體利益與社會利益的沖突在專利被確立之日起就紛爭不斷。此時，調和專利領域的利益應以同時關注個體利益和社會利益之間的衡平，在保護專利權利人的權益同時對社會使用專利的情形作出規定，并對特殊情況下使用專利進行制約，以求最大限度的保護專利權利人個體和社會之間的利益。專利始終是社會上的智力成果的表達形式，其被申請和授予的過程就已經被烙上社會的印記，因而，在對專利進行保護的同時，應注重專利社會性的內涵和社會功能的發展，在隨著社會發展和人們認識世界不斷深化，繼而在不斷拓寬可專利對象的同時，注重對專利應具有的社會功能進行拓寬和深化，從公平和正義的角度賦予專利應具有社會內涵，從而在權利人實現其權利獲取利益的同時與他人損害之間達到衡平的度，這個度是隨著社會和公序良俗發展而發展，變化而變化的，只有衡平后，專利領域中社會公平和正義才能得以實施。

數據挖掘專利作為目前專利領域中一種高科技專利，雖然其專利授予或使用有其特點，但是其權利的基礎是建立在社會對個體權利的確認和保護基礎之上。社會出于社會財富公平分配和個體財富衡平的考慮，對個體在數據挖掘技術作出了創造性的勞動而得出的智力成果，以專利的形式賦予了數據挖掘技術的創造者享有一定的權利和利益，而數據挖掘專利人在享有和行使社會賦予個體的權益時，并不能以此對抗社會公眾的權益，或不能以此為由阻礙他人使用數據挖掘專利或他人開發有關數據挖掘新的技術，對這些權利之間進行調和是社會公平正義的必然要求，也是社會功能的必然反映，故而對數據挖掘專利利益進行衡平是目前專利制度的必然要求和內容。

四、數據挖掘專利利益衡平的原則和模式

（一）數據挖掘專利利益衡平的原則

針對數據挖掘專利利益沖突現狀，依據上述利益衡平的理論分析，在數據挖掘的關聯分析、異常分析、分類及演變分析中所涉及的各方利益主體進行分析，所得利益衡平的原則如下：專利利益的必要保護和適當限制原則、公眾利益的適度分配原則、“避風港規則”有限使用原則、知識發現的合理使用原則。

1.專利利益的必要保護和適當限制原則

從維護社會進步和保護個體創造力的角度出發，應該對從事了智力活動的個體所做出的勞動賦予必要的利益，因而數據挖掘專利人可以因專利技術而獲取相應利益，這種獲取利益被社會認可并保護也是社會公平正義的必然要求，鑒于數據挖掘專利所帶來的利益既有因授予專利使用權而獲取的專利權，也有在數據處理過程中因知識發現而派生出來的利益，為防止數據挖掘專利人因專利被其他個體擅自使用而受到利益損失，有必要對專利權利人的利益進行必要保護；也為防止專利權利人借專利權的保護而對其他個體使用專利設置過高的使用費，或限制專利人在知識發現后獲取過多的利益，有必要對專利權利人借專利獲取的利益進行必要的限制。

2.公眾利益的適度分配原則

在數據挖掘技術創造社會收益過程中，為社會創造收益的并不僅僅是數據挖掘專利一方，還有社會資源或已有數據庫的另一方亦在此過程中發揮了作用，并且數據挖掘專利獲取的利益是從社會收益的一部分，也是社會財富進行再分配的一部分，數據挖掘專利的價值體現在為社會創造財富的過程中。因而對因數據挖掘所獲取的利益就不能被專利人一方獨自享有，而是需要對公眾提供的社會資源或提供數據庫方在利益創造過程中的作用予以適當考量，有必要建立與公眾利益的適度分配相適應，并賦予相關方以適當的利益原則，以符合公平正義的要求。

3.“避風港規則”有限使用原則

“避風港規則”最先在美國提出，“初衷主要有以下兩個方面：第一，建立一種激勵機制，激勵網絡服務商與權利人密切合作，以便于有效地制止網絡侵權行為的蔓延；第二，明確網絡服務商可能的版權侵權責任，使得網絡服務商可以在準確預測法律風險的情況下，正常經營和發展網絡信息產業。”【12】，由于數據挖掘本質是對數據進行處理的技術，數據挖掘專利權人為規避因對網絡數據進行處理而導致侵權，擴大數據挖掘專利的應用范圍，從而收取更多的專利費，并主張適用“避風港規則”，這不利于保護原始數據提供者和社會資源，因此有必要設立“避風港規則”有限使用原則，從而衡平專利人、原始數據提供者或社會公眾的利益。

4.知識發現的合理使用原則

數據挖掘專利是從數據庫中通過技術獲取有益知識的過程，知識的發現依賴于已有數據和數據挖掘專利的技術手段，發現的知識一經獲取即具有了社會資源的自然屬性，對于這部分知識，數據挖掘專利人在賦予用戶使用專利時，一般會對其使用范圍和歸屬作出約定，通常而言，對大型或特大型商場的數據挖掘獲取的關聯數據的知識會被商場以商業秘密而言予以保密，但是這部分知識中蘊含的信息不僅僅涉及到商場自身的經營，還涉及到社會整體經濟運行，故而對于這部分知識的使用，應在考慮社會整體運行有序和社會利益的前提下，建立知識發現的合理使用原則。

（二）數據挖掘專利利益衡平的模式

1.設立基于分配正義的利益分配和補償機制

自從分配正義被亞里斯多德提出來后，因其對社會財富、榮譽、權利等有價值的東西的分配方式符合社會對公平正義的要求而受到推崇，并被貫徹到各種以社會公平正義為目的而制定的社會制度中。由于“分配正義核心是利益的分配”【13】，故對本文探討的數據挖掘專利的利益分配亦應遵循以分配正義為基礎的利益分配和補償機制，專利人之間利益分配應遵循同樣方式對待，對于專利人和使用者之間利益分配在考慮不同方面因素基礎上不同方式對待。鑒于數據挖掘專利所帶來的利益并不僅僅是專利本身的利益，還包括因使用數據挖掘專利所發現有益知識而帶來的利益，對于數據挖掘專利權人和專利的使用者而言，這兩部分的利益并不僅僅存在專利的授權使用費中，還存在于對發現知識的使用利益的分享上，故對于這部分利益的分配和補償，應以限制專利權人利用其優勢地位而獲取過多利益為基礎，在對專利權人獲取專利使用費的內涵和繳付方式上進行規制，對使用者利用數據挖掘專利獲取的有益知識對使用者帶來的收益為考慮對象，對專利使用協議中關于利益分享條文進行適當的衡平，從而達到既維護專利權人利益又對使用的利益進行保護的目的。對于不同的專利權人而言，開發者利用不同的算法和不同的數據處理方式，開發出了不同的數據挖掘技術，并申請了不同的專利。但是每賦予開發者一項專利，都會在無形中阻礙其他開發者利用原專利或在原有專利基礎上開發更加完善的數據挖掘專利，雖然在計算機技術中可以利用強制授權使用方式利用原有的專利，但是這并不利于其他開發者開發出新的技術，因而“數據挖掘專利者尚未完全成為開放源代碼”【14】的擁護者和實行者前，需要根據數據挖掘技術特點，對利用同一算法或同一分析技術的開發者之間的利益，在考慮利益貢獻度的基礎上進行彈性分配，根據后一開發者利用前一專利權人專利的程度，適當將后一專利人獲取利益向前一專利人予以彈性分配，從而便捷的衡平前后專利人的利益，為開發者開發出新的數據挖掘專利創造新的條件，促進數據挖掘技術更快發展。

2.調整數據挖掘專利利益保護對象

自1975年以后，美國以判例的形式推動了專利保護軟件知識產權活動的開展，如“1978年Freeman案件”【15】和“1981年Diamond vs Dieh案件(450U. S.175(1981)”【16】，“ 1992年In re Alappat案件”【17】，均是運用專利法保護軟件知識產權的典型案例，美國還逐漸在相關的知識產權法律體系中完善利用專利保護計算機軟件和硬件的規定；在美國的帶動下，各國紛紛利用專利對計算機硬件和軟件進行保護。在數據挖掘技術提出以后申報專利過程中，對于數據挖掘專利保護對象大多維護在現有軟件專利保護范圍之內，但是這種保護并不能保護利用算法而得出有益知識的這一過程中的所體現的所有智力活動，特別是對建立數據挖掘的基礎—算法的構思者或開發者。有鑒于此，有必要對現有數據挖掘專利利益保護對象進行調整，主要是補充對數據挖掘中特殊算法開發者的利益保護，“在運用程序語言規則進行模式設計的過程中，算法是運用最多的軟件構思方式”【18】。“算法是對特定問題求解步驟的一種描述，是為了解決一個或一類問題而給出的一個確定的、有限的操作序列”【19】，“一個算法通常由若干個邏輯步驟組成，而計算機中的算法就是把指令或語句組合成程序以處理特定數據的方法,屬于計算機程序的設計構思”【20】，但按照專利法的規定，專利法只保護運用規律外在表達，對于規律是不予保護的，算法作為程序的設計構思即是軟件的設計的內在規律，不能作為專利的保護對象，故算法是不在目前的專利保護范圍內，但對于數據挖掘專利而言，算法構成了數據挖掘專利的基礎，如果不對算法進行保護僅保護利用算法得出的數據挖掘技術的利益，這會在一定程度上將算法構思者的智力成果權和利益轉移到利用算法得出數據挖掘技術的開發者手中，不符合利益衡平的要求，故建議在目前數據挖掘專利利益保護中考慮算法開發者的利益，并適當進行利益分配，以衡平其中的利益沖突。

3.控制數據挖掘專利使用權限和范圍

數據挖掘專利主要是對數據進行處理的計算機技術，專利權人在授權使用書中對使用者的使用行為作出約定將專利授予給使用者使用后，通常并不在實際上對使用者的使用行為進行約束。但是鑒于數據挖掘技術的強大數據處理能力和網絡廣泛化使用，使用者在使用數據挖掘專利中有可能導致侵權現象發生，即便是專利權人采用在線提供數據挖掘專利方式或網絡服務平臺方式提供服務，在專利授權書中盡可能的對使用者的使用行為進行約束，并在事后通過適用“避風港規則”以規避自身的責任。但是在目前各國對侵權行為認定的技術手段角度出發，專利權人的責任不能完全被免除，即便在事后專利權人在對被侵權人賠償后并對實際使用者進行追責以彌補自身的損失，專利權人在此過程中自身利益也會受到一定損害。為避免這種情況發生，衡平使用數據挖掘專利導致侵權時專利權人和使用者之間的利益沖突，建議對數據挖掘專利的使用權限和范圍通過一定的計算機規范或規則限定下來，并將這種限定在數據挖掘的專利中以一定的用戶使用權限和觸發器權限6.觸發器（trigger）是個特殊的存儲過程，它的執行不是由程序調用，也不是手工啟動，而是由事件來觸發，比如當對一個表進行操作（insert，delete， update）時就會激活它執行。觸發器經常用于加強數據的完整性約束和業務規則等。詳見姚志偉：《基于C/S模式的使用權限管理系統的設計與實現》，電子科技大學碩士學位論文。管理條件等技術手段實施，同時在數據挖掘專利權人之間建立相應的侵權損害基金；當用戶在無過錯情況下觸發這些限制而導致的損害建議在衡平機制中由雙方共同負擔，當用戶在有意情況下觸發這些限制由用戶承擔損失，即便是用戶無法查找或用戶無力承擔損失賠償，由侵權損害基金負責按比例賠償，以求最大限度的維護專利權人和他人的利益不受損害。

4.確立政府對利益分配的有限管理

在社會分配的三種層次之中，處于第一層次由市場對社會財富等進行分配是社會分配的主要方式，處于第二層次的政府調控分配方式和處于第三層次的社會調控分配方式是市場分配方式的補充。由于數據挖掘專利是一種專用權，需要由政府相關機構進行認定并賦予專用權，并對數據挖掘專利實施情況進行管理，故政府在數據挖掘專利中的權限比較大，為維護數據挖掘涉及各方的利益，建議對政府在對高科技專利管理過程中的權限根據技術特點進行限定，弱化政府對專利實施過程中利益的影響，擴大市場對數據挖掘專利引導作用，并將利益分配方式交由市場完成，政府僅僅在此過程中起到游戲規則的制定者和裁判者的角色，以此來促進專利市場化的利益配置作用，從而更好的衡平數據挖掘專利的利益，促進數據挖掘技術發展。

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