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机器学习–品牌保护技术的未来

机器学习–品牌保护技术的未来

在该系列的最后一部分中,我们将重点关注品牌保护的机器学习元素。本文将介绍机器学习如何对维护更新和有效的IP保护解决方案至关重要。

在我们之前的博客文章中,您可以了解如何 图像识别 and case management are vital to 品牌保护解决方案。

现代的 品牌保护 services 对于任何商标持有人或法律公司来说是必要的。品牌保护涉及保护销售和品牌声誉;它是关于保障合作伙伴,投资者和客户。

市场上有许多品牌保护提供商,所有人都有若干方案。本文旨在为决策者提供快速清单的功能和能力,即任何良好的品牌保护服务应包含。在此列表中,我们将包括考虑系统的可用性,功能和复杂性的方面。

机器学习简介

机器学习 是赋予程序识别数据中相关性和模式的能力的名称。这是任何技术品牌保护解决方案的重要特征。机器学习允许程序快速且自动更新他们的搜索参数,而没有员工的成员,必须通过数据列表来查找共性。此过程意味着保护服务不断更新和不断发展,以提高效率并转向近100%的自动化服务。

当品牌保护软件检测到潜在的IP侵权时,但包含新的特征,例如不同的关键字或图像操纵,它们被放置在“评论”文件中。确认或拒绝审查案件后,系统可以识别拒绝和接受案件之间的相似之处,并相应地调整其规则。这意味着不再需要审查这些新元素,而是通过自动被拒绝或接受,而是自动化过程的一部分。这种形式的机器学习意味着系统在产品或品牌上运行的时间越长,它遇到的变化越多,而且它越智能化,高效。

机器学习& keywords

最多 品牌保护产品 使用关键字来搜索项目。虽然各技术的性能可能不同,但基本方法保持不变;程序检查电子商务站点和其他平台,根据描述或标记的方式查找项目。这些描述可以称为“关键字”。

但是,由于用于出售假冒和副本的方法中的复杂性增加,关键字经常改变。为了维持有效的搜索过程,关键字监控技术应该能够识别所发现和建议或自动更新其搜索参数的项目中的趋势。

例如,项目经常使用多个关键字来描述除产品名称以外的列表。机器学习系统应该能够识别出在其搜索参数中不包含的这些附加关键字,并建议它们作为新的主要搜索项。

关键字分析是在线品牌保护使用机器学习的重要组成部分

例如,在搜索“曼彻斯特示例FC”衬衫;多个确认的IP侵权案例包含额外的单词“真实外观”,机器学习系统将能够识别此模式并将此短语添加到其搜索参数中。

 

机器学习& image recognition

相同的学习过程可以应用于图像识别特征。该程序能够检测图像模式并更新其搜索参数。

可以应用于图像识别过程的每个步骤。在对象识别中,如果多个确认的情况也包含一个新元素,则系统可以识别出来并更新其对象定义。

机器学习系统不断更新其搜索参数

这对于设计或产品识别特别有用。设计的图像通常由伪造者编辑,因此它们是相似的,但并不完全匹配真实产品。这可能涉及改变颜色或其他元素的色调。一旦确认了有几种操纵案例,系统将自动更新此操作以创建新的标准。

 

机器学习&品牌滥用验证

正如机器学习用于改善关键字和图像识别的检测技术,它可以用于改善验证过程。在搜索过程完成后,该项目被确认为“产品”,程序必须决定此产品是否是假冒伪造。

通常,这是分析师的工作。然而,自动化解决方案可以在确认为假核的情况下检测模式。具有高频图案和低含量歧义的案例可以自动被标记为非原始或侵权产品。

自动验证规则很容易应用于关键字;例如,如果包含关键字“AAA质量”的百分之九十七个列表是非原版产品,则程序可以自动将所有这些标记为侵权,知道错误裕度极低。

销售位置是另一种易于自动验证方法。如果一个品牌直接或通过经销商在网站上销售,那么假设网站上的产品不是真正的(不包括二手站点)是安全的。

例如,像ioffer这样的臭名昭着的市场,不太可能出售正品产品。该系统将能够识别出从该站点的每种情况都被接受,因此更新其规则以启动自动发现的项目的实施过程。

由于系统与侵权进行更多交互,验证模式和规则可能变得更加复杂。验证规则可以基于数百个元素;将采用人类分析师日的模式以识别和实施作为验证规则。

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