【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及数据交易领域，尤其涉及基于多源数据的数据交易方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、在大数据时代，数据已成为关键的生产要素，数据交易是一种促进数据资源流通的重要方式。数据交易的普及促进了数据共享，推动了各行业向数据驱动的智能化方向快速发展。
2、然而，现有的数据交易模式大多采用数据源的卖家与数据源的买家之间一对一的直接交易方式，此类交易方式多采用非合作博弈模型来进行利益分配。但在这种交易模式下，各数据源卖家通常自行制定定价策略，导致利益分配趋于分散，不同数据源的卖家之间难以实现利益共赢。
技术实现思路
1、基于上述问题，本申请实施例提供了基于多源数据的数据交易方法、装置、设备及存储介质，目的是通过多源数据的合作交易方式，优化数据产品的定价和收益分配，实现数据源卖家之间的利益共赢。
2、第一方面，本申请实施例提供了基于多源数据的数据交易方法，包括：
3、获取所述数据产品中各个所述数据源的价值信息和各个所述数据源之间的耦合关系和耦合程度；
4、基于每个所述数据源的价值信息和各个所述数据源之间的耦合关系和耦合程度，构建数据交易模型；
5、对所述数据交易模型进行求解，得到所述数据产品的最优定价和各个所述数据源的卖家的最优收益分配比例；
6、根据所述数据产品的最优定价和所述各个数据源的卖家的最优收益分配比例，进行对所述数据产品的交易结算。
7、在一实施例中，所述数据源包括用于描述数据实体本
8、在一实施例中，所述数据源的卖家包括对应于数据产品的整合卖家、对应于内生数据的数据卖家和对应于关系数据的数据卖家。
9、在一实施例中，所述数据交易模型包括收益函数，所述收益函数用于计算所述数据产品的交易结算总收入扣除构成所述数据产品的各数据源的总成本后的净收益；所述对所述数据交易模型进行求解，得到所述数据产品的最优定价，包括：
10、在预设的定价范围内生成多个初始定价；
11、对于每个所述初始定价，使用局部优化算法调整所述初始定价，使得所述收益函数向最大值方向收敛，得到每个所述初始定价对应的局部最优定价；
12、从多个所述初始定价对应的局部最优定价中，得到使所述收益函数取得最大值的局部最优定价，并将所述使所述收益函数取得最大值的局部最优定价作为全局的最优定价。
13、在一实施例中，所述局部优化算法包括以下至少之一：梯度下降算法，多启动局部优化算法，模拟退火算法，粒子群优化算法。
14、在一实施例中，所述数据交易模型包括纳什谈判函数，所述纳什谈判函数用于计算每个卖家最大化的增益收益；所述增益收益表征所述卖家通过合作售卖数据源所获得的超出独立售卖数据源情况下的额外收益；所述对所述数据交易模型进行求解，得到所述各个数据源的卖家的最优收益分配比例，包括：
15、利用拉格朗日乘数法求解所述纳什谈判函数的最大化问题，并构建拉格朗日函数；
16、求解所述拉格朗日函数，得到每个所述数据源的卖家对应的最优分配收益比例。
17、在一实施例中，所述数据交易模型包括纳什谈判函数，所述纳什谈判函数用于计算每个卖家最大化的增益收益；所述增益收益表征所述卖家通过合作售卖数据源所获得的超出独立售卖数据源情况下的额外收益；所述对所述数据交易模型进行求解，得到所述各个数据源的卖家的最优收益分配比例，包括：
18、利用拉格朗日乘数法求解所述纳什谈判函数的最大化问题，并构建拉格朗日函数；
19、求解所述拉格朗日函数，得到每个所述数据源的卖家对应的最优分配收益比例。
20、第二方面，本申请实施例还提供了一种基于多源数据的数据交易装置，包括：
21、获取单元，用于获取所述数据产品中各个所述数据源的价值信息和各个所述数据源之间的耦合关系和耦合程度；
22、模型构建单元，用于基于每个所述数据源的价值信息和各个所述数据源之间的耦合关系和耦合程度，构建数据交易模型；
23、模型求解单元，用于对所述数据交易模型进行求解，得到所述数据产品的最优定价和各个所述数据源的卖家的最优收益分配比例；
24、交易结算单元，用于根据所述数据产品的最优定价和所述各个数据源的卖家的最优收益分配比例，进行对所述数据产品的交易结算。
25、第三方面，本申请实施例还提供了一种计算机设备，包括：
26、中央处理器，存储器，输入输出接口；
27、所述存储器为短暂存储存储器或持久存储存储器；
28、所述中央处理器配置为与所述存储器通信，并执行所述存储器中的指令操作以执行上述任意一项所述基于多源数据的数据交易方法的步骤。
29、第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，执行上述任意一项所述基于多源数据的数据交易方法的步骤。
30、第五方面，本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，其上存储有计算机程序/指令，所述计算机程序/指令被处理器执行时，用于实现上述任意一项所述的基于多源数据的数据交易方法。
31、从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：
32、本申请实施例通过获取数据产品中各个数据源的价值信息和各个数据源之间的耦合关系和耦合程度；基于每个数据源的价值信息和各个数据源之间的耦合关系和耦合程度，构建数据交易模型；对数据交易模型进行求解，得到数据产品的最优定价和各个数据源的卖家的最优收益分配比例；根据数据产品的最优定价和各个数据源的卖家的最优收益分配比例，进行对数据产品的交易结算。相比传统的一对一直接交易方式，本申请实施例通过多源数据合作，能够形成更丰富全面的数据产品，提高数据源的利用率和使用价值；通过综合考虑每个数据源的价值、数据源之间的耦合关系与耦合程度，从而得出数据产品的最优定价及卖家之间的最优收益分配比例，这样不仅促进了各数据源卖家之间的合作，还避免了利益分散的问题，提升了数据源卖家的整体收益。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于多源数据的数据交易方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多源数据的数据交易方法，其特征在于，所述数据源包括用于描述数据实体本身属性的内生数据，以及用于表征数据实体之间交互或关联的关系数据。
3.根据权利要求2所述的基于多源数据的数据交易方法，其特征在于，所述数据源的卖家包括对应于数据产品的整合卖家、对应于内生数据的数据卖家和对应于关系数据的数据卖家。
4.根据权利要求1所述的基于多源数据的数据交易方法，其特征在于，所述数据交易模型包括收益函数，所述收益函数用于计算所述数据产品的交易结算总收入扣除构成所述数据产品的各数据源的总成本后的净收益；所述对所述数据交易模型进行求解，得到所述数据产品的最优定价，包括：
5.根据权利要求4所述的基于多源数据的数据交易方法，其特征在于，所述局部优化算法包括以下至少之一：梯度下降算法，多启动局部优化算法，模拟退火算法，粒子群优化算法。
6.根据权利要求1所述的基于多源数据的数据交易方法，其特征在于，所述数据交易模型包括纳什谈判函数，所述纳什谈判函数用于计算每个卖
7.一种基于多源数据的数据交易装置，其特征在于，包括：
8.一种计算机设备，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，当所述计算机程序在计算机上运行时，执行如权利要求1至6中任意一项所述的基于多源数据的数据交易方法。
10.一种计算机程序产品，其上存储有计算机程序/指令，其特征在于，所述计算机程序/指令被处理器执行时，用于实现如权利要求1至6中任意一项所述的基于多源数据的数据交易方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于多源数据的数据交易方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多源数据的数据交易方法，其特征在于，所述数据源包括用于描述数据实体本身属性的内生数据，以及用于表征数据实体之间交互或关联的关系数据。
3.根据权利要求2所述的基于多源数据的数据交易方法，其特征在于，所述数据源的卖家包括对应于数据产品的整合卖家、对应于内生数据的数据卖家和对应于关系数据的数据卖家。
4.根据权利要求1所述的基于多源数据的数据交易方法，其特征在于，所述数据交易模型包括收益函数，所述收益函数用于计算所述数据产品的交易结算总收入扣除构成所述数据产品的各数据源的总成本后的净收益；所述对所述数据交易模型进行求解，得到所述数据产品的最优定价，包括：
5.根据权利要求4所述的基于多源数据的数据交易方法，其特征在于，所述局部优化算法包括以下至少之一：梯度下降算法，多启动局部优化算法，模拟退火...
【专利技术属性】
技术研发人员：成锦，丁宁宁，吕自成，黄建伟，
申请(专利权)人：香港中文大学深圳，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。