MaSS:基于单位数据贡献的模型定价框架

摘要：

数据驱动型的机器学习模型已经是大势所趋,但是对于如何促进机器学习模型市场发展的研究还为之甚少.现有的研究主要分为两方面:一方面是数据拥有者和中间商之间的交互,即数据所有者的补偿问题;另一方面是模型买家与中间商之间的交互,即模型的定价问题.但是对于模型交易市场而言,这两个问题是密不可分的.因此针对这个问题,提出了新的模型定价框架MaSS.MaSS采用了新的效用评估指标Shapley值,然后基于该指标提出了三阶段的Stackelberg博弈的模型交易框架,其中包含了三方参与人:模型买家、中间人、数据拥有者.数据拥有者提供带有噪音的数据给中间人.中间人进一步将数据加工成模型买家需要的模型,向模型买家提供模型从而获利.他们之间相互作用形成一个Stackelberg博弈,以使得参与交易的所有人实现收益最大化,并从理论上证明了均衡定价策略存在的唯一性.最后,通过对真实数据大量模拟,证明了其显著的性能.

关键词：数据定价、模型定价、Shapley值、Stackelberg博弈

所属期刊栏目：17

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：2252-2264