基于数据纯度的模型博弈定价方法

摘要：

[目的]在大数据时代,数据流通和共享已经是大势所趋.因此数据定价与交易方法近来广受关注.作为数据定价的重要组成部分,模型定价是数据定价研究的重中之重.在模型定价中,首先需要解决数据拥有者的补偿问题和参与人的收益最大化问题.其次,为了使数据拥有者放心地参与到数据交易中,还要回应其隐私需求.同时,作为模型精度直接影响因素的数据质量也是研究重点.[方法]因此本文在考虑用户隐私需求和数据质量的基础上,提出了基于数据纯度的模型博弈定价方法,在数据收购端以数据质量和噪声多少即隐私保护水平作为补偿依据,在模型出售端以博弈论为定价方法.[结果]本文提出的方法既能给予数据拥有者公平便利的补偿,又能使数据平台和模型购买者收益最大化.[局限]但是对于复杂交易环境下的博弈过程仍需相应改进.[结论]通过实验证明了方法的有效性,为模型定价和数据市场的发展提供了新思路.

关键词：数据质量、博弈论、数据市场、模型定价、隐私保护

所属期刊栏目：5

分类号：TP393.08;X1;F224.32

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-11-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：63-73