【技術實現步驟摘要】
一種基于區塊鏈和Stackelberg博弈論的大數據交易方法
[0001]本專利技術屬于無形資產評估領域，尤其涉及一種基于區塊鏈和Stackelberg博弈論的大數據交易方法。
技術介紹
[0002]現有的大數據交易方案中都是假設交易主體自愿或者主動參與交易，但實際情況是交易主體加入大數據交易平臺的主觀意愿不強；其次，數據提供者在定價機制中處于主導地位，數據消費者處于被動地位，缺少話語權，無法實現自身利益最大化。博弈論定價機制是通過交易主體之間的博弈過程能在一定程度上彌補信息不對稱和大數據價值雙向不確定性的問題，所以基于博弈論的定價機制有可能是目前最適合用于大數據定價的方式。我們希望使用基于區塊鏈和元組的大數據定價機制給出原始大數據價格的下限從而實施博弈論定價。但是數據消費者面臨大數據使用場景不同所需要的數據質量、數據隱私的等級也是不盡相同的，所以采用直接定量的方式出售數據明顯是不合適的。
技術實現思路
[0003]本專利技術目的在于提供一種基于區塊鏈和Stackelberg博弈論的大數據交易方法，以解決上述的技術問題。
[0004]為解決上述技術問題，本專利技術的一種基于區塊鏈和Stackelberg博弈論的大數據交易方法的具體技術方案如下：
[0005]一種基于區塊鏈和Stackelberg博弈論的大數據交易方法，包括建立三邊Stackelberg博弈論定價模型和建立基于Stackelberg的智能合約算法；所述三邊Stackelberg博弈論定價模型，用于交易各方在大數據交易中通...
【技術保護點】
【技術特征摘要】
1.一種基于區塊鏈和Stackelberg博弈論的大數據交易方法，其特征在于，包括建立三邊Stackelberg博弈論定價模型和建立基于Stackelberg的智能合約算法；所述三邊Stackelberg博弈論定價模型，用于交易各方在大數據交易中通過不斷博弈獲得更多信息，交易主體由數據消費者、數據提供者、數據服務提供商組成，數據消費者根據自己的需求選擇不同等級的數據質量、數據隱私的大數據，各交易主體根據當前博弈信息選擇最優的定價策略；所述基于Stackelberg的智能合約算法用于激勵用戶參與大數據交易和實現各方利益的最大化。2.根據權利要求1所述的大數據交易方法，其特征在于，所述建立三邊Stackelberg博弈論定價模型，包括如下步驟：步驟1.1：數據提供者采集、存儲和維護原始大數據，選擇出售數據的策略，將原始大數據出售給數據服務提供商；步驟1.2：數據服務提供商從數據提供者手中購買一定單位大小的原始大數據，然后對原始大數據進行特征工程，并將處理后的大數據按照不同數據質量和數據隱私級別出售給數據消費者；步驟1.3：數據消費者根據自己的需求和購買策略任意選擇購買經由數據服務提供商處理后不同數據質量、不同數據隱私級別、不同數據量大小的大數據；步驟1.4：建立下層Stackelberg博弈模型，用于數據服務提供商在數據消費者采用最優購買策略的情況下為單位數據設定最優的價格，實現數據消費者和數據服務提供商的博弈均衡；步驟1.5：建立上層Stackelberg博弈模型，用于數據提供者根據數據服務提供商的最優策略動態調整數據的價格，實現交易中各方利益最大化。3.根據權利要求2所述的大數據交易方法，其特征在于，所述步驟1.1包括如下具體步驟：假設在一個大數據交易平臺中，大數據是由數據提供者采集存儲的，采集、維護數據的成本用h表示，原始數據的定價用p
s
表示，只有當滿足條件p
s
?
h＞0時，數據所有者才會選擇出售數據的策略，用m表示數據服務提供商從數據提供者那里購買的所需數據的單位大小，得到數據消費者的預期收益為U1(m,p
s
)＝(p
s
?
h)
·
m
????
(1)其中大數據以不同單位大小m的數據集的形式出售，并且大數據是重復出售的，m是無上限的。4.根據權利要求2所述的大數據交易方法，其特征在于，所述步驟1.2包括如下具體步驟：在基于Stackelberg博弈的大數據定價模型的中間層，數據服務提供商購買數據提供者手中的原始數據后，對原始數據進行清洗、分析，對于處理不同質量數據的成本是不相同，數據質量要求越高，付出成本就越高，數據質量的等級集合用F表示，令F＝[f1,f2,
…
,f
n
]
T
，得到為達到數據質量等級i，數據服務提供者需在每單位數據大小上付出的成本為：Q
i
＝ρln[1+f
i
]
????
(2)其中ρ是與單位數據成本相關的擬合參數，數據服務提供商除了需要付出處理數據的成本之外，數據服務提供商還需支付向區塊鏈大數據交易平臺支付交易服務費t以使得交
易能夠快速通過，數據服務提供商的期望收入表示為：U2(m,p
b
,p
s
)＝p
b
m
?
p
s
m
?
Q
i
?
t
????
(3)其中p
b
表示處理數據的定價，t表示交易服務費，同理，只有當數據服務提供商的預期收入為正時才會選擇出售策略，另外，定義數據服務提供商的成本價格為p
bmin
，期望收入U2(m,p
b
,p
s
)等于0時數據服務提供商最優價格當m趨向于無窮小時，p
bmax
＝A
j
K
i
。5.根據權利要求2所述的大數據交易方法，其特征在于，所述步驟1.3包括如下具體步驟：對大數據定義5個不同的隱私級別，使用集合C＝[c1,c2,
…
,c5]
T
表示，數據隱私級別越高所對應的數值越低，受到數據隱私級別j影響的大數據價值表示為：A
j
＝α1?
α2e
α3rj
????
(4)其中α1、α2、α3是根據實驗真實得到效用函數的曲線擬合參數；數據量對大數據價值的影響定義為：D(m)＝ln(1+m)
????
(5)數據的質量對大數據的價值也有很大的影響，所以將數據質量對大數據價值影響定義為：K
i
＝ks
i
+μ
????
(6)其中參數k,μ均為擬合因子；數據消費者根據自己的需求任意選擇不同數據質量、不同數據隱私級別、不同數據量大小的大數據，得到數據消費者...
【專利技術屬性】
技術研發人員：黃杰，馮凱璇，萬健，秦征，張蕾，王海江，陳芳妮，張麗娟，
申請(專利權)人：浙江科技學院，
類型：發明
國別省市：
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