發(fā)布時間：2021-04-20 14:48

　　21世紀以來,大數(shù)據(jù)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、區(qū)塊鏈等數(shù)據(jù)技術(shù)迅猛發(fā)展,推動了人類社會從信息時代到數(shù)據(jù)時代的轉(zhuǎn)變。在數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)的核心資產(chǎn),如何有效發(fā)揮數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值卻面臨不少難題�，F(xiàn)有的理論和方法難以甄別海量數(shù)據(jù)中有價值的數(shù)據(jù)、難以有效分析與量化數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值,現(xiàn)行的數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易模式難以保障數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值實現(xiàn)過程的安全。因此,如何衡量數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值、如何構(gòu)建安全可靠的數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易環(huán)境成為數(shù)據(jù)資產(chǎn)研究的前沿問題�；谏鲜稣J知,本文以數(shù)據(jù)資產(chǎn)為研究對象,以分析及量化數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值、安全實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值為目標。在明確數(shù)據(jù)資產(chǎn)的定義,分析數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的構(gòu)成及其影響因素的基礎(chǔ)上,提取了數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的特征維度,設(shè)計了數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值分析模型框架;采用深度學習技術(shù),構(gòu)建了數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值分析模型;基于區(qū)塊鏈技術(shù),構(gòu)建了數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易體系;提出了港口為核心的商務(wù)圈的應(yīng)用場景,探索了數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值分析模型與交易體系在實際場景中的應(yīng)用方式。首先,本文從數(shù)據(jù)資產(chǎn)的理論研究出發(fā),在綜述國內(nèi)外相關(guān)理論研究的基礎(chǔ)上,明確了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的定義、來源及分類,論述了數(shù)據(jù)資產(chǎn)在數(shù)據(jù)經(jīng)濟的四個發(fā)展階段作為資源、產(chǎn)品、資產(chǎn)... 

【文章來源】：北京交通大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：164 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
致謝
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景及選題意義
        1.1.1 課題的研究背景
        1.1.2 問題的提出及選題意義
    1.2 研究思路和論文結(jié)構(gòu)
        1.2.1 論文研究思路
        1.2.2 論文結(jié)構(gòu)
    1.3 研究主要創(chuàng)新點
2 基本概念術(shù)語和文獻綜述
    2.1 基本概念及術(shù)語界定
        2.1.1 數(shù)據(jù)及其特征
        2.1.2 資產(chǎn)及其特征
        2.1.3 數(shù)據(jù)資產(chǎn)及其特征
    2.2 數(shù)據(jù)資產(chǎn)相關(guān)研究現(xiàn)狀綜述
        2.2.1 國外研究現(xiàn)狀綜述
        2.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀綜述
    2.3 深度學習相關(guān)研究綜述
        2.3.1 深度學習的基本思想
        2.3.2 深度學習與淺層學習對比
        2.3.3 深度學習與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系
        2.3.4 深度學習的應(yīng)用現(xiàn)狀
    2.4 區(qū)塊鏈相關(guān)研究綜述
        2.4.1 區(qū)塊鏈的基本思想
        2.4.2 區(qū)塊鏈的應(yīng)用現(xiàn)狀
    2.5 本章小結(jié)
3 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值分析
    3.1 數(shù)據(jù)資產(chǎn)的來源與分類
        3.1.1 數(shù)據(jù)資產(chǎn)的來源
        3.1.2 數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收集
        3.1.3 數(shù)據(jù)資產(chǎn)的分類
    3.2 數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值體現(xiàn)
        3.2.1 數(shù)據(jù)作為資源的價值體現(xiàn)
        3.2.2 數(shù)據(jù)作為產(chǎn)品的價值體現(xiàn)
        3.2.3 數(shù)據(jù)作為資產(chǎn)的價值體現(xiàn)
        3.2.4 數(shù)據(jù)資產(chǎn)作為資本的價值體現(xiàn)
    3.3 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值分析的難點與現(xiàn)有分析方法的局限
        3.3.1 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值分析的難點
        3.3.2 現(xiàn)有價值分析方法的局限
    3.4 基于特征維度的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值分析方法
        3.4.1 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的構(gòu)成
        3.4.2 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的影響因素
        3.4.3 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的特征維度
        3.4.4 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值分析模型框架
    3.5 本章小結(jié)
4 基于深度學習的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值分析模型構(gòu)建
    4.1 基于深度學習構(gòu)建模型的優(yōu)勢
        4.1.1 對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的特征有良好的適用性
        4.1.2 深度學習較其它人工智能算法的優(yōu)勢
    4.2 基于深度學習的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值分析模型設(shè)計
        4.2.1 構(gòu)建模型的總體思路
        4.2.2 數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理
        4.2.3 確定價值分析模型結(jié)構(gòu)
        4.2.4 確定模型初始化方法
    4.3 基于深度學習的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值分析模型優(yōu)化
        4.3.1 模型優(yōu)化目標
        4.3.2 優(yōu)化算法的選擇
        4.3.3 優(yōu)化算法效果對比
    4.4 基于深度學習的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值分析模型訓(xùn)練
        4.4.1 樣本獲取
        4.4.2 訓(xùn)練過程
        4.4.3 訓(xùn)練結(jié)果
    4.5 本章小結(jié)
5 基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易體系構(gòu)建
    5.1 數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易現(xiàn)狀及問題
        5.1.1 數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易的作用
        5.1.2 當前數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易的模式
        5.1.3 當前數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易存在問題
    5.2 基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易體系的整體框架構(gòu)建
        5.2.1 構(gòu)建目標及原則
        5.2.2 相關(guān)參與方
        5.2.3 整體架構(gòu)設(shè)計
        5.2.4 交易體系的優(yōu)勢
    5.3 基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易流程設(shè)計
        5.3.1 交易流程設(shè)計
        5.3.2 共享數(shù)據(jù)索引構(gòu)建的任務(wù)
        5.3.3 數(shù)據(jù)資產(chǎn)查詢的任務(wù)
        5.3.4 數(shù)據(jù)資產(chǎn)獲取的任務(wù)
    5.4 基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易的保障機制設(shè)計
        5.4.1 去中心化交易機制
        5.4.2 雙向匿名機制
        5.4.3 信用證明機制
        5.4.4 所有權(quán)認證機制
        5.4.5 數(shù)據(jù)保密機制
        5.4.6 造假問題控制機制
    5.5 本章小結(jié)
6 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值分析模型與交易體系的應(yīng)用研究
    6.1 應(yīng)用背景與目標
    6.2 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值分析系統(tǒng)的原型設(shè)計——以某港口企業(yè)為例
        6.2.1 基于深度學習的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值分析系統(tǒng)框架設(shè)計
        6.2.2 原型系統(tǒng)關(guān)鍵功能模塊的實現(xiàn)
        6.2.3 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值分析結(jié)果
        6.2.4 EDAVA系統(tǒng)在數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易體系中的應(yīng)用
    6.3 數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易體系的應(yīng)用研究——以港口行業(yè)為例
        6.3.1 相關(guān)參與方及其需求
        6.3.2 數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易體系在港口行業(yè)的應(yīng)用
        6.3.3 數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易注意事項
    6.4 本章小結(jié)
7 結(jié)論與展望
    7.1 論文的主要結(jié)論
    7.2 未來研究展望
參考文獻
作者簡歷及攻讀博士學位期間取得的研究成果
學位論文數(shù)據(jù)集



本文編號：3149882