近年來隨著大數(shù)據(jù)的廣泛普及和應用,數(shù)據(jù)資源的價值逐步得到重視和認可,數(shù)據(jù)交易需求也在不斷增加。數(shù)據(jù)交易平臺是數(shù)據(jù)交易行為的重要載體,可以促進數(shù)據(jù)資源整合、規(guī)范交易行為、降低交易成本,成為當前各地促進數(shù)據(jù)流通的主要舉措之一。然而,從數(shù)據(jù)平臺整體發(fā)展水平來看,當前大數(shù)據(jù)交易仍然面臨著諸多問題:(1)數(shù)據(jù)供需不對稱使得數(shù)據(jù)交易難以滿足社會有效需求,數(shù)據(jù)成交率和成交額不高;(2)數(shù)據(jù)開放進程緩慢,“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象在一定程度上制約了數(shù)據(jù)交易整體規(guī)模,影響數(shù)據(jù)變現(xiàn)能力;(3)數(shù)據(jù)交易過程中無法有效破解數(shù)據(jù)定價難題。針對上述存在的問題,本文提出將移動感知技術應用于數(shù)據(jù)交易市場,以此解決數(shù)據(jù)資源供需不平衡問題。然而構建基于移動感知的數(shù)據(jù)交易市場仍然面臨著傳統(tǒng)移動感知和數(shù)據(jù)交易平臺不曾遇到的難題。在移動群體感知中,由于需要普通人群作為參與者加入到感知任務活動中去收集并分享數(shù)據(jù),因此也給數(shù)據(jù)的收集工作帶來了更多的機遇和挑戰(zhàn)。此外,數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、數(shù)據(jù)價值難以衡量,缺乏有效數(shù)據(jù)定價規(guī)則,已經(jīng)成為制約數(shù)據(jù)交易和流通的不利因素。正因為如此,如何選擇合適的參與者提供高質(zhì)量的感知數(shù)據(jù),以及如何對收集到的數(shù)據(jù)制定合理價...

【文章頁數(shù)】：126 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
致謝
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 移動感知數(shù)據(jù)市場
        1.2.1 移動感知數(shù)據(jù)市場系統(tǒng)結構
        1.2.2 移動感知數(shù)據(jù)市場工作流程
        1.2.3 移動感知數(shù)據(jù)市場主要研究內(nèi)容
    1.3 參與者選擇與數(shù)據(jù)定價相關工作
        1.3.1 參與者選擇
        1.3.2 數(shù)據(jù)定價
    1.4 參與者選擇與數(shù)據(jù)定價模型考慮因素
        1.4.1 感知任務參與者方面因素
        1.4.2 數(shù)據(jù)平臺方面因素
        1.4.3 數(shù)據(jù)消費者方面因素
    1.5 本文研究內(nèi)容與組織結構
        1.5.1 本文研究內(nèi)容
        1.5.2 本文章節(jié)安排
2 基于空間覆蓋的感知任務參與者選擇策略研究
    2.1 引言
    2.2 問題描述
    2.3 基于空間覆蓋的參與者選擇策略
        2.3.1 系統(tǒng)模型
        2.3.2 由空間覆蓋驅(qū)動的收益成本模型
        2.3.3 移動感知任務參與者選擇示例
    2.4 算法研究
        2.4.1 問題復雜性分析
        2.4.2 改進的貪婪遺傳算法
    2.5 實驗與結果分析
        2.5.1 數(shù)據(jù)集與參數(shù)設置
        2.5.2 基于真實數(shù)據(jù)集的評估結果
        2.5.3 基于模擬數(shù)據(jù)集的評估結果
    2.6 本章小結
3 基于邊際主義的感知任務參與者選擇策略研究
    3.1 引言
    3.2 問題描述
    3.3 基于邊際主義的參與者選擇策略
        3.3.1 系統(tǒng)模型
        3.3.2 參與者的服務質(zhì)量
        3.3.3 由服務質(zhì)量驅(qū)動的收益成本模型
    3.4 算法研究
        3.4.1 問題復雜性分析
        3.4.2 具有退火機制的貪婪隨機自適應搜索算法
    3.5 實驗與結果分析
        3.5.1 數(shù)據(jù)集與基線算法
        3.5.2 基于真實數(shù)據(jù)集的評估結果
        3.5.3 基于模擬數(shù)據(jù)集的評估結果
    3.6 本章小結
4 基于質(zhì)量等級的通用數(shù)據(jù)定價模型研究
    4.1 引言
    4.2 問題描述
    4.3 基于質(zhì)量的數(shù)據(jù)價值評估
        4.3.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量標準
        4.3.2 數(shù)據(jù)價值評估
        4.3.3 數(shù)據(jù)質(zhì)量效用
        4.3.4 質(zhì)量效用函數(shù)的評估
    4.4 基于質(zhì)量等級的優(yōu)化定價模型
        4.4.1 購買意愿
        4.4.2 數(shù)據(jù)市場的最大化盈利函數(shù)
        4.4.3 最優(yōu)定價
    4.5 仿真驗證
    4.6 本章小結
5 基于敏感等級的匿名化個人數(shù)據(jù)定價模型研究
    5.1 引言
    5.2 問題描述
    5.3 個人數(shù)據(jù)定價的框架設計
        5.3.1 利益相關者描述
        5.3.2 公平的敏感信息損失補償方案
        5.3.3 消費者自我選擇行為分析
    5.4 個人數(shù)據(jù)定價的雙層優(yōu)化模型
    5.5 混合遺傳模擬退火算法
    5.6 仿真實驗
        5.6.1 參數(shù)設置
        5.6.2 實驗結果與分析
    5.7 本章小結
6 結論與展望
    6.1 工作總結
    6.2 研究展望
參考文獻
作者簡歷及在學研究成果
學位論文數(shù)據(jù)集



本文編號：3766622