基于数据质量的公平数据定价

陈思莹; 张丹; 丁小欧; 王宏志

doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2024025

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基于数据质量的公平数据定价

专题：数据资产化技术 | 更新时间：2024-06-03

- 基于数据质量的公平数据定价
- Fair data pricing based on data quality
- 大数据 2024年10卷第2期页码：54-67
- 作者机构：
- 作者简介：
  
  [ "陈思莹（2001－），女，哈尔滨工业大学计算学部硕士生，主要研究方向为数据清洗。" ]
  [ "张丹（1992－），女，博士，哈尔滨工业大学计算学部研究员，主要研究方向为数据质量、以人为中心的人工智能。" ]
  [ "丁小欧（1993－），女，博士，哈尔滨工业大学计算学部助理教授，主要研究方向为数据清洗、时间数据质量管理、时间数据挖掘、工业数据清理和多元时间序列数据中的异常行为挖掘。" ]
  [ "王宏志（1978－），男，博士，哈尔滨工业大学计算学部教授，计算机科学与工程系主任，海量数据计算研究中心主任，黑龙江省大数据科学与工程重点实验室主任，主要研究方向为数据库和大数据。" ]
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目;The National Key Research and Development Program of China(2021YFB3300502);国家自然科学基金资助项目;The National Natural Science Foundation of China(62202126);国家自然科学基金资助项目;The National Natural Science Foundation of China(62232005);中国博士后科学基金项目;China Postdoctoral Science Foundation(2022M720957);黑龙江省博士后面上资助项目;Heilongjiang Postdoctoral Financial Assistance(LBH-Z21137)
- DOI：10.11959/j.issn.2096-0271.2024025
  中图分类号： TP311
- 网络首发：2024-03，
  
  纸质出版：2024-03-15
- 稿件说明：
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陈思莹, 张丹, 丁小欧, 等. 基于数据质量的公平数据定价[J]. 大数据, 2024,10(2):54-67.

Siying CHEN, Dan ZHANG, Xiaoou DING, et al. Fair data pricing based on data quality[J]. Big data research, 2024, 10(2): 54-67.
陈思莹, 张丹, 丁小欧, 等. 基于数据质量的公平数据定价[J]. 大数据, 2024,10(2):54-67. DOI： 10.11959/j.issn.2096-0271.2024025.

Siying CHEN, Dan ZHANG, Xiaoou DING, et al. Fair data pricing based on data quality[J]. Big data research, 2024, 10(2): 54-67. DOI： 10.11959/j.issn.2096-0271.2024025.

摘要

随着数据的爆炸式增长，以数据为关键要素的数字经济进一步发展。在数据市场中，建立公平高效的定价交易系统变得尤为重要。针对数据市场的公平性，提出了基于数据质量的数据市场模型。首先，以用户的需求为目标，制定综合数据质量的定价策略。其次，为防止用户的恶意欺诈行为，设计了保障公平数据交易的市场机制。最后，在原始数据交易的基础上，讨论了与数据质量相关的数据清洗服务，通过游戏理论中的机制设计多用户清洗价值分配机制。通过实验证明了按照模型构建系统的效率和有效性，可以保证数据市场的公平性。

Abstract

With the explosive growth of data

the digital economy

where data serves as a crucial element

continues to advance.In the context of data markets

establishing a fair and efficient pricing and trading system becomes paramount.Addressing fairness within data markets

this study introduces a data market model based on data quality.Firstly

aiming at user demands

a comprehensive pricing strategy based on data quality is formulated.Secondly

to mitigate malicious fraudulent behaviors from users

a market mechanism ensuring fair data transactions is designed.Lastly

building upon primary data transactions

data cleaning services related to data quality are discussed.A multi-user value allocation mechanism for cleaning is designed using principles from game theory.Experimental results demonstrate that constructing systems according to this model ensures both efficiency and fairness within data markets.

关键词

Keywords

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