最新刊期
2021年第7卷第4期
- 摘要：随着数据成为关键生产要素，如何界定数据权属成为各方高度关注的重要问题。首先分析数据权属界定不明带来的国家、企业和个人层面诸多亟待解决的问题，包括国家数据主权和数字治理的挑战，企业数据集中和无序竞争难题，以及个人数据保护问题；然后指出数据权属界定也面临理论和实践的双重困境；最后提出在坚持发展和规范并重、严守个人信息保护底线以及分级分类等原则的基础上，持续完善法律制度设计，尝试设立“基础数据”管理制度，分类探索数据权属划分规则；强化行政监管措施，提高数据处理透明度和个人信息保护力度；积极发挥技术手段作用，推动破解数据权属困境。关键词：数据;权属;分级分类;法律路径885|950|0更新时间：2021-07-15
- 摘要：在数字经济时代，数据成为新的关键生产要素。数据资产作为一种新的资产形式，如何对其进行价值管理成为一个新的研究课题。通过文献研究，对国内外学者关于数据资产价值管理的研究成果进行系统梳理，在此基础上提出数据资产价值指数概念，用于衡量数据资产的相对价值水平；总结了运用层次分析法和层次分析法+模糊综合评价法计算数据资产价值指数的过程，并对其进行步骤分解；讨论了数据资产价值和价格、数据资产价值评估和数据资产定价之间的内在联系和区别，并对数据资产价值管理的未来研究进行展望。关键词：数据资产;数据资产价值指数;数据资产价值评估;数据资产定价1848|2047|0更新时间：2021-07-15
- 摘要：数据要素市场的组织形式和估值框架是当前政府管理和行业发展需要回答的两个重要问题。针对这两个问题，提出不是只有所有权清晰的数据要素才能参与市场配置，数据要素事实上的控制权更为重要；然后分析了数据要素市场与金融系统之间存在的同构关系，并从金融系统的组织形式推测数据要素市场的组织形式；最后提出数据要素估值框架DataRank，以有效反映数据要素价值的主观性、时变性和外部性等特点。关键词：数据要素;产权界定;有效配置;组织形式;数据估值608|680|0更新时间：2021-07-15
- 摘要：数据是数字经济的基础，然而目前数据的确权问题存在争议。数据作为新型资产，其资产化标准和定价标准仍处于摸索阶段，大数据交易平台的建设方兴未艾。分析了数据确权、定价和交易的现状及存在的主要问题，并基于此提出新型大数据交易模式，即数据确权、定价和交易之间的迭代交互关系。最终，结合区块链的技术特点，提出了一个基于联盟链的大数据交易平台的方案，从个人和数据交易双方的角度，对平台的权益保护、定价机制和交易模式进行了探索性设计。关键词：区块链;大数据;数据定价;数据交易986|1083|0更新时间：2021-07-15
- 摘要：使用区块链技术可以保证数据资产管理的高安全性、高隐私性以及可追溯性等。通过对当前基于区块链的数据资产管理机制进行深入研究，总结得出当前管理机制只针对区块链体系框架中的某一层进行应用的结论。为了解决这一问题，提出了基于区块链技术的数据资产管理新模式，对区块链体系中的各个层次进行结合应用。该模式在网络层增加了节点权限控制机制，在共识层实现了共识机制可自定义属性，在数据层通过优化结构和建立索引来提高数据查询效率，在智能合约层实现了数据智能化管理和共享，在交易层实现了可自定义加密算法的信息加密。实验结果表明，相比于传统模式，基于区块链技术的数据资产管理新模式在链上数据查询效率上提升了2.33倍。关键词：数据资产;数据资源;数据资产管理;区块链技术858|1021|0更新时间：2021-07-15
- 摘要：在大数据时代，随着数据爆炸式的增长，将数据视为一种商品，建立一个高效的数据交易市场，通过数据交易市场为数据拥有者提供利益补偿，为数据需求者提供数据或服务，使得数据能够在数据拥有者和数据需求者之间充分地自由流动显得尤为重要。然而如何为数据设定合理的价格是必须考虑的。对基于博弈论和拍卖的数据定价进行了研究，调查了该分类下不同的数据定价模型，并将其分为不同的类型，综合比较各个模型的优劣。将常见的数据交易市场进行分类，指出不同的数据交易框架在实现过程中的优点和挑战。对已有的数据定价研究进行总结，以便数据定价领域的学者能更轻松地掌握该领域的研究现状及重点。关键词：数据定价;数据交易市场;博弈论;拍卖903|1111|0更新时间：2021-07-15
专题：新基建环境下的数据资产价值评估与定价
- 摘要：随着互联网技术的不断迭代更新，对海量数据的语义理解变得越来越重要。知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，医学是知识图谱应用较广的垂直领域之一，医学知识图谱的构建也是目前国内外人工智能领域研究的热点。从医学知识图谱本体构建出发，依次对命名实体识别、实体关系抽取、实体对齐、实体链接、知识图谱存储、知识图谱应用进行综述，详细介绍了近年来医学知识图谱构建过程中涉及的难点、现有技术、挑战及未来研究方向，并介绍了医学知识图谱应用，最后对未来发展方向进行了展望。关键词：医学知识图谱;构建;关键技术;研究进展2563|2646|0更新时间：2021-07-15
- 摘要：推荐算法通常基于用户的行为数据进行建模，然而显式行为数据的稀疏性可能会引起推荐算法的冷启动问题。为了降低数据稀疏和冷启动问题对推荐算法效果的影响，在已有显式信任关系的基础上，基于用户相似度引入隐式信任关系，通过SVD++隐语义模型设计了新的推荐算法。为了提升算法效果，进一步融合邻域模型，推导出算法评分预测式及损失函数。在Epinions开源数据集中将RMSE和MAE作为测试指标，在全体用户集和冷启动用户集上进行对比实验。实验结果显示，设计的推荐算法可以在一定程度上改善原推荐算法的冷启动问题，并取得更好的评分预测效果。关键词：推荐算法;隐语义模型;信任网络;评分预测298|572|0更新时间：2021-07-15
- 摘要：体绘制是非结构网格数据体可视化的重要途径之一。然而，现有的串行非结构网格体绘制算法效率较低，难以满足大规模数据体可视化需求。因此，并行体绘制算法研究是高性能体可视化程序设计的趋势。提出一种基于sort-last架构的非结构网格并行体绘制算法。首先，设计了基于KD树的并行体数据分割算法；其次，每个进程使用独立的可视化管线计算体绘制图像，根据树合成策略合成最终结果；最后，采用两层LOD模型技术优化交互体验。实验结果表明，提出的算法能被很好地应用于大规模非结构网格数据体可视化中，所有交互时延在毫秒级别，满足了实时交互需求。关键词：非结构网格;体可视化;并行体绘制;实时交互269|445|0更新时间：2021-07-15
- 摘要：深度学习被广泛应用于大脑的相关研究中。通过构建深度学习模型对弥散张量成像数据的各向异性分数进行了性别分类，并通过深度学习特征可视化方法提取了不同性别的重要特征，最后对可视化结果进行了基于体素的分析。结果显示，提出的模型能够准确预测性别，并且达到了96.2%的分类准确率。在可视化的结果中，发现男女大脑之间存在明显差异，其中存在差异的脑区主要表现在胼胝体、顶叶下叶和基底神经节等，这些脑区揭示了男女之间的大脑差异可能与运动能力、数学运算、身体形象感知和情绪控制等方面的能力相关。关键词：深度学习;弥散张量成像;性别分类;特征可视化468|539|0更新时间：2021-07-15
研究
- 摘要：作为核心的医疗大数据，电子病历成为智慧医院建设的基础，对电子病历的分析利用进行研究对于智慧医院建设具有重要意义。提出了电子病历的生成、分析及利用一体化研究框架，阐述了电子病历的内涵，分析了电子病历系统与其他医疗信息系统的关系，梳理了电子病历的分析挖掘流程，并从计算机辅助诊断、治疗推荐以及管理支持3个角度总结了电子病历分析的应用；讨论了电子病历分析对智慧医院相关分级的影响，指出电子病历分析挖掘是智慧医院较高等级的要求，将助力高等级智慧医院建设；最后，从数据层面、模型层面以及应用层面对当前电子病历分析利用存在的问题进行分析，并给出相应意见和建议，为电子病历分析利用以及智慧医院的建设提供参考。关键词：电子病历;数据挖掘;智慧医院;互联网+医疗健康679|795|0更新时间：2021-07-15
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