最新刊期
2026年第12卷第3期
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专题：全国一体化数据市场 AI导读
- 摘要：数据跨域流通是构建全国一体化数据市场的核心环节，面临业务形态复杂、技术路径交叉、统一框架缺失等系列难题，而超大城市的数源分散、数据异质、场景耦合等显著特征对数据跨域流通提出了更大挑战。针对上述问题，系统性梳理了数据跨域流通的5种业务形态和7种技术路径。在此基础上，针对公域和私域的数据特征，创新性提出“联邦+邦联”双层架构，通过多智能体协作机制，实现公域、私域及公私域间的复杂数据流通；最后，构建了数据跨域流通的“场景矩阵”，并以医疗领域的数据跨域联合训练为例进行实证分析。关键词：超大城市;数据跨域流通;业务形态;技术路径;多智能体协作106|16|0更新时间：2026-05-15
- 摘要：针对敏感数据在一体化市场中的跨域流通与安全平衡难题，推导出一套通用的“双重跨域”治理模式，并在教育数据上开展实证研究。首先，在项目间维度上，设计基于LLM与few-shot提示工程的动态审计模块，通过对技术文档的智能化分析，实现治理经验与合规逻辑的跨项目复用，确保原始隐私文档不出域。其次，在项目内维度上，构建“信任、能力、效能”递进式指标体系，量化评估多主体间的数据配置效率与安全水平。实证结果显示，提出的教育数据治理框架能有效识别项目全生命周期中的合规风险点，显著提升治理效能。该框架为敏感数据跨域流通提供了“经验可复用、数据不出域”的智能化监管路径。关键词：全国一体化数据市场;数据跨域流通;数据不出域;大语言模型;TCE评价模型152|35|0更新时间：2026-05-15
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一体化数据市场建设中的监管体系探索 AI导读
摘要：监管体系建设是全国一体化数据市场建设的重要部分。数据市场的合法合规运行、公平公开公正保障，均有赖于监管体系的建设。在分析数据产品形态标准和生产规范的基础上，提出了数据原材料采购和数据产品生产、流通及使用等方面的数据市场监管内容；提出了数据市场监督管理框架，设计了监管体系的建设路径，包括监管标准、监管规则、监管方法、监管角色、监管执行、监管处理六大组成部分，为全国一体化数据市场建设过程中的监管体系建设提供理论支撑与实践指引。关键词：数据要素;数据产品;一体化;数据市场;数字经济104|34|0更新时间：2026-05-15 - 摘要：为评估我国一体化数据市场发展现状与区域差异，聚焦“一体化”核心特征，基于“五统一、一开放”政策框架，构建涵盖统一市场基础制度、统一市场基础设施、统一政府监管治理、统一要素资源市场、持续扩大对外开放5个维度的评价指标体系，采用层次分析法（AHP）赋权，对京津冀等九大重点战略区域18个代表城市2025年一体化数据市场发展水平进行实证测度。结果显示：我国一体化数据市场整体处于由“行政牵引”向“市场驱动”转型初期，呈现“基础制度超前引领、市场内生动力不足、对外开放差异化布局”的三层结构特征；空间上呈现“东高西低、南快北缓”格局，上海、北京、深圳构成核心引领极，几大城市群形成“多极异构、优势互补”的协同发展模式。基于此，建议从场景定价、分类施策、规则技术固化等方面推进数据市场系统性转型。关键词：数据要素;全国一体化数据市场;指标体系;实证研究;五统一、一开放101|25|0更新时间：2026-05-15
- 摘要：我国构建一体化数据市场具备三重战略价值，即塑造我国在全球数据价值链中的主导地位、破除市场壁垒以加快数据要素配置改革及加快全域智能化转型促生新质生产力。为实现我国一体化数据市场的战略价值，江苏省围绕基础制度、交易标的、流通规则及基础设施4个层面的统一要求，从立法、平台与规则、基础设施3个维度推动全省一体化数据市场的建设，为我国一体化数据市场建设积累实践经验。结合成熟一体化数据市场的建设目标与战略价值，提出未来江苏省需在创新数据跨境流动机制、推动数据交易所基础设施化建设及统一数据产权制度三方面入手，加快推动全省一体化数据市场的构建。关键词：数据市场;一体化;数据交易所;江苏省;数据产权87|22|0更新时间：2026-05-15
- 摘要：数据作为新型生产要素，在市场化配置改革过程中面临很多基础制度上的制约，以长三角地区和粤港澳大湾区两大先行试点为研究对象，应用比较研究法系统分析了两大区域数据要素市场化配置的发展现状及政策环境，总结了两大区域数据要素基础制度的共性问题及差异性特征。研究发现，两大区域均从自身优势出发创新了一系列破除制度困境、释放数据要素价值的落地机制，并分别形成了数据要素市场化配置改革区域协同与跨境流通的典型范式。进一步提出了适配全国的统一核心基础制度、结合区域灵活落地细则的数据要素市场化配置改革发展思路，并针对每项基础制度提出了具体的机制建议。关键词：数据要素;市场化配置;长三角;粤港澳;比较研究61|15|0更新时间：2026-05-15
- 摘要：全国一体化数据市场建设被赋予承载和贯通数据价值实现全过程的重要使命。基于数据“资源化—产品化—资产化—资本化”价值跃迁框架，引入数据价值网络理论，从价值创造主体与价值活动机制两个维度，对制约数据价值实现的关键因素进行系统解析。研究发现，当前数据价值跃迁主要受到数据产业链尚不完备、数据多模流通形态不成熟以及数据与其他要素联动机制不畅等多重约束。针对上述问题，提出以全流程产业链构建、多样化流通机制优化以及跨要素市场联动为核心的实践进路，以期为加快培育全国一体化数据市场、推动数据要素价值持续跃迁提供理论支撑与实践参考。关键词：一体化数据市场;数据价值;跃迁;逻辑理路;实践进路84|23|0更新时间：2026-05-15
专题
- 摘要：近期研究指出，检索和大语言模型中存在显著的“源偏见”，即相较于真实人类数据，其更偏好模型生成的内容。人类存在类似的“自我恒定性”现象，即倾向于维护自我概念的一致性，相较于外部事实，其更倾向于相信已有的知识。探讨大模型是否表现出与类人的认知偏差，分别从显式方式（模型自身生成的内容）与隐式方式（提示词诱导模型认为内容是其生成的）两方面展开研究，并结合自评估与一致性两种置信度评价方法，在GPT-4o、DeepSeek-R1、Llama2（7B～70B）、Qwen2（7B～72B）等模型上进行了系统实验。结果表明，在隐式方式下，模型表现出明显的自我恒定性，对自身内容有显著更高的信心。利用该特性可以系统提升模型在各类知识增强任务中的表现：在TriviaQA、NQ、HotpotQA、FEVER和ZsRE等数据集上，角色提示策略带来准确率提升；在存在大量噪声干扰文档时，仍能保持稳健优势，显示出良好的鲁棒性和泛化性。最后，揭示了指令微调与人类反馈强化学习是导致模型产生此类偏见的核心因素，从训练与对齐机制层面解释了自我恒定性的形成。关键词：大语言模型;检索增强;知识增强任务;源偏见64|23|0更新时间：2026-05-15
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基于可靠性增强的社交网络链接预测算法 AI导读
摘要：社交网络链接预测（link prediction，LP）是复杂网络挖掘领域的重要研究方向之一，旨在检测网络节点之间的潜在联系。现有的社交网络链接预测算法包括基于静态相似性的指标、基于动态学习的预测器和基于内容的方法。尽管已有的实验结果表明，这些方法在特定的应用场景中可以表现出良好的性能，但它们仍然存在预测不可靠和探测能力弱的本质缺陷，且目前并没有得到有效解决。为此，提出了一种基于可靠性增强的链接预测（reliability enhancement-based link prediction，RE-LP）算法来弥补现有链接预测算法的上述缺陷。RE-LP算法有3个主要组成部分，即不存在链接的划分、可靠预测器的构建和连接概率的计算。该算法将可观察的不存在链接划分为高可靠的不存在（highly-reliable non-existing，HRNE）链接和可能被观察到的存在（possibly-observed existing，POE）链接，并以迭代的方式不断从POE链接中识别出HRNE链接，进而使用性能良好的贝叶斯链接预测器计算POE链接的连接概率，以达到准确可靠预测未知链接的目的。实验验证了RE-LP算法的可行性、合理性和有效性。结果表明，在选用的数据集上，RE-LP算法获得了高出其他5种先进LP算法21.7%~36.1%的预测精度，能够以较高的可信度探测出社交网络中的潜在链接。关键词：社交网络;链接预测;贝叶斯分类器;可靠性增强;复杂网络分析70|37|0更新时间：2026-05-15 -
大语言模型在推荐系统中的应用研究综述 AI导读
摘要：大语言模型的兴起为推荐系统带来了新的机遇，但现有研究主要集中在大语言模型推荐系统的技术框架和工程实现上，缺乏对这一交叉领域研究的系统性梳理，尤其是对在推荐系统中结合大语言模型所要解决的研究问题尚不清晰。为此，总结了大语言模型在推荐系统中的主流应用模式，归纳推荐系统生命周期各阶段中的关键问题。同时，探究了大语言模型如何为这些问题提供创新性的解决方案、识别尚未解决的问题，并展望未来的研究方向。关键词：大语言模型;推荐系统;应用模式;技术路径222|52|0更新时间：2026-05-15 - 摘要：随着人工智能技术的快速发展，深度伪造技术已成为生成逼真人类音频、图像和视频的强大工具，其普及与成本降低对个人隐私和社会信任构成了严峻威胁。综述了视频深度伪造检测领域的泛化性问题，系统回顾了技术方法、挑战与进展。首先梳理了深度伪造检测技术的发展脉络，并对神经网络与人类在检测任务中的表现进行了对比分析。针对跨数据集检测的挑战，分析了由于数据集间特征分布差异，传统深度学习模型在跨域应用中的性能下降问题。为解决这一问题，研究者提出了多种方法，如神经网络架构设计、多目标学习、新增损失函数、数据增强、创新训练流程和生物特征融合技术等。近年来，随着检测技术进入稳定发展阶段，研究逐渐遭遇瓶颈，亟须突破。系统分析该领域的最新成果，剖析技术优势与不足，揭示了在提升检测泛化性及应对未知分布域方面的潜力与挑战，为后续研究提供参考。关键词：视频伪造检测;人脸伪造检测;泛化能力90|84|0更新时间：2026-05-15
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基于主题增强的Python问答模型 AI导读
摘要：随着大语言模型技术的发展，检索增强在教育领域的应用已经成为热门的研究方向之一，目的是缓解大语言模型的“幻觉”问题，提高大语言模型针对教育问题回答的准确性。教育领域的问题通常比较复杂、个性化程度较高，传统检索方法应用在教育问答时往往存在语义匹配不准、上下文理解不足、数据处理困难等问题，导致回答质量欠佳。为应对上述挑战，提出了一个基于神经主题模型的检索增强技术，能够有效提高大语言模型回答Python编程教育问题的准确性。该技术对检索到的外部知识进行重排序，从而使教育场景下与问题更相关的信息被用于提示大语言模型回答问题。实验结果表明，基于提出的主题增强技术构建的Python问答模型，生成了比对比模型质量更高的回答内容。关键词：检索增强;编程教育;应用;大语言模型92|223|0更新时间：2026-05-15 -
基于密封拍卖机制的数据资产定价模型研究 AI导读
摘要：数据资产定价受交易主体、交易客体和交易机制3个因素共同影响。综合考虑数据交易主体与客体的特征，构建主体信用因子和数据质量因子，对数据交易主体和客体进行综合评价。在此基础上设计了一种融合主体信用因子和数据质量因子的第
研究
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基于数字孪生的管路振动重构系统设计与实现 AI导读
摘要：针对复杂管路系统中受空间限制与结构复杂性影响，有限传感器难以实现全场振动实时监测的问题，设计了一种融合物理机理与数据驱动的数字孪生管路振动预测系统。以全场振动响应重构为核心目标，构建了一种面向工程应用的混合建模框架，通过引入本征正交分解实现全场振动响应的高效降维，并分别采用Kriging模型与径向基函数代理模型，建立了有限测点数据与全域振动模态系数之间的非线性映射关系。在此基础上，重构系统集成WebGL三维可视化技术，实现管路全局振动场的实时动态展示。实验结果表明，该系统在传输时延低于10 ms的条件下，能够准确预测管路全场振动分布，验证了所提方法在预测精度、实时性及工程适用性方面的优势。关键词：数字孪生;振动重构;管路系统;测点优化;代理模型;本征正交分解39|21|0更新时间：2026-05-15
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