近年來(lái)隨著大數(shù)據(jù)的廣泛普及和應(yīng)用,數(shù)據(jù)資源的價(jià)值逐步得到重視和認(rèn)可,數(shù)據(jù)交易需求也在不斷增加。數(shù)據(jù)交易平臺(tái)是數(shù)據(jù)交易行為的重要載體,可以促進(jìn)數(shù)據(jù)資源整合、規(guī)范交易行為、降低交易成本,成為當(dāng)前各地促進(jìn)數(shù)據(jù)流通的主要舉措之一。然而,從數(shù)據(jù)平臺(tái)整體發(fā)展水平來(lái)看,當(dāng)前大數(shù)據(jù)交易仍然面臨著諸多問(wèn)題:(1)數(shù)據(jù)供需不對(duì)稱使得數(shù)據(jù)交易難以滿足社會(huì)有效需求,數(shù)據(jù)成交率和成交額不高;(2)數(shù)據(jù)開(kāi)放進(jìn)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(guò)程中無(wú)法有效破解數(shù)據(jù)定價(jià)難題。針對(duì)上述存在的問(wèn)題,本文提出將移動(dòng)感知技術(shù)應(yīng)用于數(shù)據(jù)交易市場(chǎng),以此解決數(shù)據(jù)資源供需不平衡問(wèn)題。然而構(gòu)建基于移動(dòng)感知的數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)仍然面臨著傳統(tǒng)移動(dòng)感知和數(shù)據(jù)交易平臺(tái)不曾遇到的難題。在移動(dòng)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(wù)活動(dòng)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(lái)了更多的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。此外,數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、數(shù)據(jù)價(jià)值難以衡量,缺乏有效數(shù)據(jù)定價(jià)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?yàn)槿绱?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(duì)收集到的數(shù)據(jù)制定合理價(jià)...

【文章頁(yè)數(shù)】：126 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)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(dòng)感知數(shù)據(jù)市場(chǎng)
        1.2.1 移動(dòng)感知數(shù)據(jù)市場(chǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
        1.2.2 移動(dòng)感知數(shù)據(jù)市場(chǎng)工作流程
        1.2.3 移動(dòng)感知數(shù)據(jù)市場(chǎng)主要研究?jī)?nèi)容
    1.3 參與者選擇與數(shù)據(jù)定價(jià)相關(guān)工作
        1.3.1 參與者選擇
        1.3.2 數(shù)據(jù)定價(jià)
    1.4 參與者選擇與數(shù)據(jù)定價(jià)模型考慮因素
        1.4.1 感知任務(wù)參與者方面因素
        1.4.2 數(shù)據(jù)平臺(tái)方面因素
        1.4.3 數(shù)據(jù)消費(fèi)者方面因素
    1.5 本文研究?jī)?nèi)容與組織結(jié)構(gòu)
        1.5.1 本文研究?jī)?nèi)容
        1.5.2 本文章節(jié)安排
2 基于空間覆蓋的感知任務(wù)參與者選擇策略研究
    2.1 引言
    2.2 問(wèn)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(dòng)的收益成本模型
        2.3.3 移動(dòng)感知任務(wù)參與者選擇示例
    2.4 算法研究
        2.4.1 問(wèn)題復(fù)雜性分析
        2.4.2 改進(jìn)的貪婪遺傳算法
    2.5 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
        2.5.1 數(shù)據(jù)集與參數(shù)設(shè)置
        2.5.2 基于真實(shí)數(shù)據(jù)集的評(píng)估結(jié)果
        2.5.3 基于模擬數(shù)據(jù)集的評(píng)估結(jié)果
    2.6 本章小結(jié)
3 基于邊際主義的感知任務(wù)參與者選擇策略研究
    3.1 引言
    3.2 問(wèn)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(wù)質(zhì)量
        3.3.3 由服務(wù)質(zhì)量驅(qū)動(dòng)的收益成本模型
    3.4 算法研究
        3.4.1 問(wèn)題復(fù)雜性分析
        3.4.2 具有退火機(jī)制的貪婪隨機(jī)自適應(yīng)搜索算法
    3.5 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
        3.5.1 數(shù)據(jù)集與基線算法
        3.5.2 基于真實(shí)數(shù)據(jù)集的評(píng)估結(jié)果
        3.5.3 基于模擬數(shù)據(jù)集的評(píng)估結(jié)果
    3.6 本章小結(jié)
4 基于質(zhì)量等級(jí)的通用數(shù)據(jù)定價(jià)模型研究
    4.1 引言
    4.2 問(wèn)題描述
    4.3 基于質(zhì)量的數(shù)據(jù)價(jià)值評(píng)估
        4.3.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)
        4.3.2 數(shù)據(jù)價(jià)值評(píng)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(píng)估
    4.4 基于質(zhì)量等級(jí)的優(yōu)化定價(jià)模型
        4.4.1 購(gòu)買(mǎi)意愿
        4.4.2 數(shù)據(jù)市場(chǎng)的最大化盈利函數(shù)
        4.4.3 最優(yōu)定價(jià)
    4.5 仿真驗(yàn)證
    4.6 本章小結(jié)
5 基于敏感等級(jí)的匿名化個(gè)人數(shù)據(jù)定價(jià)模型研究
    5.1 引言
    5.2 問(wèn)題描述
    5.3 個(gè)人數(shù)據(jù)定價(jià)的框架設(shè)計(jì)
        5.3.1 利益相關(guān)者描述
        5.3.2 公平的敏感信息損失補(bǔ)償方案
        5.3.3 消費(fèi)者自我選擇行為分析
    5.4 個(gè)人數(shù)據(jù)定價(jià)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(shí)驗(yàn)
        5.6.1 參數(shù)設(shè)置
        5.6.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.7 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)歷及在學(xué)研究成果
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集



本文編號(hào)：3766622