一种数据交易确定方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种数据交易确定方法及装置，该方法为获取目标卖方对应的价格阈值，获取预设交易价格，将所述预设交易价格作为当前交易价格，判断当前交易价格是否大于每个价格阈值，大于价格阈值的当前交易价格，基于当前交易价格，获取第一优化目标模型，通过计算获得第一变量；基于当前交易价格，获取第二优化目标模型，通过计算获得第二变量，根据第一变量、第二变量和当前交易价格，获取第三优化目标模型，计算第三优化目标模型，获得交易平台利益最大值；根据所述交易平台利益最大值，确定交易价格。本发明专利技术提供的实施例保证了数据定价的公平，提高了数据市场交易效率。

A method and device for determining data transaction

The embodiment of the invention provides a method and a device for determining the transaction price data, the method to obtain the target threshold corresponding to the seller, get the default transaction price, the default transaction price as the current transaction price, judge whether the current price is greater than the threshold value of each transaction price, the transaction price is greater than the price threshold, the current transaction price based on obtaining the first optimization model, obtained by calculating the first variable; based on the current trading price, obtain second optimization model, second variables obtained by calculation, according to the first or second variables and the current transaction price, obtain third optimization model, the calculation of third optimization model, obtain the maximum benefit trading platform; according to the interests of the the maximum value of the trading platform, determine the transaction price. The implementation provided by the invention ensures the fairness of the data pricing, and improves the efficiency of the data market transaction.

【技术实现步骤摘要】
一种数据交易确定方法及装置
本专利技术涉及大数据信息
，特别是涉及一种数据交易确定方法及装置。
技术介绍
随着信息技术的飞速发展和经济的融合，在各行各业，尤其是金融和IT产业产生的海量的交易数据和业务数据，已经成为企业的核心资源，数据交易也成为了创新的商业模式。由于缺乏规范的交易渠道和交易规范，统一的大数据交易平台的出现势在必行。目前，大数据交易平台的定价均为卖方与交易所确定，以国内贵阳大数据交易所的定价系统为例，数据价格主要由卖方，数据定价由卖方和交易所共同确定。数据买方可以通过交易系统查询每一类数据的实时价格。按成交方式，最终成交价分为两种形式：自动成交：当数据买方应约价等于或者高于卖方挂牌价时，自动成交，成交价为买方应约价。卖方选择成交：对于不能自动成交的应约，卖方可选择能接受的应约与其成交，成交价为买方应约价。由上可知，数据交易市场实行“卖方定价-买方选择”的简单模型，数据定价由卖方主导，由于卖方主导的数据定价偏高或偏低，造成交易不公平，交易效率低。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种数据交易确定方法及装置，以实现交易公平化，提高交易效率。本专利技术实施例提供了一种数据交易确定方法，所述方法包括：获取目标卖方对应的价格阈值；获取预设交易价格，将所述预设交易价格作为当前交易价格；判断当前交易价格是否大于每个价格阈值；大于价格阈值的当前交易价格，基于当前交易价格，获取以第一变量为变量的第一优化目标模型，计算第一优化目标模型，获得第一变量，其中，所述第一变量为第i个目标买方购买数据源对应的目标卖方数量，i为目标买方的序号，所述第一目标优化模型为目标买方利益达到最大化的模型；基于当前交易价格，获取以第二变量为变量的第二优化目标模型，计算第二优化目标模型，获得第二变量，其中，所述第二变量为第j个目标卖方是否卖目标数据，所述第二优化模型为目标卖方利益达到最大化的模型，j为目标卖方的序号；根据第一变量、第二变量和当前交易价格，获取以第三变量为变量的第三优化目标模型，计算第三优化目标模型，获得交易平台利益最大值，其中，所述第三变量为第i个目标买方是否购买了第j个目标卖方的数据，所述第三优化模型为交易平台利益达到最大化的模型；根据所述交易平台利益最大值，确定交易价格。本专利技术实施例提供了一种数据交易确定装置，所述装置包括：第一获取模块，用于获取目标卖方对应的价格阈值；第二获取模块，用于获取预设交易价格，将所述预设交易价格作为当前交易价格；判断模块，用于判断当前交易价格是否大于每个价格阈值；第一变量获取模块，用于大于价格阈值的当前交易价格，基于当前交易价格，获取以第一变量为变量的第一优化目标模型，计算第一优化目标模型，获得第一变量，其中，所述第一变量为第i个目标买方购买数据源对应的目标卖方数量，i为目标买方的序号，所述第一目标优化模型为目标买方利益达到最大化的模型；第二变量获取模块，用于基于当前交易价格，获取以第二变量为变量的第二优化目标模型，计算第二优化目标模型，获得第二变量，其中，所述第二变量为第j个目标卖方是否卖目标数据，所述第二优化模型为目标卖方利益达到最大化的模型，j为目标卖方的序号；利益最大值获取模块，用于根据第一变量、第二变量和当前交易价格，获取以第三变量为变量的第三优化目标模型，计算第三优化目标模型，获得交易平台利益最大值，其中，所述第三变量为第i个目标买方是否购买了第j个目标卖方的数据，所述第三优化模型为交易平台利益达到最大化的模型；交易价格确定模块，用于根据所述交易平台利益最大值，确定交易价格。在本专利技术实施的又一方面，本专利技术提供的实施例提供了一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，使得计算机执行上述任一所述的一种数据交易确定方法。在本专利技术实施的又一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述任一所述的一种数据交易确定方法。在本专利技术实施的又一方面，本专利技术提供的实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述任一所述的一种数据交易确定方法。本专利技术实施例提供的一种数据交易确定方法及装置，可以获取目标卖方对应的价格阈值；获取预设交易价格，将所述预设交易价格作为当前交易价格；判断当前交易价格是否大于每个价格阈值；大于价格阈值的当前交易价格，基于当前交易价格，获取以第一变量为变量的第一优化目标模型，计算第一优化目标模型，获得第一变量，基于当前交易价格，获取以第二变量为变量的第二优化目标模型，计算第二优化目标模型，获得第二变量，根据第一变量、第二变量和当前交易价格，获取以第三变量为变量的第三优化目标模型，计算第三优化目标模型，获得交易平台利益最大值，根据所述交易平台利益最大值，确定交易价格。该方法和装置保证了数据定价的公平，提高了数据市场交易效率，当然，实施本专利技术的任一产品或方法必不一定需要同时达到以上所述的所有优点。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。图1为本专利技术实施例提供的第一种数据交易确定方法的示意图；图2为本专利技术实施例提供的数据源个数与数据质量关系的示意图；图3为本专利技术实施例提供的第二种数据交易确定方法的示意图；图4为本专利技术实施例提供的第三种数据交易确定方法的示意图；图5为本专利技术实施例提供的第四种数据交易确定方法的示意图；图6为本专利技术实施例提供的一种数据交易确定装置的示意图；图7为本专利技术实施例提供的一种电子设备的示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1为本专利技术实施例提供的第一种数据交易确定方法的示意图，所述方法包括：S101，获取目标卖方对应的价格阈值；其中，目标买方是数据需求者，一般包括数据需求企业、数据需求科研机构、政府部门或数据需求个人。目标卖方是数据销售者，一般包括数据生产者(原始数据)、数据加工者(被加工数据)或数据整合者(被整合数据)。每个目标卖方都有自己的价格底线，也就是说，目标卖方所要求的最低价格。交易平台是数据交易的第三方，职责是联系多个目标买方和多个目标卖方组成一个竞争性数据市场，促成数据交易，另外交易平台为目标卖方和目标买方提供了信息分享和交易的基础设施。其中，价格阈值的获取方式可以为交易平台的工作人员联系目标卖方后，获知价格阈值后，输入到交易平台上；另一种获取方式可以为目标卖方通过网络输入到交易平台上。具体的，根据获取的目标信息的关键字，从预设的卖方信息库和买方信息库中搜索拥有目标信息的卖方及对应的数据包和需求目标信息的买方；其中，上述目标信息的关键字为卖方或买方需要买数据或是卖数据时，在客户端输入的所买或卖数据信息的关键字，以便通过搜索目标信息的关键字，搜索到匹配的卖方或买方。获取本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种数据交易确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标卖方对应的价格阈值；获取预设交易价格，将所述预设交易价格作为当前交易价格；判断当前交易价格是否大于每个价格阈值；大于价格阈值的当前交易价格，基于当前交易价格，获取以第一变量为变量的第一优化目标模型，计算第一优化目标模型，获得第一变量，其中，所述第一变量为第i个目标买方购买数据源对应的目标卖方数量，i为目标买方的序号，所述第一目标优化模型为目标买方利益达到最大化的模型；基于当前交易价格，获取以第二变量为变量的第二优化目标模型，计算第二优化目标模型，获得第二变量，其中，所述第二变量为第j个目标卖方是否卖目标数据，所述第二优化模型为目标卖方利益达到最大化的模型，j为目标卖方的序号；根据第一变量、第二变量和当前交易价格，获取以第三变量为变量的第三优化目标模型，计算第三优化目标模型，获得交易平台利益最大值，其中，所述第三变量为第i个目标买方是否购买了第j个目标卖方的数据，所述第三优化模型为交易平台利益达到最大化的模型；根据所述交易平台利益最大值，确定交易价格。

【技术特征摘要】
1.一种数据交易确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标卖方对应的价格阈值；获取预设交易价格，将所述预设交易价格作为当前交易价格；判断当前交易价格是否大于每个价格阈值；大于价格阈值的当前交易价格，基于当前交易价格，获取以第一变量为变量的第一优化目标模型，计算第一优化目标模型，获得第一变量，其中，所述第一变量为第i个目标买方购买数据源对应的目标卖方数量，i为目标买方的序号，所述第一目标优化模型为目标买方利益达到最大化的模型；基于当前交易价格，获取以第二变量为变量的第二优化目标模型，计算第二优化目标模型，获得第二变量，其中，所述第二变量为第j个目标卖方是否卖目标数据，所述第二优化模型为目标卖方利益达到最大化的模型，j为目标卖方的序号；根据第一变量、第二变量和当前交易价格，获取以第三变量为变量的第三优化目标模型，计算第三优化目标模型，获得交易平台利益最大值，其中，所述第三变量为第i个目标买方是否购买了第j个目标卖方的数据，所述第三优化模型为交易平台利益达到最大化的模型；根据所述交易平台利益最大值，确定交易价格。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述交易平台利益最大值，确定交易价格之前，所述方法还包括：将获得的交易平台利益最大值存储在预设的集合中；小于或等于价格阈值的当前交易价格，当前交易价格增加预设间隔值，将当前交易价格增加间隔值的数值作为当前交易价格，返回继续执行判断当前交易价格是否大于每个价格阈值的步骤。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述交易平台利益最大值，确定交易价格，包括：对所述集合中交易平台利益最大值按照高低排序，将最高的交易平台利益最大值对应的当前交易价格作为交易价格。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标卖方对应的价格阈值，包括：根据获取的目标信息的关键字，从预设的卖方信息库和买方信息库中搜索拥有目标信息的卖方及对应的数据包和需求目标信息的买方；获取卖方和买方的参与确认信息；根据所述参与确认信息，确定目标卖方和目标买方；解析每个目标卖方对应的数据包，确认每个数据包均包括价格阈值。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于当前交易价格，获取以第一变量为变量的第一优化目标模型，计算第一优化目标模型，获得第一变量，包括：基于当前交易价格，以第一变量为变量，按照如下表达式建立第一优化目标模型；所述表达式：其中，yi为第一变量，μ为支付开销占效用函数的权重，Ui为第i个目标买方对应的利益值，为购买数据的总开销，vi为第i个目标买方从单个目标卖方购买的数据大小，θ为交易平台收取交易费的比例，p为当前交易价格，φi(yi)为综合数据质量，为数据质量要求阈值，ti为预算，C为综合数据质量的理想值，a为常数；计算所述第一优化目标模型，获得第一变量。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于当前交易价格，获取以第二变量为变量的第二优化目标模型，计算第二优化目标模型，获得第二变量，包括：基于当前交易价格，以第一变量为变量，按照如下表达式建立第二优化目标模型；所述表达式：其中，zj为第二变量，Uj为第j个目标卖方的盈利额，costj为第j个目标卖方的获取和上传单位数据的成本开销，vi为第i个目标买方从单个目标卖方购买的数据大小，p为当前交易价格，θ为交易平台收取交易费的比例，为第j个...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘驰，李义常，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京,11