工业知识数据的定价方法技术

本发明专利技术的实施例提供了一种工业知识数据的定价方法，涉及数据定价技术领域。工业知识数据的定价方法包括：获取工业知识数据的数据总量评定值S、数字化水平评定值D、数据通用性评定值G、数据关联集成水平评定值I以及当前交易均价R；根据数据总量评定值S、数字化水平评定值D、数据通用性评定值G、数据关联集成水平评定值I以及当前交易均价R，确定工业知识数据的数据参考价格p。该方法将评估方式完全量化，所有计算参数均为根据对数据进行分析可以唯一确定，避免了人工参与的主观影响，确保了评估结果的一致性和相对客观性。估结果的一致性和相对客观性。估结果的一致性和相对客观性。

【技术实现步骤摘要】
工业知识数据的定价方法


[0001]本专利技术涉及数据定价
，具体而言，涉及一种工业知识数据的定价方法。

技术介绍

[0002]合理的数据定价是促进数据交易、确保数据自由有序流通和充分共享，还原数据商品价值的根本保证。数据定价机制是个全世界都亟待解决的关键问题，在全世界各国的实践中，均未形成成熟、广泛认可的数据定价机制。数据的价格主要受数据规模、类别、质量、实时性等因素影响，目前数据交易平台通常采用定价模式，有固定定价、实时定价、协议定价和拍卖定价四种，都很难准确地量化数据资产的真正价值，无法使得数据提供者和数据购买者都对交易数据集的价值做出一个合理且双方均认可的评估结果。而工业互联网作为新的基础设施，目标在于构建高效供给的生产环境，其核心在于促进数据的充分共享，因此需要专门针对工业数据设计定价方案。
[0003]工业数据又可分为时间序列数据、结构化数据、非结构化数据。其中，知识数据是非结构化工业数据中较为特殊的一种。已有的数据定价方法主要基于数据质量、信息熵、查询市场、博弈论、机器学习等理论，其中，后四种方法目前的应用场景还很狭本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种工业知识数据的定价方法，其特征在于，所述工业知识数据的定价方法包括：获取工业知识数据的数据总量评定值S、数字化水平评定值D、数据通用性评定值G、数据关联集成水平评定值I以及当前交易均价R；根据所述数据总量评定值S、所述数字化水平评定值D、所述数据通用性评定值G、所述数据关联集成水平评定值I以及所述当前交易均价R，确定工业知识数据的数据参考价格p。2.根据权利要求1所述的工业知识数据的定价方法，其特征在于，所述工业知识数据的数据参考价格p的计算公式为：p＝S*D*G*I*R。3.根据权利要求1所述的工业知识数据的定价方法，其特征在于，所述数据总量评定值S的确定步骤包括：获取工业知识数据的原始数据；对所述原始数据进行解压缩或格式转换，获得数据的实际大小值；根据所述数据的实际大小值，确定所述数据总量评定值S。4.根据权利要求1所述的工业知识数据的定价方法，其特征在于，所述数字化水平评定值D的确定步骤包括：获取工业知识数据的重要程度和数字化水平值；根据所述重要程度和所述数字化水平值，确定单一工业知识数据的质量；根据所述单一工业知识数据的质量，确定总体数字化水平；根据所述总体数字化水平，确定所述数字化水平评定值D。5.根据权利要求4所述的工业知识数据的定价方法，其特征在于，所述数字化水平评定值D的计算公式为：其中，n为交易数据中的工业知识数据项总数，E
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为工业知识i重要程度，D
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为工业知识i的数字化水平值。6.根据权利要求5所述的工业知识数据的定价方法，其特征在于，工业知识i重要程度E
i
的确定步骤包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨帅锋，柳彩云，李俊，王墨，孙岩，张煜珠，刘奕彤，周昊，
申请(专利权)人：国家工业信息安全发展研究中心，
类型：发明
国别省市：