【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及博弈论，图论，具体来说，涉及基于vcg竞拍机制的数据资产的价值评估方法。
技术介绍
1、目前对于数据资产的价值评估方法比较匮乏，绝大多数的价值评估方法也只是对于数据资产的简单计算，而非最优评估，所以进行价值评估方面的研究对于解决联盟链中资源配置问题具有重要意义。
2、联盟链的诞生可以解决很大一部分区块链安全隐私的问题，但随之而来又出现了新的问题：一是激励问题，并不是所有人都愿意参与联盟链交易中来分享他们的数据资产；二就是公平问题，不愿意参与交易的节点却可以享受别人的数据成果。使用激励机制是促进联盟链资源配置的常用方法，我们需要找到一种解决公平问题的激励机制。
3、为了弥补传统vcg拍卖算法在算法上难以实现，以及实现后时间复杂度过大的难题，该方法利用图论中的km算法，实现了对传统vcg竞价算法在时间复杂度的进一步优化。
4、针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、针对相关技术中的问题，本专利技术提出基于vcg竞拍机制的数据资产的价值评估方法，其特征在于，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。为此，本专利技术采用的具体技术方案如下：
2、基于vcg竞拍机制的数据资产的价值评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
3、s1、将联盟链成员划分为领导者节点与成员节点，领导者节点负责整理成员上传的数据集合并将数据转换为矩阵进行处理；
4、s2、预处理步骤中，成员节点基于数据隐
5、s3、多方出价步骤中，领导者节点获取所有成员上传的数据并生成数据集合，再将集合广播至各个成员节点，成员对其它所有成员的数据根据lsh距离评估器进行出价，生成出价集合，再将出价集合上传至领导者节点，领导者节点利用所有成员节点的出价集合生成出价矩阵；
6、s4、多方匹配步骤中，领导者节点将出价矩阵利用匈牙利算法的优化算法(kuhn-munkres，km算法)，进行多方匹配，得到数据与出价间的最优匹配，得到每个成员数据的最大价值；
7、s5、多方评估步骤中，领导者节点再在出价集合中依次删去每个成员节点的出价，并分别进行多方匹配，得到剩余最大价值，再利用最大价值减去剩余最大价值得到实际价值。最后根据实际价值来实施成员的激励机制。
8、进一步的，所述s2中分类处理器，其中包含以下步骤：
9、s21、若评估的数据包含隐私数据，成员则将该数据利用机器学习生成模型，再将模型上传到联盟链中；
10、s22、若待评估的数据不包含隐私数据，成员则抽取数据样本，再将该数据样本上传到联盟链中。
11、进一步的，所述s3中多方出价，包含以下步骤：
12、s31、联盟领导者节点利用所有联盟成员上传的数据生成数据集合θ，再将数据集合θ广播至每个成员；
13、s32、每个联盟成员对数据集合θ中其它成员的数据质量利用lsh距离评估器进行评估出价，得到出价集合bi，再反馈给领导者节点；
14、s33领导者节点将反馈回的所有出价集合bi作为行向量生成出价矩阵b。
15、进一步的，所述s3中利用lsh距离评估器进行评估，其特征在于：
16、成员通过将数据输入至lsh距离评估器，来得到一组具有距离关系的哈希值，通过计算哈希值之间的距离，来作为成员对其它成员的出价。
17、进一步的，所述s5中多方评估中，包含以下步骤：
18、s51、领导者节点首先在最大价值数组valuemax中依次删去每个联盟链成员对其他成员的出价，并分别再进行n轮多方匹配，得到剩余价值valueresidual；
19、s52、再根据每个成员的剩余价值valueresidual，计算各个成员数据的实际价值valuereal＝valueresidual-valuemax。
20、进一步的，所述s5中的激励机制中，包含以下步骤：
21、联盟链每次对实际价值在valuereal中前60％的成员进行奖励。最后5％的联盟成员对网络的训练贡献很小，作为惩罚会将这些节点判定为恶意节点一次。剩余节点不进行奖励也不惩罚。若领导者节点将一个成员连续五次被判定为恶意节点，就将这个成员从网络中剔除。
22、本专利技术的有益效果为：
23、(1)本专利技术提出的基于vcg竞拍机制的数据资产的价值评估方法，设计了一种新的基于群体出价、匹配和评估的公平激励机制。本文使用分层的共识算法和哈希值计算距离评估价值的方法来实现群体出价，对用户训练的模型进行相互出价。再使用群体过程的激励机制可以有效地解决联邦学习中的隐私和公平的问题。并且可以吸引更多的用户上传更多优质的数据进行训练；
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1.基于VCG竞拍机制的数据资产的价值评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于VCG竞拍机制的数据资产的价值评估方法，其特征在于，所述S2中分类处理器，其中包含以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于VCG竞拍机制的数据资产的价值评估方法，其特征在于，所述S3中多方出价，包含以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于VCG竞拍机制的数据资产的价值评估方法，其内容在于，所述S3中利用LSH距离评估器进行评估，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的基于VCG竞拍机制的数据资产的价值评估方法，其特征在于，所述S5中多方评估中，包含以下步骤：
6.根据权利要求1所述的基于VCG竞拍机制的数据资产的价值评估方法，其特征在于，所述S5中的激励机制中，包含以下步骤：
【技术特征摘要】
1.基于vcg竞拍机制的数据资产的价值评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于vcg竞拍机制的数据资产的价值评估方法，其特征在于，所述s2中分类处理器，其中包含以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于vcg竞拍机制的数据资产的价值评估方法，其特征在于，所述s3中多方出价，包含以下步骤：
4.根据权利要求3所...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘宇儒，张卫山，包致成，姚慎韬，张镇，聂宇铭，刘原歌，
申请(专利权)人：中国石油大学华东，
类型：发明
国别省市：
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