【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据商品动态报价，尤其涉及一种基于保留价的结构化数据商品动态报价方法。
技术介绍
1、随着数字经济的快速发展，数据要素已成为推动经济高质量增长的重要商品。数据交易市场是一个连接数据提供方和数据消费方的平台，允许双方进行数据交换以获取经济利益。与传统商品相比，数据产品的价值会随时间变化，这种动态性要求数据产品能够快速响应市场变化。传统的数据交易报价方法包括成本法、协议报价法、收益法以及基于质量报价等多种方法。这些方法不能根据市场供求关系、用户需求等因素实时调整价格，来适应市场变化。同时传统报价方法需要漫长的博弈过程，交易效率低下，时间成本高。动态报价通过在线学习算法实现全自动化执行，能够基于实时反馈即时调整价格，显著减少人工干预并提升效率。相比传统报价方法依赖历史数据批量训练、更新频率低（如每周/月）的局限性，动态报价能够毫秒级响应市场变化，支持高频交易场景。同时，动态报价集成了抗噪声设计与安全边际机制，保证报价的合理性，提高产品报价的精准度，满足不同用户的需求。
2、在实现本专利技术的过程中，专利技术人发现现有...
【技术保护点】
1.一种基于保留价的结构化数据商品动态报价方法，其特征在于，应用于数据交易平台，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史交易数据为发生过交易的数据产品，所述数据商品为未发生交易的数据产品，所述历史交易数据和数据商品均为结构化数据，具备相同的属性；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述预测价格减去数据商品的资源成本，得到最低价，其中数据商品的资源成本通过欧几里德范数得到。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述保留价由数据提供方通过隐私补偿算法设置。
5.根据权利要求1所述的方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种基于保留价的结构化数据商品动态报价方法，其特征在于，应用于数据交易平台，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史交易数据为发生过交易的数据产品，所述数据商品为未发生交易的数据产品，所述历史交易数据和数据商品均为结构化数据，具备相同的属性；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述预测价格减去数据商品的资源成本，得到最低价，其中数据商品的资源成本通过欧几里德范数得到。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述保留价由数据提供方通过隐私补偿算法设置。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以历史交易数据中的数...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。