[发明专利]数据资源价值的在线评估方法及装置

说明书

本发明涉及一种数据资源价值的在线评估方法及装置，所述方法包括构建数据资源价值评估模型；获取待评估数据；将所述待评估数据输入到所述数据资源价值评估模型中进行计算后输出评估结果。本发明以网络交易平台上的历史成交数据为支撑，对数据资源价值评估进行分析与建模。需要进行价值评估的用户在选取价值评估模型后，将数据上传至计算评估后，生成服务价值评估的结果文件或报表。

技术领域

本发明属于机器学习技术领域，具体涉及一种数据资源价值的在线评估方法及装置。

背景技术

近年来，异质资源交易市场逐渐扩大，其相关的服务网络交易平台也不断涌现。目前，在异质资源服务交易平台中对其价值精准评估是提升平台交易活跃度的关键所在。影响异质资源服务价值的因素众多，不同类型的服务价值评估对应的计算模型也不同，如影视作品、文创产品、专利等资源评价标准的数据结构，与其相对应价值评估模型的接口都难以统一，也导致对价值的精准评估非常困难。互联网技术的快速发展引领了一股数字经济潮流。中国现有数据交易市场上，各网络交易平台仍以依靠专家经验的主观评价为主，采用一事一议的评价形式，存在数据资源价值评价置信度和透明度“双低”的问题，难以为数据资源交易所涉多方提供有效的价值参考，数据交易达成效果并不理想。相关的理论研究中，数据资源价值评估方法包括资产评估、多属性综合评价和经济学方法三类，但多从数据拥有者角度展开探讨，与网络平台交易情境相差甚远，也有部分学者提出人工智能方法评价的研究思路，但相关研究尚不丰富，缺乏实证检验。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种数据资源价值的在线评估方法及装置，以解决现有技术中无法评估数据资源价值或数据资源价值评估不理想的问题。

为实现以上目的，本发明采用如下技术方案：一种数据资源价值的在线评估方法，包括：

构建数据资源价值评估模型；

获取待评估数据；

将所述待评估数据输入到所述数据资源价值评估模型中进行计算后输出评估结果。

进一步的，所述构建数据资源价值评估模型，包括：

预设BP神经网络模型参数；

根据BP神经网络模型参数构建BP神经网络模型；

确定自适应遗传算法参数并根据所述自适应遗传算法参数和BP神经网络模型构建数据资源价值评估模型。

进一步的，所述根据所述自适应遗传算法参数和BP神经网络模型构建数据资源价值评估模型，包括：

获取历史数据作为训练样本，预设BP神经网络拓扑结构；

利用所述BP神经网络拓扑结构获取所述训练样本的网络权值和阈值；

采用所述自适应遗传算法对所述网络权值和阈值进行计算，输出最优权值和阈值；

将所述最优权值和阈值反馈至所述BP神经网络拓扑结构中进行训练，得到数据资源价值评估模型。

进一步的，所述获取历史数据，包括：

获取大数据交易中心的数据作为历史数据；

所述历史数据包括：

交通环境、公共服务、健康医疗、金融商贸、科研应用、社交征信、文娱音乐、知识产权、智慧生活和产业数据。

进一步的，在所述历史数据作为训练样本之前，还包括：对所述历史数据进行预处理；所述对所述历史数据进行预处理，包括：

预设关键字，判断所述历史数据中是否存在所述关键字，如果缺失，则删除缺失关键字的历史数据；