[发明专利]一种基于泛化表示的数据资产的价值分配与价值评估方法在审
申请号: | 202310019706.1 | 申请日: | 2023-01-06 |
公开(公告)号: | CN116070846A | 公开(公告)日: | 2023-05-05 |
发明(设计)人: | 彭伟民;陈爱红 | 申请(专利权)人: | 杭州电子科技大学 |
主分类号: | G06Q10/0631 | 分类号: | G06Q10/0631;G06Q10/0639 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 310018 浙江省杭州*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 泛化 表示 数据 资产 价值 分配 评估 方法 | ||
本发明提供一种基于泛化表示的数据资产的价值分配与价值评估方法,包括以下步骤:步骤(1)获取数据资产,利用基于泛化表示的数据资产的价值分配方法,得到价值分配比例;步骤(2)对基于泛化表示的数据资产进行价值评估,得到数据拥有者、加工者、销售者、数据平台的评估价值。本发明旨在促进数据要素产的流通,实现数据要素的增值,从数据资产的相关概念组合和多源多模态数据的泛化表示出发,提供了一种基于泛化表示的数据资产的精准价值分配方法,包括传统生产要素、数据要素和算法的价值分配方法,为数据资产拥有者、加工者、销售者、数据平台等相关主体提供了一种基于泛化表示的价值量化评估方法。
技术领域
本发明涉及数据资产的价值分配与价值评估领域,特别是涉及一种基于泛化表示的数据资产的价值分配与价值评估方法。
背景技术
如何精准分配并量化评估数据资产相关主体的价值对于数据要素的流通和数据资产的增值具有重要意义。给定多模态数据与配套算法一起为相关决策提供支持,并为用户创造价值,这些给定数据也因此成为一种资产要素。例如,给定某交通类企业的环境部门共享的文本数据、物联设备感知的传感数据、市民随手拍的图像数据等多模态交通数据与配套的CNN卷积神经网络算法,一起为该企业的故障预警、安全防控、流程优化等决策提供支持,并通过降低风险、增加收益等方式为该企业创造价值,这些多模态数据也因此成为一种资产要素。为精准分配并量化评估给定多模态数据中每种模态数据的价值,首先要定义每种模态数据在决策支持中所起的作用。传统的基于模态属性的数据表示不足以精准定义每种模态数据在决策支持中所起的作用,因而不利于数据资产的精准价值分配和量化价值评估。
发明内容
针对现有技术的上述问题,本发明提供一种基于泛化表示的数据资产的价值分配与价值评估方法,包括如下步骤:
步骤(1)获取数据资产,利用基于泛化表示的数据资产的价值分配方法,得到数据拥有者Epo、加工者Epr、销售者Esa、数据平台Epl的价值分配比例;
步骤(2)对基于泛化表示的数据资产进行价值评估,得到数据拥有者Epo、加工者Epr、销售者Esa、数据平台Epl的评估价值。
作为优选,所述步骤(1)中,所述利用基于泛化表示的数据资产的价值分配方法,得到数据拥有者Epo、加工者Epr、销售者Esa、数据平台Epl的价值分配比例,具体包括以下步骤:
模态组成部分Xk中数据单元xk,i,其针对一致决策要求的泛化表示为由归一化特征属性信息和决策影响知识决定;
由归一化特征属性信息N(xk,i)和决策影响知识I(xk,i)通过加和的方式得到数据单元xi针对特定决策要求的泛化表示,如下式所示:
G(xk,i)=I(xk,i)+N(xk,i) (1)
所述数据单元xi针对特定决策要求的泛化表示,代表数据单元xi对于特定决策要求的价值;
对于由n个数据单元组成的数据子要素Xk,所述数据子要素Xk由对应的数据集为用户相关决策提供支持并为用户创造价值后转变而来,对n个数据单元的泛化表示进行求和得到在无重复数据单元的情况下,所述由n个数据单元组成的数据子要素Xk的价值;
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