一種雙邊多屬性大數(shù)據(jù)資源價值評估及交易方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種雙邊多屬性大數(shù)據(jù)資源價值評估及交易方法，其技術(shù)特點(diǎn)是包括以下步驟：步驟1、買賣雙方將自己的數(shù)據(jù)源根據(jù)其服務(wù)質(zhì)量拆分為多種數(shù)據(jù)屬性；步驟2、賣方根據(jù)自己的數(shù)據(jù)源注冊其所擁有的大數(shù)據(jù)資源并向數(shù)據(jù)市場進(jìn)行數(shù)據(jù)服務(wù)發(fā)布；步驟3、數(shù)據(jù)交易市場匹配數(shù)據(jù)參數(shù)與據(jù)交易買賣雙方；步驟4、交易市場確定數(shù)據(jù)交易參與方后，利用向量評估遺傳算法，劃分買方和賣方兩個子種群；步驟5、利用買方和賣方各自的效用函數(shù)計算適應(yīng)度；步驟6、根據(jù)步驟3所述適用于雙邊多屬性資源交易的買賣雙方效用函數(shù)構(gòu)造向量遺傳算法優(yōu)化目標(biāo)。本發(fā)明能夠快速獲得令買賣雙方均可接受的數(shù)據(jù)交易價格的雙邊多屬性大數(shù)據(jù)資源價值評估及交易方法。
【專利說明】
-種雙邊多屬性大數(shù)據(jù)資源價值評估及交易方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明設(shè)及大數(shù)據(jù)資源交易技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種雙邊多屬性大數(shù)據(jù)資源價值評 估及交易方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，服務(wù)計算、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的快速發(fā)展為新興 交易模式的發(fā)展提供了新思路。交易的商品越來越"數(shù)據(jù)化"。電力、市政、交通、氣象、經(jīng)濟(jì) 等行業(yè)大數(shù)據(jù)彼此交融，形式多種多樣，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 等，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、并行計算、流計算等"大數(shù)據(jù)"技術(shù)，可W在體量巨大、類型繁 多、低價值密度的數(shù)據(jù)中挖掘出高附加值的信息，具有巨大的經(jīng)濟(jì)價值和社會價值。也可W 將常規(guī)商品數(shù)據(jù)化，即將實物拆分為若干屬性，再將屬性數(shù)據(jù)化，供買方挑選，最后買賣雙 方議價。
[0003] 向量評估遺傳算法開創(chuàng)了多目標(biāo)優(yōu)化遺傳算法的先河，利用并行的方式給出多目 標(biāo)優(yōu)化問題的非劣解，解決了困擾運(yùn)籌學(xué)理論界多目標(biāo)優(yōu)化的難題。由于計算機(jī)硬件的限 審IJ，直到20世紀(jì)90年代中后期，多目標(biāo)遺傳算法才真正形成了一個研究領(lǐng)域，并在許多工程 應(yīng)用中取得了成績。
[0004] 云市場服務(wù)的不斷發(fā)展，使市場服務(wù)的兩個主體買方和賣方都能很方便的帶著各 自的期望和策略參與數(shù)據(jù)市場的交易。面對海量數(shù)據(jù)如何交易的問題，大數(shù)據(jù)交易市場一 般遵循著數(shù)據(jù)描述、確認(rèn)交易方、協(xié)商議價、數(shù)據(jù)交付、后續(xù)處理等步驟有序進(jìn)行。云市場和 云計算又是一個開放式的動態(tài)環(huán)境，使得大數(shù)據(jù)交易變得有別于一般的實體交易和電子商 務(wù)，其交易過程十分復(fù)雜。針對數(shù)據(jù)交易的數(shù)據(jù)模型已吸引眾多學(xué)者參與研究。
[0005] 因此，一種合理、有效的雙邊多屬性大數(shù)據(jù)資源價值評估及交易方法對大數(shù)據(jù)交 易市場的建立、運(yùn)行W及為買賣雙方找到各自滿意的最優(yōu)解，實現(xiàn)買方和賣方的"雙贏"，具 有十分重要的意義。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種能夠快速獲得令買賣雙方均可 接受的數(shù)據(jù)交易價格的雙邊多屬性大數(shù)據(jù)資源價值評估及交易方法。
[0007] 本發(fā)明解決其技術(shù)問題是采取W下技術(shù)方案實現(xiàn)的：
[000引一種雙邊多屬性大數(shù)據(jù)資源價值評估及交易方法，包括W下步驟：
[0009] 步驟1、賣方將自己的數(shù)據(jù)源根據(jù)其服務(wù)質(zhì)量拆分為包括獨(dú)立內(nèi)在屬性和各屬性 間關(guān)聯(lián)度的多種數(shù)據(jù)屬性并預(yù)先設(shè)置好各屬性的權(quán)重和彼此的關(guān)聯(lián)度；
[0010] 步驟2、賣方根據(jù)自己的數(shù)據(jù)源注冊其所擁有的大數(shù)據(jù)資源并向數(shù)據(jù)市場進(jìn)行數(shù) 據(jù)服務(wù)發(fā)布;買方在產(chǎn)生購買需求后，根據(jù)自己的需求選擇自己所需的數(shù)據(jù)服務(wù)，確定包括 獨(dú)立內(nèi)在屬性和各屬性間關(guān)聯(lián)度的買方數(shù)據(jù)屬性并向數(shù)據(jù)市場提出數(shù)據(jù)交易請求；
[0011] 步驟3、數(shù)據(jù)交易市場接受數(shù)據(jù)交易請求后根據(jù)買方的數(shù)據(jù)屬性調(diào)出相應(yīng)賣家數(shù) 據(jù)屬性信息w供買方挑選，并根據(jù)買賣雙方設(shè)置的數(shù)據(jù)屬性、各屬性權(quán)重w及屬性間關(guān)聯(lián) 度信息調(diào)取將買賣雙方的數(shù)據(jù)屬性作為參數(shù)的適用于雙邊多屬性資源交易的效用函數(shù)，用 W計算獲得買賣雙方各自的效用值，通過效用值量化評估買賣雙方對數(shù)據(jù)交易的滿意度， 從而匹配數(shù)據(jù)參數(shù)與據(jù)交易買賣雙方；
[0012] 步驟4、交易市場確定數(shù)據(jù)交易參與方后，利用向量評估遺傳算法，劃分買方和賣 方兩個子種群，確定買賣雙方各自的初始種群并對多個數(shù)據(jù)屬性的屬性值進(jìn)行編碼；
[0013] 步驟5、利用買方和賣方各自的效用函數(shù)計算適應(yīng)度，買方和賣方的數(shù)據(jù)屬性在各 自的子種群內(nèi)進(jìn)行比例選擇并將選擇的結(jié)果合并到交叉池后按照預(yù)定的交叉概率和變異 概率使兩個子種群執(zhí)行交叉和變異操作，得到新種群；
[0014] 步驟6、根據(jù)步驟3所述適用于雙邊多屬性資源交易的買賣雙方效用函數(shù)構(gòu)造向量 遺傳算法優(yōu)化目標(biāo)，把新種群重復(fù)進(jìn)行選擇、交叉和變異操作，經(jīng)過若干次迭代之后，確定 對買賣雙方而言都滿意的特定數(shù)據(jù)屬性W及該數(shù)據(jù)屬性對應(yīng)的買方和賣方的效用值，從而 確定多目標(biāo)優(yōu)化的結(jié)果并W此為基礎(chǔ)進(jìn)行買賣雙方的公平協(xié)商議價。
[0015] 而且，所述步驟3的適用于雙邊多屬性資源交易的效用函數(shù)為：
[0018] 上式中，vk是體現(xiàn)第k輪協(xié)商中數(shù)據(jù)買方或賣方對于一組特定屬性數(shù)據(jù)評價的效 用值，η為數(shù)據(jù)的屬性的維數(shù)，為買方接受的或賣方提供的有各自取值范圍的特定屬性 值，其中，W功買方或賣方對Xi屬性的權(quán)重，Ei,功Xi和Xj兩個屬性之間的關(guān)聯(lián)度。
[0019] 而且，所述步驟4確定買賣雙方各自的初始種群的具體方法包括W下步驟：
[0020] (1)將每個多屬性協(xié)商議題通過一條染色體表示，該染色體是將數(shù)據(jù)屬性編碼形 成，每條染色體上的基因表示數(shù)據(jù)的一個屬性；
[0021] (2)給定一組符合數(shù)據(jù)屬性取值范圍要求的初始屬性值構(gòu)建初始種群。
[0022] 而且，所述步驟4第(2)步的所述初始屬性值是買賣雙方設(shè)置的初始屬性值或交易 市場推薦的初始屬性值。
[0023] 而且，所述步驟4采用實數(shù)編碼方式對初始屬性值進(jìn)行編碼。
[0024] 而且，所述步驟5的適應(yīng)度的計算公式為：
[0025]
[0026] 其中，111=1+1化；
[0027] V;(巧為非線性適應(yīng)度函數(shù)，|^哦']'表示不大于歡的最大整數(shù)值，L為最大進(jìn)化代 數(shù)，1為當(dāng)前進(jìn)化代數(shù)，Vk是體現(xiàn)第k輪協(xié)商中數(shù)據(jù)買方或賣方對于一組特定屬性數(shù)據(jù)評價 的效用值。
[0028] 而且，所述步驟6的向量評估遺傳算法優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為：
[0029]
[0030] 其中，V是優(yōu)化目標(biāo)，vk是體現(xiàn)第k輪協(xié)商中數(shù)據(jù)買方或賣方對于一組特定屬性數(shù) 據(jù)評價的效用值，Vb和Vs分別是買方和賣方的效用值，遠(yuǎn)郝％分別是每次協(xié)商議價過程中 買方和賣方對數(shù)據(jù)屬性值的提議。Ai.max，Ai.min分別為特定屬性值XI的最大和最小值。
[0031] 本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)和積極效果是：
[0032] 1、本發(fā)明在大數(shù)據(jù)資源交易開始前，賣方根據(jù)自己的數(shù)據(jù)源向數(shù)據(jù)交易市場進(jìn)行 數(shù)據(jù)服務(wù)發(fā)布，注冊其所擁有的大數(shù)據(jù)資源。買方在產(chǎn)生購買需求后，向數(shù)據(jù)交易市場提出 數(shù)據(jù)交易請求，數(shù)據(jù)交易市場接受該數(shù)據(jù)交易請求后確定數(shù)據(jù)資源買賣雙方。然后，利用向 量評估遺傳算法劃分買方和賣方兩個子種群，并確定各自的初始種群、對屬性進(jìn)行編碼、利 用買方和賣方各自的效用函數(shù)計算適應(yīng)度、在子種群內(nèi)進(jìn)行比例選擇、將選擇的結(jié)果合并 到交叉池中執(zhí)行交叉和變異得到新的種群、經(jīng)迭代若干次后確定多目標(biāo)優(yōu)化的結(jié)果進(jìn)而確 定價格區(qū)間。最后，買賣雙方在此價格區(qū)間上進(jìn)行協(xié)商確定最后的成交價格。本發(fā)明將大數(shù) 據(jù)交易問題轉(zhuǎn)化為多屬性協(xié)商問題，并提出了體現(xiàn)不同屬性之間關(guān)聯(lián)度的多屬性協(xié)商效用 函數(shù)，可W快速獲得最優(yōu)的大數(shù)據(jù)屬性值及其對應(yīng)的效用值，從而獲得雙方都能夠接受的 數(shù)據(jù)交易的價格，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)交易過程中買賣雙方的"雙贏"，有益于大數(shù)據(jù)交易市場的良 性發(fā)展。
[0033] 2、本發(fā)明將數(shù)據(jù)商品根據(jù)其服務(wù)質(zhì)量拆分為多個數(shù)據(jù)屬性，W屬性來表征數(shù)據(jù)本 身，在多屬性數(shù)據(jù)資源交易過程中，利用向量評估遺傳算法，將買方和賣方劃分為兩個子種 群，W各自效用值標(biāo)準(zhǔn)，對多維數(shù)據(jù)屬性進(jìn)行多輪協(xié)商，爭取找到買賣雙方各自滿意的最優(yōu) 解，促成買方和賣方的雙贏合作。
【附圖說明】
[0034] 圖1是本發(fā)明的大數(shù)據(jù)交易流程圖。
【具體實施方式】
[0035] W下結(jié)合附圖對本發(fā)明實施例作進(jìn)一步詳述：
[0036] -種雙邊多屬性大數(shù)據(jù)資源價值評估及交易方法，如圖1所示，包括W下步驟：
[0037] 步驟1、賣方將自己的數(shù)據(jù)源根據(jù)其服務(wù)質(zhì)量拆分為包括獨(dú)立內(nèi)在屬性和各屬性 間關(guān)聯(lián)度的多種數(shù)據(jù)屬性并預(yù)先設(shè)置好各屬性的權(quán)重和彼此的關(guān)聯(lián)度；
[0038] 大數(shù)據(jù)交易中，賣方對自己的數(shù)據(jù)源的服務(wù)質(zhì)量的描述W及買方對所需的數(shù)據(jù)服 務(wù)的描述是買賣雙方確定交易意向和協(xié)商議價的基礎(chǔ)，賣方用多種數(shù)據(jù)屬性表征自己的數(shù) 據(jù)源的服務(wù)質(zhì)量，該數(shù)據(jù)屬性包括相對獨(dú)立的內(nèi)在屬性和各屬性間的關(guān)聯(lián)度。在本實施例 中，W光伏發(fā)電大數(shù)據(jù)為例，所述相對獨(dú)立的內(nèi)在屬性包括:精度、廣度、采樣頻率和時間跨 度等；一般用維數(shù)來表示數(shù)據(jù)屬性的個數(shù)，即上述光伏發(fā)電大數(shù)據(jù)可表示為4維（精度、廣 度、采樣頻率、時間跨度）。由此可知，買賣雙方多屬性數(shù)據(jù)資源交易實質(zhì)上是一種雙邊協(xié)商 問題，數(shù)據(jù)屬性是唯一表征數(shù)據(jù)商品的尺度，也是買賣雙方多次協(xié)商的根本目的。將雙邊協(xié) 商的對象的η個屬性表不為向量(Ai, . . . ,Αη)，并且用(ai, . . . ,an)表不一組屬性值向量，η維 向量(Al,··· ,Αη)的每一個元素 Ai均有取值范圍[Ai.min，Ai.max]。
[0039] 在本實施例中賣方將自己的數(shù)據(jù)源根據(jù)其服務(wù)質(zhì)量拆分為若干屬性SPl，SP2…… S化，并預(yù)先設(shè)置好各屬性的權(quán)重和各屬性間的關(guān)聯(lián)度。
[0040] 步驟2、賣方根據(jù)自己的數(shù)據(jù)源注冊其所擁有的大數(shù)據(jù)資源并向數(shù)據(jù)市場進(jìn)行數(shù) 據(jù)服務(wù)發(fā)布;買方在產(chǎn)生購買需求后，根據(jù)自己的需求選擇自己所需的數(shù)據(jù)服務(wù)，確定包括 獨(dú)立內(nèi)在屬性和各屬性間關(guān)聯(lián)度的多種買方數(shù)據(jù)屬性后向數(shù)據(jù)市場提出數(shù)據(jù)交易請求。 [0041 ]所述步驟2的具體方法為:賣方向大數(shù)據(jù)交易市場發(fā)布源數(shù)據(jù)服務(wù)，將自己的數(shù)據(jù) 源及其服務(wù)寫入數(shù)據(jù)市場目錄，W供買家查詢、匹配;買家根據(jù)自己的需求選擇自己所需的 數(shù)據(jù)服務(wù)，確定買方數(shù)據(jù)屬性BP1，BP2……ΒΡη，并預(yù)先設(shè)置各個屬性的權(quán)重、范圍和彼此的 關(guān)聯(lián)度后發(fā)出自己的數(shù)據(jù)交易請求。
[0042] 步驟3、數(shù)據(jù)交易市場接受數(shù)據(jù)交易請求后根據(jù)買方的數(shù)據(jù)屬性調(diào)出相應(yīng)賣家數(shù) 據(jù)屬性信息W供買方挑選，并根據(jù)買賣雙方設(shè)置的數(shù)據(jù)屬性、各屬性權(quán)重W及屬性間關(guān)聯(lián) 度信息調(diào)取將買賣雙方的數(shù)據(jù)屬性作為參數(shù)的適用于雙邊多屬性資源交易的效用函數(shù)，用 W計算獲得買賣雙方各自的效用值，通過效用值量化評估買賣雙方對數(shù)據(jù)交易的滿意度， 從而匹配數(shù)據(jù)參數(shù)與據(jù)交易買賣雙方。
[0043] 由于買賣雙方的每一次交易協(xié)商，其對交易數(shù)據(jù)服務(wù)質(zhì)量的滿意程度都會改變， 采用效用值量化評估買賣雙方對數(shù)據(jù)交易的滿意程度，該效用值由將數(shù)據(jù)屬性作為參數(shù)的 效用函數(shù)計算獲得。本實施例為一個多屬性數(shù)據(jù)資源交易，對于進(jìn)行協(xié)商的不同屬性，買賣 雙方有著不同的關(guān)注度，因此，采用權(quán)重來表征雙方對不同屬性的偏重。對于任意一個交易 對象，屬性可W劃分為正屬性和負(fù)屬性兩類。正屬性是指其值越大買方越滿意的數(shù)據(jù)屬性； 負(fù)屬性是指其值越小賣方越滿意的數(shù)據(jù)屬性。在數(shù)據(jù)交易過程中，由于買賣雙方對于同一 屬性的認(rèn)知相反，即：若屬性Ai對于賣方是正屬性，則其對賣方一定是負(fù)屬性。一方要提高 某屬性的效用值一定是在削弱對方該屬性的效用值基礎(chǔ)上。
[0044] 在構(gòu)建效用函數(shù)之前需要?dú)w一化屬性維度上的值，W使多維屬性上的值與各自的 單位及取值范圍無關(guān)。
[0045] 對于正屬性Ai歸一化采用W下方程：
[0046]
Ai為正屬性；
[0047] 對于負(fù)屬性Ai歸一化采用W下方程：
[004引
Ai為負(fù)屬性；
[0049] 其中，正屬性是指其值越大買方越滿意的數(shù)據(jù)屬性；負(fù)屬性是指其值越小賣方越 滿意的數(shù)據(jù)屬性;Ul表示正屬性(負(fù)屬性)Ai的取值日1歸一化后的值。
[0050] 為了實現(xiàn)多維屬性對買賣雙方效用值的直觀比較，本實施例采用一種適用于雙邊 多屬性資源交易的效用函數(shù)，如下所示：
[0053] 上式中，vk是體現(xiàn)第k輪協(xié)商中數(shù)據(jù)買方或賣方對于一組特定屬性數(shù)據(jù)評價的效 用值，η為數(shù)據(jù)的屬性的維數(shù)，為買方接受的或賣方提供的有各自取值范圍的特定屬性 值，其中，W功買方或賣方對Xi屬性的權(quán)重，Ei,功Xi和Xj兩個屬性之間的關(guān)聯(lián)度。
[0054] 在本實施例中，W光伏發(fā)電大數(shù)據(jù)為例，由于其數(shù)據(jù)屬性包括:精度、廣度、采樣頻 率和時間跨度，因此n = 4。
[0055] 步驟4、交易市場確定數(shù)據(jù)交易參與方后，利用向量評估遺傳算法，劃分買方和賣 方兩個子種群，確定買賣雙方各自的初始種群并對多個數(shù)據(jù)屬性的初始屬性值進(jìn)行編碼；
[0056] 由于買賣雙方對于數(shù)據(jù)效用值評價存在差異，因此引入向量評估遺傳算法W便快 速、準(zhǔn)確地獲得雙邊多屬性數(shù)據(jù)資源交易的最優(yōu)屬性解。其具體方法為:交易市場確定數(shù)據(jù) 交易參與后，在數(shù)據(jù)交易過程中，由于買賣雙方處于對立的位置，因此，按照向量評估遺傳 算法將買方和賣方劃分為兩個子種群。
[0057] 將每個多屬性協(xié)商議題通過一條染色體表示，該染色體是將數(shù)據(jù)屬性編碼形成， 每條染色體上的基因表示數(shù)據(jù)的一個屬性；
[0058] 給定一組符合數(shù)據(jù)屬性取值范圍要求的初始屬性值，并對初始屬性值進(jìn)行編碼。 所述初始屬性值可W是買賣雙方設(shè)置的初始屬性值或交易市場推薦的初始屬性值。
[0059] 常見的向量評估遺傳算法編碼方式有:實數(shù)編碼、二進(jìn)制編碼、樹編碼等。實數(shù)編 碼直接使用η維屬性值(ai，…，an)作為向量，操作簡單，精度高且便于大空間捜索，非常適合 用于大數(shù)據(jù)的多屬性數(shù)據(jù)資源交易中，因此，在本實施例中，采用實數(shù)編碼方式。
[0060] 步驟5、利用買方和賣方各自的效用函數(shù)計算適應(yīng)度，買方和賣方的數(shù)據(jù)屬性在各 自的子種群內(nèi)進(jìn)行比例選擇并將選擇的結(jié)果合并到交叉池后按照預(yù)定的交叉概率和變異 概率使兩個子種群執(zhí)行交叉和變異操作，得到新種群。
[0061 ]所述步驟5的適應(yīng)度的計算公式為：
[0062]
[0063] 其中，111=1+1化；
[0064] V；巧)為非線性適應(yīng)度函數(shù)，:表示不大于歡的最大整數(shù)值，L為最大進(jìn)化代數(shù)， 1為當(dāng)前進(jìn)化代數(shù)，Vk是體現(xiàn)第k輪協(xié)商中數(shù)據(jù)買方或賣方對于一組特定屬性數(shù)據(jù)評價的效 用值。
[0065] 該交叉和變異操作作用于染色體的基因?qū)用妫▽傩詫用?上，經(jīng)過選擇、交叉和變 異將得到新的種群。
[0066] 步驟6、根據(jù)步驟3所述適用于雙邊多屬性資源交易的買賣雙方效用函數(shù)構(gòu)造向量 遺傳算法優(yōu)化目標(biāo)，把新種群重復(fù)進(jìn)行選擇、交叉和變異操作，經(jīng)過若干次迭代之后，確定 對買賣雙方而言都滿意的特定數(shù)據(jù)屬性W及該數(shù)據(jù)屬性對應(yīng)的買方和賣方的效用值，從而 確定多目標(biāo)優(yōu)化的結(jié)果并W此為基礎(chǔ)進(jìn)行買賣雙方的公平協(xié)商議價。
[0067] 所述向量評估遺傳算法優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為：
[006引
[0069] 其中，V是優(yōu)化目標(biāo)，vk是體現(xiàn)第k輪協(xié)商中數(shù)據(jù)買方或賣方對于一組特定屬性數(shù) 據(jù)評價的效用值，Vb和Vs分別是買方和賣方的效用值，奇郝％分別是每次協(xié)商議價過程中 買方和賣方對數(shù)據(jù)屬性值的提議。Ai.max，Ai.min分別為特定屬性值Xi的最大值和最小值。
[0070] 重復(fù)向量評估遺傳算法的選擇、交叉和變異操作，對上述目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，迭代至預(yù) 定次數(shù)，可得到一組多目標(biāo)優(yōu)化最優(yōu)屬性值及其效用值，進(jìn)而確定此多屬性交易的基本價 格區(qū)間，買賣雙方再次價格區(qū)間上協(xié)商，確定最終的成交價格。
[0071] 本實施例重點(diǎn)說明W效用函數(shù)來求取交易雙方滿意度和利用向量評估遺傳算法 迭代求取多目標(biāo)最優(yōu)解的思想，其具體實施方案，可W根據(jù)實際場景和要求自主設(shè)定。
[0072] 通過該實施例顯示和描述了本發(fā)明的基本原理、主要特征和有益效果和實施方 案。本發(fā)明不受場地和數(shù)據(jù)類型的限制，可W應(yīng)用于電力、經(jīng)濟(jì)、氣象、交通和市政等大數(shù)據(jù) 的交易，是一種通用的方法。
[0073] 需要強(qiáng)調(diào)的是，本發(fā)明所述的實施例是說明性的，而不是限定性的，因此本發(fā)明包 括并不限于【具體實施方式】中所述的實施例，凡是由本領(lǐng)域技術(shù)人員根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案 得出的其他實施方式，同樣屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
【主權(quán)項】
1. 一種雙邊多屬性大數(shù)據(jù)資源價值評估及交易方法，其特征在于:包括以下步驟： 步驟1、賣方將自己的數(shù)據(jù)源根據(jù)其服務(wù)質(zhì)量拆分為包括獨(dú)立內(nèi)在屬性和各屬性間關(guān) 聯(lián)度的多種數(shù)據(jù)屬性并預(yù)先設(shè)置好各屬性的權(quán)重和彼此的關(guān)聯(lián)度； 步驟2、賣方根據(jù)自己的數(shù)據(jù)源注冊其所擁有的大數(shù)據(jù)資源并向數(shù)據(jù)市場進(jìn)行數(shù)據(jù)服 務(wù)發(fā)布;買方在產(chǎn)生購買需求后，根據(jù)自己的需求選擇自己所需的數(shù)據(jù)服務(wù)，確定包括獨(dú)立 內(nèi)在屬性和各屬性間關(guān)聯(lián)度的買方數(shù)據(jù)屬性并向數(shù)據(jù)市場提出數(shù)據(jù)交易請求； 步驟3、數(shù)據(jù)交易市場接受數(shù)據(jù)交易請求后根據(jù)買方的數(shù)據(jù)屬性調(diào)出相應(yīng)賣家數(shù)據(jù)屬 性信息以供買方挑選，并根據(jù)買賣雙方設(shè)置的數(shù)據(jù)屬性、各屬性權(quán)重以及屬性間關(guān)聯(lián)度信 息調(diào)取將買賣雙方的數(shù)據(jù)屬性作為參數(shù)的適用于雙邊多屬性資源交易的效用函數(shù)，用以計 算獲得買賣雙方各自的效用值，通過效用值量化評估買賣雙方對數(shù)據(jù)交易的滿意度，從而 匹配數(shù)據(jù)參數(shù)與據(jù)交易買賣雙方； 步驟4、交易市場確定數(shù)據(jù)交易參與方后，利用向量評估遺傳算法，劃分買方和賣方兩 個子種群，確定買賣雙方各自的初始種群并對多個數(shù)據(jù)屬性的屬性值進(jìn)行編碼； 步驟5、利用買方和賣方各自的效用函數(shù)計算適應(yīng)度，買方和賣方的數(shù)據(jù)屬性在各自的 子種群內(nèi)進(jìn)行比例選擇并將選擇的結(jié)果合并到交叉池后按照預(yù)定的交叉概率和變異概率 使兩個子種群執(zhí)行交叉和變異操作，得到新種群； 步驟6、根據(jù)步驟3所述適用于雙邊多屬性資源交易的買賣雙方效用函數(shù)構(gòu)造向量遺傳 算法優(yōu)化目標(biāo)，把新種群重復(fù)進(jìn)行選擇、交叉和變異操作，經(jīng)過若干次迭代之后，確定對買 賣雙方而言都滿意的特定數(shù)據(jù)屬性以及該數(shù)據(jù)屬性對應(yīng)的買方和賣方的效用值，從而確定 多目標(biāo)優(yōu)化的結(jié)果并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行買賣雙方的公平協(xié)商議價。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種雙邊多屬性大數(shù)據(jù)資源價值評估及交易方法，其特征在 于:所述步驟3的適用于雙邊多屬性資源交易的效用函數(shù)為：上式中，vk是體現(xiàn)第k輪協(xié)商中數(shù)據(jù)買方或賣方對于一組特定屬性數(shù)據(jù)評價的效用值，η 為數(shù)據(jù)的屬性的維數(shù)，Xl，Xj為買方接受的或賣方提供的有各自取值范圍的特定屬性值，其 中，wi為買方或賣方對Xi屬性的權(quán)重，為Xi和Xj兩個屬性之間的關(guān)聯(lián)度。3. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種雙邊多屬性大數(shù)據(jù)資源價值評估及交易方法，其特征 在于:所述步驟4確定買賣雙方各自的初始種群的具體方法包括以下步驟： (1) 將每個多屬性協(xié)商議題通過一條染色體表示，該染色體是將數(shù)據(jù)屬性編碼形成，每 條染色體上的基因表示數(shù)據(jù)的一個屬性； (2) 給定一組符合數(shù)據(jù)屬性取值范圍要求的初始屬性值構(gòu)建初始種群。4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種雙邊多屬性大數(shù)據(jù)資源價值評估及交易方法，其特征在 于:所述步驟4第(2)步的所述初始屬性值是買賣雙方設(shè)置的初始屬性值或交易市場推薦的 初始屬性值。5. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種雙邊多屬性大數(shù)據(jù)資源價值評估及交易方法，其特征 在于:所述步驟4采用實數(shù)編碼方式對初始屬性值進(jìn)行編碼。6. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種雙邊多屬性大數(shù)據(jù)資源價值評估及交易方法，其特征 在于:所述步驟5的適應(yīng)度的計算公式為：其中，m= 1+ln L; 為非線性適應(yīng)度函數(shù) 表示不大于的最大整數(shù)值，L為最大進(jìn)化代數(shù)，1為 當(dāng)前進(jìn)化代數(shù)，Vk是體現(xiàn)第k輪協(xié)商中數(shù)據(jù)買方或賣方對于一組特定屬性數(shù)據(jù)評價的效用 值。7. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種雙邊多屬性大數(shù)據(jù)資源價值評估及交易方法，其特征 在于:所述步驟6的向量評估遺傳算法優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為：其中，V是優(yōu)化目標(biāo)，^是體現(xiàn)第k輪協(xié)商中數(shù)據(jù)買方或賣方對于一組特定屬性數(shù)據(jù)評價 的效用值，分別是買方和賣方的效用值，^和< 分別是每次協(xié)商議價過程中買方和 賣方對數(shù)據(jù)屬性值的提議，Ai.max, Ai.min分別為特定屬性值h的最大和最小值。
【文檔編號】G06Q30/02GK105825413SQ201610143486
【公開日】2016年8月3日
【申請日】2016年3月11日
【發(fā)明人】蔣菱, 王旭東, 于建成, 李國棟, 霍現(xiàn)旭, 吳磊, 蔣瑋, 孫璐, 王凱, 徐青山, 曾艾東
【申請人】國網(wǎng)天津市電力公司, 國家電網(wǎng)公司, 東南大學(xué)