[发明专利]一种数据更新服务的价值评估方法、系统、介质和设备

说明书

本发明实施例提供了一种数据更新服务的价值评估方法、系统、介质和设备，该方法包括：S1、获取数据集的当前成交价和预订的该数据集对应的更新服务的时间跨度；S2、根据所述当前成交价计算该数据集在所述时间跨度的终点对应的期望价格；S3、对所述期望价格进行贴现处理以确定所述更新服务在当前时间交易的评估价值。该方法的实施可以让数据集对应的不同时间跨度的更新服务难以合理定价的问题得到有效解决，提高用户体验，促进数据交易产业的发展。

技术领域

本发明涉及数据交易领域，具体来说涉及交易标的为数据集的交易市场的配套技术领域，更具体地说，涉及一种数据更新服务的价值评估方法、系统、介质和设备。

背景技术

随着大数据技术的日益发展，数据本身也成为了一种商品，具有极高的交易价值。2008年，全球数据交易市场就已经着手开始建立。近年来，伴随着区块链等新兴技术的崛起，各国政府政策大力扶持，加之资本注入，使得大数据交易市场在底层技术的驱动下呈现加快发展的趋势。根据上海经济和信息化委员会的统计，全球目前有五大顶级大数据交易平台，分别是：Factual、BDEX(Big Data Exchange)、Infochimps、Data Plaza和中国贵阳大数据交易所。

数据交易定价技术的探讨主要分为基于查询、基于机器学习两种，但是两种技术的学术讨论都不够深入，还没有成为主流。

基于查询的定价技术是指待交易的数据存储在数据库中，消费者通过精确的查询语句进行查询，获得满足条件、且经过一定程度预处理的数据，即：具体的数据元组。例如，授权公告号为CN105824919B的中国专利文献公开了一种数据查询操作定价的动态调整方法及装置，包括：在检测到计算资源的已分配资源信息发生变化时，获取每种计算资源在不同时间段的已分配资源信息；获取每种计算资源的固定参数信息；所述固定参数信息包括每种计算资源在不同时间段的总资源信息、每种计算资源在不同时间段的最低价格信息和每种计算资源在不同时间段的最高价格信息；根据预定的计算资源定价调整规则、所述已分配资源信息和所述固定参数信息，对每种计算资源在不同时间段的定价信息进行调整。该发明中考虑到计算资源的分配情况，根据每种资源在不同时间段的已分配资源信息，对数据查询操作定价动态调整，从而更合理的对数据查询操作定价。基于查询的定价技术的优点在于可以精确地为数据元组进行定价，缺点在于难以为围绕数据的配套服务进行定价，并且无法面向开放化的交易市场，只能满足小众的查询服务。而且此场景中数据的限定条件较多，更新数据后极有可能不满足查询需求，因此数据更新服务很少面向基于查询的定价进行适配。

基于机器学习的定价技术泛指通过机器学习的方式，为数据制定尽可能满足多方需求的价格。基于机器学习的定价技术主要面对以数据集为交易标的，在后续更新时，可以对数据集进行整体更新，例如更新最新数据、补充数据量等等，都可以在原数据集的基础上进行整体更新、迭代；其优点在于一般定价方为第三方，可以斡旋多方利益，并且对于配套服务的定价有较高的参考价值，缺点在于交易标的一般为数据集，无法精确到某一条数据元组。