区块链技术对大数据联盟数据共享的影响研究——基于演化博弈分析

当前,大数据联盟在实际运作中普遍存在着共享程度低、管理体系不完善等问题,制约了成员之间数据共享的积极性,阻碍了大数据联盟的进一步发展。为此,文章借助区块链的去中心化、加密算法和智能合约等优点,建立大数据联盟及其成员数据共享的双方演化博弈模型,并利用MATLAB模拟联盟和成员之间共享博弈演化路径,分析影响成员数据共享意愿的关键因素。研究结果表明,区块链技术在此背景下具备诸多优势,其能降低共享成本和风险成本,减轻数据共享平台的建设负担,同时增加联盟整体的经济收益。因此,大数据联盟的成员更倾向于采用区块链技术作为数据共享的技术基础。此外,通过建立合理的奖惩机制,大数据联盟能够有效提高成员共享积极程度,从而推动整个联盟的可持续发展。

大数据联盟动态网络结构演化模型研究

[目的/意义]大数据联盟作为新型的组织形式,关于其演化规律及数据资源如何影响大数据联盟演化已成为亟需解决的热点问题。在数据资源视角下对大数据联盟网络结构动态演化模型进行了研究,对大数据联盟稳定有序发展具有重要理论与现实意义。[方法/过程]通过分析数据资源流动增值过程,提出了基于EDRV的演化动因,进一步分析了大数据联盟演化过程及演化规则,在无标度网络演化模型基础上,提出了基于成员核心能力、数据资源异质性和数据资源势差的演化模型,并对模型有效性进行仿真实验。[结果/结论]通过Matlab软件仿真验证表明提出的大数据联盟动态网络结构演化模型在一定程度上保持了成员间合作的公平性。最后提出了促进大数据联盟演化发展的策略。

国际研究数据联盟及对我国科学数据共享的启示

介绍了国际研究数据联盟（Research Data Alliance， RDA）的目标、主要任务、组织架构及运行机制。当前该组织已建立了约30个工作组和兴趣组，在数据引用、永久标识、元数据、数据分类编码、数据互操作等领域进展显著。基于调研和分析，提出了RDA对于我国科学数据共享在运行机制、组织机构、研究领域、参与机构、科学问题及信息化手段等方面的启示。

科研数据联盟及其对我国科研数据管理的启示

科研数据联盟以实现全球研究人员可以共享和使用研究数据为目标,发起一年以来发展迅速。通过介绍其虚拟组织结构、协调管理工作的顺利开展,以及近期宏观发展目标,为我国的科研数据管理从管理体系、标准规范、配套科研评价机制和信息素养教育等方面提供借鉴。

研究数据联盟——建立全球数据共享和数据交换的基础架构

为了满足全球日益增长的对于数据基础设施的需求,研究数据联盟作为一个全球性的、团体驱动的组织于2013年计划并推出(简称RDA)。本文对RDA的着眼点和使命、出现及快速发展、运转机制、焦点区域、建立数据共享和交流的技术基础设施和社会基础设施以及开展的一系列工作进行了介绍。

制造业大数据联盟资源推送服务算法

为了提高制造业大数据联盟资源共享效果及联盟成员的满意度,提出一种基于互信息特征权重和相似度的制造业大数据联盟资源推送算法。利用互信息特征权重和特征相似度分别对制造业大数据联盟成员评分和最近邻居产生的评分加以改进,从而提高资源推送质量。实验结果表明,该算法在一定程度上解决了制造业大数据联盟新成员资源推送和数据稀疏问题,有效提高了制造业大数据联盟成员满意度。

基于动态数据联盟的虚拟设计/制造系统—VC^3

提出了一种基于因特网络的快速市场反应虚拟设计／制造系统的体系结构－ＶＣ３。该系统以数据仓库为核心，以专业专家系统为各个生产环节的决策系统，以网络环境的专业竞争为优化机制，实现了网络环境的、面向市场反应的新一代 ＣＡＤ系统集成。

服务主导逻辑下大数据联盟数据服务创新价值共创机理

[目的/意义]大数据联盟是我国数据资源跨界融合与协同创新的重要载体,其多主体间能否顺利开展价值共创活动决定了大数据联盟运行的成败,也决定了系统功能的整体发挥。[方法/过程]基于服务主导逻辑视角,将用户纳入数据服务创新体系,构建了大数据联盟数据服务创新超网络模型,并从"资源—能力—关系"协同维度揭示了大数据联盟数据服务创新价值共创机理。[结果/结论]大数据联盟各主体在不同维度间的联合互动和跨界合作,可使超网络中的资源、能力和关系上彼此协同促进,共同发挥大数据联盟协同服务创新优势,有利于为用户提供特定场景下的解决方案,以此实现价值共创。

大数据联盟显性数据资源需求多层次匹配模型

[目的/意义]针对大数据联盟背景下的数据资源利用和需求匹配问题,探索大数据联盟显性数据资源需求多层次匹配模型具有重要现实意义。[方法/过程]从显性需求维度出发构建了大数据联盟数据资源匹配框架,并对显性数据资源需求和服务属性进行拆分,提出了由类型匹配、领域匹配、功能匹配和共享价值匹配组成的四阶段匹配流程,并给出了每个阶段的相似度算法。[结果/结论]通过仿真实例验证了模型的有效性,最后提出了提高大数据联盟数据资源利用效率的策略。

基于系统动力学的大数据联盟稳定性模型构建与仿真研究

[目的/意义]大数据联盟是大数据成果创造和转化的有效途径,研究其稳定性对我国大数据产业健康具有重要现实意义。[方法/过程]运用Cite Space软件对大数据联盟稳定性影响因素进行挖掘分析,构建以数据资源匹配程度、数据资源共享程度、数据资源收益程度为核心模块的大数据联盟稳定性系统动力学模型,并采用Vensim PLE软件对模型进行仿真模拟。[结果 /结论]结果表明,数据资源市场环境系数、数据资源转移效率、学习系数、合作风险率等因素对联盟稳定性的影响较弱,而数据资源势差、数据资源价值量、成果转化系数、信任程度对大数据联盟的稳定性影响比较大。

大数据联盟数据资源共享关系及建模分析

[目的 /意义]大数据联盟是我国实施大数据战略的重要载体,研究大数据联盟中多主体间的数据资源共享关系能促进大数据联盟的良性发展。[方法 /过程]运用共生理论,将大数据联盟数据资源共享关系划分为核心成员—核心成员数据资源共享关系、核心成员—非核心成员数据资源共享关系、非核心成员—非核心成员数据资源共享关系,基于改进的Lotka-Volterra模型分别构建了不同关系模式下数据资源共享模型,并进行仿真研究。[结果 /结论]数据资源共享过程与数据资源共享系数、最大数据资源存量及数据资源增长速度紧密相关,其中,数据资源共享系数、最大数据资源存量直接影响成员间数据资源共享均衡点取值。最后,提出促进大数据联盟数据资源共享的策略。

基于用户需求的大数据联盟数据资源服务模式研究

随着数据资源爆炸式增长,用户无法快速从海量的数据资源中获取所需的数据资源,为更好的提供优质的数据资源服务,基于用户需求视角构建大数据联盟数据资源服务模式。将大数据联盟用户需求划分为显性需求和隐性需求,在显性需求维度下,构建大数据联盟数据资源共享服务模式和数据资源交易服务模式;在隐性需求维度下,构建大数据联盟数据资源推送服务模式;最后,给出大数据联盟数据资源服务模式的推进策略。

大数据联盟对资产评估行业的启示

本文引进大数据联盟的概念,首先分析了大数据联盟对资产评估行业的影响,并从大数据联盟角度提出了资产评估行业利用大数据的两种途径;其次,介绍资产评估行业大数据联盟应建立三大体系,并对体系内部应建设的内容做了设想和举例分析;最后指出当前资产评估行业建立大数据联盟存在的障碍。总之,大数据联盟为资产评估行业的创新发展提供了新的思路,可以提高评估效率,促进资产评估行业的快速发展。

丰田、英特尔等联合成立智能网联汽车大数据联盟

据外媒8月10日报道,丰田将与英特尔、电装及部分技术和汽车公司组成联盟,未来将合作研发智能网联汽车用的大数据生态系统。瑞士电讯设备生产商爱立信(Ericsson)、日本汽车零部件供应商电装以及电信运营商日本电报电话公司(NTT Do Co Mo Inc.)也加入了该联盟,联盟名称为汽车前沿计算联盟(Automotive Edge Computing Consortium,AECC)。丰田在发言中表示,联盟目标是借助数据在云计算的基础上来为智能驾驶、实时地图和驾驶辅助等新兴服务提供支持。鉴于汽车搭载的功能越来越多,从车道保持到自动驾驶。

国际生物多样性与健康大数据联盟成立

国际生物多样性与健康大数据联盟启动仪式于10月14日在北京举行。该联盟依托中国科学院北京基因组研究所,成员主要来自“一带一路”沿线国家,包括巴基斯坦、沙特、泰国、俄罗斯、新加坡、美国、瑞士等多个国家的机构代表参加了启动仪式。

计及需求响应的数据中心联盟共享储能规划

为避免数据中心单独配置储能出现储能利用率低、经济效益差等问题,提出一种计及需求响应的数据中心联盟共享储能规划方法,能够考虑不同场景下各数据中心对储能需求的差异性和互补性,在降低储能投资成本的同时发挥储能最大效能。首先,提出了数据中心联盟共享储能运营模式,包括不同场景间共享储能使用容量分配、成本分摊和基于纳什议价的利益分配方法,保障联盟内各个体的利益。其次,考虑批处理负荷、机房空调参与需求响应,建立数据中心房间级能量管理模型,结合共享储能配置约束,以联盟集体利益最大化为目标,构建计及需求响应的数据中心联盟共享储能规划模型。为使得规划结果能够应对多种运行场景,提出共享储能规划场景集选取方法。最后,设置了4个对比算例验证所提方法的有效性。

基于三方演化博弈的企业数据共享治理机制研究

本文基于利益分配视角,构建大数据联盟、大数据联盟成员与政府相关部门的三方演化博弈模型,并对各主体决策影响数据有效共享进行了理论分析。研究结果表明:①虽然伴随着数据价值潜在收益的提高,大数据联盟泄露数据信息攫取高额利润的概率增大,但政府采取保证金利益分配的监管方式仍具备一定的治理效能。②大数据联盟决策很难受到声誉等社会收益或损失的影响,社会层面的多元共治对其博弈策略选择缺乏影响力。③大数据联盟成员对保证金制度敏感性较高,此举措作为数据治理补偿可以有效缓解大数据联盟成员搭便车现象的出现,但政府在评估治理措施改善数据市场的同时也需要考量保证金的收益分配是否公平合理。本文所构建的三方演化博弈模型可为完善数据共享治理机制提供一定的参考依据。

协同视角下科研数据知识库联盟运行策略研究——以加拿大FRDR平台为例

[目的/意义]科研数据知识库联盟(RDRA)有助于实现科研数据的统一管护和服务,是科研数据共享的发展趋势,从协同视角探究国际最佳实践的运行策略,可为我国RDRA的协同构建、运行和可持续发展提供参考。[方法/过程]基于协同理论梳理RDRA中的主体、要素、流程协同问题,并以加拿大FRDR平台为例,剖析其在平台构建、组织架构设置、不同环节数据服务中的协同策略。[结果/结论]对我国RDRA建设与优化的启示包括:联合广泛的RDM利益相关者,形成全国合作网络;设置合理的组织架构,明确和落实职责;统一平台运行,协同规范元数据标准与资源组织;加强人员沟通,实现科研数据生命周期全流程分工协作;制定使用规范,强化知识产权保护与数据安全。

高校图书馆科研数据联盟建设策略——以荷兰3TU.Datacentrum为例

[目的/意义]研究高校图书馆科研数据联盟的建设策略。[方法/过程]利用案例研究法分析荷兰3所高校图书馆共同建设的科研数据联盟3TU.Datacentrum,介绍其发展历程、数据资源建设、系统平台、服务方式,并分析其基本特点。[结果/结论]3TU.Datacentrum数据联盟具有图书馆主导、集中建设、一体化服务、广泛合作交流等突出特点,结合我国高校科研数据管理与共享现状,提出如下建设策略:应充分发挥图书馆的作用,立足于数据共享现实需求和科研管理政策要求,建立我国高校图书馆数据联盟,借此提高我国科研数据的质量与影响力,并合作开展数据管理专业教育等相关工作。研究结果对于我国高校图书馆科研数据联盟的建设发展具有重要参考价值。

面向需求漂移的大数据联盟可拓服务模型

用户需求漂移和服务供给失衡矛盾是制约大数据联盟发展核心问题之一。在当前服务经济发展新常态的大背景下,联盟服务供需能否有效匹配对于提高联盟运行效率、获取竞争优势等具有重要现实意义。本文利用模糊粗糙集、SVM、可拓理论进一步深入探究联盟服务供需匹配问题:一是在描述用户时序需求基础上,追踪和刻画用户需求漂移网络,二是提出一种基于模糊粗糙集和SVM集成的方法,实现对漂移网络中用户核心需求的识别,三是通过引入可拓理论构建大数据联盟的可拓服务模型。结果表明:针对大数据服务过程中用户需求随着时间进程发生漂移的现象,将基于模糊粗糙集的SVM需求识别器和可拓服务建模的方式相结合,能够更好地契合用户的动态需求,有助于联盟为需求漂移的用户提供有针对性的服务方案。