数据交易:趋势与对策

数据资源日益成为产业增长与变革的驱动力。随着数据在全球范围内的广泛共享和开发,数据市场日益受到各方关注。文章对国内外大数据流通和交易市场的现状及特点进行比较分析,探讨数据市场发展的趋势和能力构成,提出加强监管、促进应用、营造生态等推动我国数据健康有序流通的建议。

面向智慧商圈的多源数据采集与综合评价系统

针对智慧商圈建设过程中各类数据需求,设计一个多源数据采集与综合评价系统。利用Pyspider框架采集数据,基于二分思想和多边形规则对采集的数据进行商圈边界探测、商圈内点判定,通过构建一套兴趣点与商圈的映射规则,解决不同数据源对商圈定义不同的问题。利用融合后的数据,从60多个维度进行商圈结构分析和对标分析。实验结果表明,该系统能为各类分析模型提供数据支持,从而为各类商业行为提供决策支撑。

从服务链的角度看腾讯华为数据之争

0引言2017年,中国接入互联网已经是第22个年头了。上一年度的企业调查显示（New Vantage Partners,2016）,62.5%的公司至少有一个大数据项目投入生产,只有5.4%的公司没有大数据应用计划,或者是没有正在进行的大数据项目。虽然企业应该如何应用大数据还没有一个清楚的答案,Gartner公司（高德纳）仍然把智能应用（数据驱动的互联网应用）列在了2017年十大战略技术趋势的第二位。

核心词修正的Seq2Seq短文摘要

为使用户能够更快从海量的互联网信息中获得自己想要的信息,需要利用自动摘要技术给这些短文本添加简短的摘要,提出采用深度学习结合核心词修正的方法自动生成中文短文本的摘要。通过对长短期记忆网络(LSTM)进行研究,构建一个基于注意力机制的序列到序列模型(Seq2Seq),采用字词联合特征作为模型的输入进行训练,利用原文的核心词対生成的摘要进行修正,得到最终的摘要结果。通过分析在LCSTS数据集上的实验结果验证了该方法的有效性。

基于用户重购行为的产品推荐方法

重复购买是消费者日常消费决策中的常见现象,考虑用户重购行为对于提升产品个性化推荐准确性至关重要.然而针对用户重购行为建模和预测的研究工作相对较少,还有很多问题有待解决.已有推荐技术主要通过深度挖掘产品、用户或时间某一层面信息来进行重购产品推荐,忽略了对多层次信息融合建模方法的研究,同时也忽略了重购推荐结果的可解释性需求.因此,融合多层次用户偏好信息,构建了具有双层注意力机制的可解释用户重复消费推荐方法.该方法融合注意力机制和指针生成网络,多层次提取并学习用户重购偏好,同时基于信息处理理论构建S型用户重购动态偏好函数,融合产品流行度信息进行重购产品和新颖产品的混合推荐,提高了模型可解释性和准确性.真实数据集上的实验结果表明,所提方法在多个性能指标上都优于对比方法,且学习出的参数具备较好的可解释性.此外,通过回归分析验证了S型重购动态偏好函数的可信性,进一步增强了理论的可解释性.

基于“一网统管”的新冠肺炎防控数据集成可视化建设

依托城市运行中心“一网统管”平台,建设疾病防控数据集成可视化分析系统。系统分为新型冠状病毒肺炎新冠疫情发展动态、防疫力量储备、新冠事件相关任务派单、地图信息展示、联防联控工作数据、疫情分析信息和实时路况录像模块。系统通过政务微信App进行点对点实时上报数据,用一块大屏集成相关数据并进行可视化分析和展示。通过使用该系统可以对新型冠状病毒肺炎疫情的发生发展作出快速研究、判断和分析,提升防控工作效率,为政府高效指挥、快速决策提供技术支撑。

数据安全互联助力数字经济发展

今天我们看到大量与行业相关的数据，当全球流量经济陷入停滞的时候，数据仍在以每两年翻一番的速度增长，给我们非常大的想象空间。这么多跟数据相关的行业以及这么大的存储量，应该怎样合理利用？今天，数据流通是新的方向，在绝大部分的行业里实际上没有形成完全垄断的格局，数据是呈分布式存在的，数据不仅是在本行业进行流通，而且大量的行业数据正在跨越应用。Teradata调查显示，很多公司仅存储了15%与其业务相关的数据，其他85%的数据驻留在其他公司或网站上。

破解大数据应用的安全与效率难题

很高兴有机会给大家分享我们在数据连接和数据流通方面的思考,在数据为我所用的时代,大家开始思考如何把第一方数据、第二方数据、第三方数据同时使用起来。所有的数据都有对象,现在我们用得最多的是以人为对象的数据。在使用数据的过程中,大家面临的问题主要有两点:第一,个人主体权利,防止个人信息未经同意的使用;第二,数据持有人权利,防止多余信息的传递。

培育数据要素市场 推动产业生态发展

随着数据要素市场逐渐趋于成熟,我们需要一个数据流通的平台,不再局限于数据的需求方、提供方之间的数据服务和流通,而是要推动整个市场形成数据要素交易的完整体系。2020年,中共中央、国务院发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中指出,完善要素市场化配置是建设统一开放、竞争有序市场体系的内在要求,是坚持和完善社会主义基本经济制度、加快完善社会主义市场经济体制的重要内容。

数据互联 构建产业生态

上海数据交易中心的工作是围绕怎样更好地用数据赋能企业和怎样更方便地获取第三方数据展开的,我们致力于帮助企业进行数字化转型,创造更高价值。数据交易中心除了提供数据流通服务之外,还会帮助企业解决在数据应用过程中碰到的合规性问题、效率问题,以及相关服务的获取问题等。其中,解决效率问题的方法是,企业与企业之间借助数据交易中心这个平台,进行数据的交换共享,提高了数据交换效率,同时确保了数据的安全,避免商业机密的泄露。

公共数据开放与行业应用

在真正数据开放的过程中,生态作为一个非常重要的形式,可以推动整个行业发展,从这个角度讲,公共数据开放要构建在一个生态的基础上,那么怎样做生态?我们有许多的方法。公共数据开放本身的目的并不只是为了开放,而是希望通过开放带来更多社会价值实施。无论是从政府还是行业的角度来看,大家都持有较多的困惑与疑虑,数据是否能开放?如何保证数据开放在创造价值的同时又能减少危害?这些都是我们需要着重考虑的内容。