【摘 要】
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近年来随着大数据的深入普及和应用,数据资源的重要性和价值逐步地得到了重视和广泛认可,数据交易的需求也在逐渐地增加.价格是数据交易能否成功的关键,如何为大数据定价仍然无法达成普遍共识.此外,作为一种新型的数据资产,大数据所能采取的传统定价模型并不多,导致其定价困难.因此,大数据迫切需要一种公平有效的定价方法.针对上述问题,借助MCTS算法,本文探索了一种AI定价新模式.针对大数据定价困难问题,提出了
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近年来随着大数据的深入普及和应用,数据资源的重要性和价值逐步地得到了重视和广泛认可,数据交易的需求也在逐渐地增加.价格是数据交易能否成功的关键,如何为大数据定价仍然无法达成普遍共识.此外,作为一种新型的数据资产,大数据所能采取的传统定价模型并不多,导致其定价困难.因此,大数据迫切需要一种公平有效的定价方法.针对上述问题,借助MCTS算法,本文探索了一种AI定价新模式.针对大数据定价困难问题,提出了基于Stackelberg博弈原理的多特征数据定价模型.首先引入一个垄断型的B2B数据分析服务市场,分析量化影响数据价格的特征因素.其次,根据经济学原理,定义了市场实体多特征效益函数.最后,利用Stackelberg博弈建立数据动态定价模型.鉴于动态博弈模型求解是NP难问题,提出基于MCTS算法的Stackelberg博弈求解方法.首先,将UCB选择函数的收益值扩展到任意实数区间,用扩展后的收益值代替MCTS估值网络的“胜率”.其次,设计了具有两个动作概率输出的双策略网络结构.最后,将扩展的UCB算法与双策略网络结合,构建用于求解Stackelberg均衡近似值的GUCB-MCTS 算法.实验结果表明,GUCB-MCTS算法在求解质量和求解时间上的表现都是较优的.该算法在大规模问题上具有良好的可扩展性,能够接近均衡解的准确值.基于AI的定价新模式可以提高决策自动化和智能化程度,为市场人员提供数据管理和数据定价方面的指导.
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