聯(lián)邦計(jì)算中的數(shù)據(jù)交易預(yù)期收益分配模型

關(guān)鍵詞：收益分配；聯(lián)邦計(jì)算；Ｓｈａｐｌｅｙ值法；數(shù)據(jù)交易；模型改進(jìn)

ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０２４．１１．０１１

〔中圖分類號〕Ｆ４９；Ｆ２２４.３２；Ｇ２０３ 〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕Ａ 〔文章編號〕１００８－０８２１（２０２４）１１－０１０８－１０

近年來，我國數(shù)據(jù)要素市場化建設(shè)進(jìn)程穩(wěn)步推進(jìn)。貴陽數(shù)據(jù)交易所、上海數(shù)據(jù)交易中心等一批數(shù)據(jù)交易平臺相繼成立，數(shù)據(jù)要素市場規(guī)模不斷擴(kuò)大，但仍然處于發(fā)展的起步階段，面臨數(shù)據(jù)要素流通困難、市場生態(tài)發(fā)育不良、場內(nèi)數(shù)據(jù)交易量不足等一系列困難與挑戰(zhàn)［１］。由于合作價(jià)值和分配規(guī)則的不清晰等種種原因，數(shù)據(jù)供應(yīng)方入場意愿低下，數(shù)據(jù)合作開發(fā)和交易難以開展。探究合理的預(yù)期收益分配機(jī)制，為數(shù)據(jù)供應(yīng)方提供穩(wěn)定預(yù)期的決策支撐，對促進(jìn)數(shù)據(jù)流通、加快數(shù)據(jù)要素市場化進(jìn)程，具有重要的研究意義。

多方數(shù)據(jù)協(xié)作是指多個數(shù)據(jù)供應(yīng)方開展數(shù)據(jù)合作開發(fā)，提供數(shù)據(jù)產(chǎn)品，并依據(jù)一定的規(guī)則對最終的數(shù)據(jù)產(chǎn)品的收益進(jìn)行分配。數(shù)據(jù)供應(yīng)方的橫向聯(lián)合或縱向聯(lián)合使得數(shù)據(jù)資源有效匯聚，促進(jìn)數(shù)據(jù)的價(jià)值挖掘和數(shù)據(jù)產(chǎn)品的收益提升。橫向聯(lián)合指數(shù)據(jù)供應(yīng)方提供數(shù)據(jù)所具有的屬性相同或相似，多方聯(lián)合使得數(shù)據(jù)所覆蓋的樣本量增加；縱向聯(lián)合指數(shù)據(jù)供應(yīng)方提供數(shù)據(jù)所具有的屬性不同，多方聯(lián)合主要增加了數(shù)據(jù)維度?？紤]到隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全，各數(shù)據(jù)供應(yīng)方不會直接將數(shù)據(jù)進(jìn)行共享匯聚，而聯(lián)邦計(jì)算為更好地提升多方數(shù)據(jù)協(xié)作水平、釋放數(shù)據(jù)要素價(jià)值提供了重要支撐。在數(shù)據(jù)交易的撮合環(huán)節(jié)，依賴聯(lián)邦計(jì)算等技術(shù)，多個數(shù)據(jù)供應(yīng)方可以提供部分樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)，根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果和具體的定價(jià)策略對未來數(shù)據(jù)交易中的數(shù)據(jù)產(chǎn)品進(jìn)行估價(jià)，進(jìn)而形成合作與收益分配的意向。

Ｓｈａｐｌｅｙ值法能夠根據(jù)各參與者對合作聯(lián)盟總目標(biāo)的貢獻(xiàn)程度進(jìn)行價(jià)值分配。但是，直接將Ｓｈａ?ｐｌｅｙ值法用于聯(lián)邦計(jì)算得到的數(shù)據(jù)產(chǎn)品預(yù)期收益分配也存在若干問題。首先，Ｓｈａｐｌｅｙ值法所考量的通常是模型表現(xiàn)、構(gòu)建成本等因素，這種單一的因素往往不能全面地衡量各方的貢獻(xiàn)。收益分配不僅要考慮各方對數(shù)據(jù)產(chǎn)品價(jià)值的直接貢獻(xiàn)，也要考慮各方對數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)的間接影響。其次，在交易撮合期間，由于信息不完全，數(shù)據(jù)供應(yīng)方?jīng)Q策理性有限，且各方博弈水平存在差異等原因，預(yù)期收益分配結(jié)果難以準(zhǔn)確衡量。因此，對Ｓｈａｐｌｅｙ值法進(jìn)行改進(jìn)，才能夠形成有效的聯(lián)邦計(jì)算的預(yù)期收益分配，更有力地支撐多方數(shù)據(jù)協(xié)作的合作意向達(dá)成。

本文提出改進(jìn)的Ｓｈａｐｌｅｙ值法進(jìn)行聯(lián)邦計(jì)算的預(yù)期收益分配，包括引入影響合作和交易的各類因素，以及使用模糊數(shù)對預(yù)期收益進(jìn)行表達(dá)。進(jìn)一步地，通過仿真實(shí)驗(yàn)探究各因素對數(shù)據(jù)供應(yīng)方合作與收益分配的影響，為促進(jìn)數(shù)據(jù)合作開發(fā)提供參考建議。

１相關(guān)研究

１.１數(shù)據(jù)產(chǎn)品交易

數(shù)據(jù)產(chǎn)品是數(shù)據(jù)市場的交易對象，包括原始數(shù)據(jù)集、脫敏數(shù)據(jù)集、模型化數(shù)據(jù)和ＡＩ化數(shù)據(jù)［２］，既包括某個數(shù)據(jù)供應(yīng)方提供的數(shù)據(jù)，也包括數(shù)據(jù)合作開發(fā)的成果。數(shù)據(jù)產(chǎn)品應(yīng)用于具體的業(yè)務(wù)或生產(chǎn)場景，數(shù)據(jù)產(chǎn)品價(jià)值判斷同樣基于場景。一方面，應(yīng)用場景產(chǎn)生收益后，數(shù)據(jù)產(chǎn)品的價(jià)值才具體體現(xiàn)，數(shù)據(jù)產(chǎn)品的供應(yīng)方應(yīng)獲得數(shù)據(jù)產(chǎn)品應(yīng)用后的部分收益；另一方面，數(shù)據(jù)產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)管理責(zé)任主要由數(shù)據(jù)供需雙方承擔(dān)，數(shù)據(jù)產(chǎn)品供應(yīng)方應(yīng)盡可能保證數(shù)據(jù)產(chǎn)品的質(zhì)量，避免交易風(fēng)險(xiǎn)，提高數(shù)據(jù)產(chǎn)品的可用性增加收益。

多方數(shù)據(jù)協(xié)作的數(shù)據(jù)產(chǎn)品收益分配需要評估數(shù)據(jù)產(chǎn)品質(zhì)量以及各數(shù)據(jù)供應(yīng)方數(shù)據(jù)產(chǎn)品（即各方因參與數(shù)據(jù)合作開發(fā)提供的數(shù)據(jù)）質(zhì)量貢獻(xiàn)。數(shù)據(jù)產(chǎn)品的質(zhì)量評估有多個維度。《國家數(shù)據(jù)質(zhì)量評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)》提出了規(guī)范性、完整性、準(zhǔn)確性、一致性、時(shí)效性、可訪問性六大指標(biāo)。數(shù)據(jù)產(chǎn)品的價(jià)值還可從成本、數(shù)據(jù)質(zhì)量、應(yīng)用價(jià)值和品牌價(jià)值４個維度綜合評估［３］。此外，由指標(biāo)所搭建的質(zhì)量評估模型的應(yīng)用應(yīng)該考慮數(shù)據(jù)交易的不同階段，數(shù)據(jù)產(chǎn)品的質(zhì)量評估也應(yīng)該貫穿數(shù)據(jù)交易全過程。交易前、交易中、交易后３個階段都應(yīng)該對即將或已發(fā)生交易的數(shù)據(jù)產(chǎn)品進(jìn)行評估與審核，并在交易時(shí)針對具體場景和需求提升數(shù)據(jù)產(chǎn)品質(zhì)量［２］。

數(shù)據(jù)交易平臺是數(shù)據(jù)產(chǎn)品交易的場所，也是連接數(shù)據(jù)供應(yīng)方、模型訓(xùn)練方和數(shù)據(jù)需求方的紐帶，具有監(jiān)督和服務(wù)支撐功能，提供數(shù)據(jù)信用綜合評估、數(shù)據(jù)合規(guī)審核認(rèn)證、數(shù)據(jù)要素綜合評估［４］、數(shù)據(jù)溯源研究［５］等服務(wù)。數(shù)據(jù)產(chǎn)品交易模式采用撮合交易模式，即平臺進(jìn)行數(shù)據(jù)供需關(guān)系撮合，不久前成立的上海數(shù)據(jù)交易中心就是采用此種模式［６］。數(shù)據(jù)交易平臺應(yīng)構(gòu)建“撮合實(shí)驗(yàn)環(huán)境”和“生產(chǎn)計(jì)算環(huán)境”兩個分離的環(huán)境，而交易未達(dá)成的交易撮合階段應(yīng)在撮合實(shí)驗(yàn)環(huán)境中進(jìn)行。撮合實(shí)驗(yàn)環(huán)境一定程度上保障了數(shù)據(jù)安全，數(shù)據(jù)供應(yīng)方和其他相關(guān)方可以在應(yīng)用平臺所提供的數(shù)據(jù)處理工具，預(yù)測合作前景，選擇合作策略［７］。數(shù)據(jù)合作開發(fā)需要在撮合實(shí)驗(yàn)環(huán)境下進(jìn)行模擬，以方便數(shù)據(jù)供應(yīng)方達(dá)成合作意向并制定收益分配方案。

１.２收益分配

數(shù)據(jù)合作開發(fā)成果數(shù)據(jù)產(chǎn)品的收益分配模型需要評估數(shù)據(jù)供應(yīng)方的數(shù)據(jù)價(jià)值，由于各方無法統(tǒng)一數(shù)據(jù)產(chǎn)品的價(jià)格以及數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值，第三方評估成為數(shù)據(jù)價(jià)值評估的重要方法，即委托專業(yè)的第三方人士對數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行評估［８］。第三方考慮數(shù)據(jù)資產(chǎn)成本、排他性水平、年齡、風(fēng)險(xiǎn)等因素，根據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)給出評價(jià)結(jié)果［９］，直接或者間接對比近期市場上相似數(shù)據(jù)資產(chǎn)的交易價(jià)格，分析并排除其中差異的影響，給出價(jià)格區(qū)間以服務(wù)于數(shù)據(jù)供應(yīng)方達(dá)成交易［１０］。

數(shù)據(jù)合作開發(fā)的收益分配屬于合作博弈，即各參與方自主決策，簽訂協(xié)議達(dá)成合作。其中，合作博弈的討價(jià)還價(jià)模型需要所有參與者就如何價(jià)值分配進(jìn)行談判以達(dá)成協(xié)議，當(dāng)各方對價(jià)值分配方式達(dá)成一致時(shí)，合作或者交易才會發(fā)生。研究者進(jìn)一步改進(jìn)討價(jià)還價(jià)模型以更好地在收益分配中應(yīng)用，包括在討價(jià)還價(jià)模型中考慮社會福利等因素來防止不公平交易［１１］；用重置成本法、收益現(xiàn)值法給出大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的理論價(jià)格區(qū)間，構(gòu)建基于價(jià)格區(qū)間的三階段討價(jià)還價(jià)模型［１２］。討價(jià)還價(jià)模型適用于復(fù)雜談判條件下的談判，但問題在于耗時(shí)且達(dá)成合作的協(xié)商成本較大［１３］。

合作博弈中的Ｓｈａｐｌｅｙ值法為研究者打開了新的思路。Ｓｈａｐｌｅｙ值法根據(jù)各參與者對合作聯(lián)盟總目標(biāo)的貢獻(xiàn)程度進(jìn)行價(jià)值分配，符合按勞分配為主的分配原則，并且Ｓｈａｐｌｅｙ值法與隱私計(jì)算技術(shù)有較好的適配性?，F(xiàn)有研究將隱私計(jì)算和Ｓｈａｐｌｅｙ值法相結(jié)合，在此基礎(chǔ)上提出算法的改進(jìn)，包括考慮數(shù)據(jù)異質(zhì)性對Ｓｈａｐｌｅｙ模型的影響［１４］，改進(jìn)Ｓｈａｐ?ｌｅｙ模型中貢獻(xiàn)指數(shù)計(jì)算方法以提升計(jì)算效率［１５］，或結(jié)合交叉熵理論和模糊測度構(gòu)建最優(yōu)模糊測度Ｓｈａｐｌｅｙ模型［１６］。

２基于改進(jìn)的Ｓｈａｐｌｅｙ值法的聯(lián)邦計(jì)算預(yù)期收益分配模型

２.１收益分配的影響因素

模型構(gòu)建應(yīng)充分考慮數(shù)據(jù)供應(yīng)方合作和利益分配的各類影響因素與各方博弈水平。合作開發(fā)得到的數(shù)據(jù)產(chǎn)品其價(jià)值一方面由模型直接體現(xiàn)，模型訓(xùn)練的數(shù)值結(jié)果可作為相關(guān)價(jià)值的衡量指標(biāo)；另一方面數(shù)據(jù)產(chǎn)品的價(jià)值間接體現(xiàn)在業(yè)務(wù)和場景中，不能通過模型訓(xùn)練直接得到相關(guān)價(jià)值的衡量指標(biāo)。相對應(yīng)在進(jìn)行利益分配時(shí)，一方面，考慮各方對于模型訓(xùn)練的貢獻(xiàn)，通過模型訓(xùn)練的數(shù)值結(jié)果直接表現(xiàn)各方貢獻(xiàn)；另一方面，數(shù)據(jù)供應(yīng)方各方帶來的交易風(fēng)險(xiǎn)、減少的交易成本以及創(chuàng)造的隱性價(jià)值等因素也應(yīng)當(dāng)考慮到利益分配中去。因此，將數(shù)據(jù)供應(yīng)方合作的影響因素分為模型因素以及非模型因素，模型因素包括模型的預(yù)測準(zhǔn)確率、預(yù)測穩(wěn)健性；非模型因素包括應(yīng)用場景、市場環(huán)境、數(shù)據(jù)信用度、數(shù)據(jù)投入成本。

１）預(yù)測準(zhǔn)確率：一般情況下，數(shù)據(jù)產(chǎn)品服務(wù)于預(yù)測任務(wù)，模型使用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，以預(yù)測未來的風(fēng)險(xiǎn)情況和發(fā)展趨勢。因此，模型的預(yù)測準(zhǔn)確率是數(shù)據(jù)產(chǎn)品對模型學(xué)習(xí)結(jié)果貢獻(xiàn)的最直接體現(xiàn)，各個數(shù)據(jù)供應(yīng)方提供的數(shù)據(jù)對模型預(yù)測準(zhǔn)確率的提高應(yīng)當(dāng)被考慮到數(shù)據(jù)產(chǎn)品利益分配中去，這恰恰符合以按貢獻(xiàn)分配為主的分配原則。然而，數(shù)據(jù)對模型預(yù)測準(zhǔn)確率的貢獻(xiàn)并不能完全體現(xiàn)數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)產(chǎn)品價(jià)值的貢獻(xiàn)。其一在于模型本身帶來的不穩(wěn)定性可能會導(dǎo)致對貢獻(xiàn)衡量的偏差，例如改變模型參數(shù)或增加模塊，同樣的數(shù)據(jù)集得到的準(zhǔn)確率貢獻(xiàn)就會改變。其二在于數(shù)據(jù)集對業(yè)務(wù)場景、交易風(fēng)險(xiǎn)等方面的影響無法體現(xiàn)在單一的預(yù)測準(zhǔn)確率評價(jià)指標(biāo)中，因此，應(yīng)當(dāng)考慮更多衡量因素。

２）預(yù)測穩(wěn)健性：穩(wěn)定預(yù)期是開展合作的重要前提，模型訓(xùn)練方如果無法在撮合實(shí)驗(yàn)中對未來收益有穩(wěn)定預(yù)期，則可能為避免勞動力和資金投入的浪費(fèi)而選擇放棄合作；數(shù)據(jù)供應(yīng)方如果無法在撮合實(shí)驗(yàn)中明確預(yù)期收益，則可能為避免他人的“搭便車”行為而導(dǎo)致的不公平利益分配而選擇放棄合作。因此，各方希望數(shù)據(jù)產(chǎn)品在模型訓(xùn)練中的表現(xiàn)具有一定的穩(wěn)健性，也要求數(shù)據(jù)供應(yīng)方各方為預(yù)測的穩(wěn)健性提供支撐，預(yù)測穩(wěn)健性應(yīng)成為參與利益分配的因素之一。

３）應(yīng)用場景：數(shù)據(jù)產(chǎn)品價(jià)值的實(shí)現(xiàn)依托具體的業(yè)務(wù)生產(chǎn)場景。數(shù)據(jù)產(chǎn)品價(jià)格，即數(shù)據(jù)供應(yīng)方獲得的總體收益是場景中獲得收益的一部分，當(dāng)合作中只存在橫向聯(lián)合時(shí)，各數(shù)據(jù)供應(yīng)方所提供的數(shù)據(jù)產(chǎn)品對應(yīng)用場景的貢獻(xiàn)一致，無需作為單獨(dú)的因素納入分配模型。但特殊情況在于，如果數(shù)據(jù)供應(yīng)方的合作中存在縱向聯(lián)合，數(shù)據(jù)產(chǎn)品的屬性維度將會增加，適用的業(yè)務(wù)與生產(chǎn)場景有增加的可能性，最終使得數(shù)據(jù)產(chǎn)品的獲利增加。所以應(yīng)當(dāng)考慮各數(shù)據(jù)供應(yīng)方對應(yīng)用場景數(shù)量擴(kuò)展的貢獻(xiàn)。

４）市場環(huán)境：市場環(huán)境對數(shù)據(jù)要素市場具有系統(tǒng)性的影響。相同的數(shù)據(jù)產(chǎn)品由于市場大環(huán)境的變化，其價(jià)值也將發(fā)生變化。例如，隨著隱私保護(hù)規(guī)則的收緊，數(shù)據(jù)產(chǎn)品可應(yīng)用的業(yè)務(wù)與生產(chǎn)場景可能受到約束，但隨著隱私保護(hù)機(jī)制的完善和技術(shù)進(jìn)步，數(shù)據(jù)產(chǎn)品可應(yīng)用的業(yè)務(wù)與生產(chǎn)場景也會增加；當(dāng)市場對數(shù)據(jù)交易呈消極的態(tài)度時(shí)，數(shù)據(jù)產(chǎn)品的開發(fā)成本和交易成本可能增加，其價(jià)值可能被低估，而收益反而會減少，反之，當(dāng)市場對數(shù)據(jù)交易保持積極態(tài)度時(shí)，同樣的數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)成本和交易成本都將會下降，其價(jià)值也可能獲得較高的認(rèn)可度，數(shù)據(jù)供應(yīng)方可獲得更多收益。

５）數(shù)據(jù)信用度：數(shù)據(jù)信用度指數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)供應(yīng)方可被信任的程度，和合作風(fēng)險(xiǎn)息息相關(guān)。一方面，數(shù)據(jù)存在造假敷衍的可能性，數(shù)據(jù)的信用度低將會嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)產(chǎn)品的質(zhì)量；另一方面，數(shù)據(jù)供應(yīng)方本身的信用水平也影響著合作成功的可能性，數(shù)據(jù)供應(yīng)方信用水平低，其他參與合作的數(shù)據(jù)供應(yīng)方的信息安全可能受到威脅，這將會影響合作進(jìn)程。數(shù)據(jù)信用度可依賴數(shù)據(jù)交易平臺給出評價(jià)，平臺可通過整合法人基礎(chǔ)情況、行政許可、行政處罰、守信激勵名單、失信懲戒名單等信息，利用機(jī)器學(xué)習(xí)、專家評級等模型輸出量化的數(shù)據(jù)供應(yīng)方信用評級［１７］，而數(shù)據(jù)信用度也可作為影響因素嵌入數(shù)據(jù)供應(yīng)方合作的收益分配模型。

６）數(shù)據(jù)投入：數(shù)據(jù)投入指數(shù)據(jù)供應(yīng)方對自身數(shù)據(jù)的開發(fā)投入，例如資金、人力等成本，代表數(shù)據(jù)供應(yīng)方對數(shù)據(jù)合作開發(fā)的推動作用以及努力程度。數(shù)據(jù)投入提高，意味著數(shù)據(jù)供應(yīng)方越注重提升自身的數(shù)據(jù)質(zhì)量，對合作更加積極主動，越有利于數(shù)據(jù)產(chǎn)品提升價(jià)值。值得注意的是，隨著數(shù)據(jù)投入增加，數(shù)據(jù)產(chǎn)品價(jià)值與數(shù)據(jù)供應(yīng)方收益的增加是邊際遞減的，數(shù)據(jù)投入不會也不應(yīng)當(dāng)覆蓋數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)產(chǎn)品價(jià)值本身的直接貢獻(xiàn)。

根據(jù)以上分析發(fā)現(xiàn)，各因素對數(shù)據(jù)產(chǎn)品價(jià)值的影響程度并不相同，可根據(jù)對數(shù)據(jù)產(chǎn)品價(jià)值的影響直接與否將其區(qū)分為直接影響因素和間接影響因素，如表１所示。直接影響因素的變化可以直接體現(xiàn)在數(shù)據(jù)產(chǎn)品的價(jià)值變化中，包括模型因素中的預(yù)測準(zhǔn)確性，非模型因素中的應(yīng)用場景以及市場環(huán)境。間接影響因素的變化對數(shù)據(jù)產(chǎn)品收益的影響具有隱蔽性，通常不會直接體現(xiàn)在數(shù)據(jù)產(chǎn)品的價(jià)值中，包括模型因素中的預(yù)測穩(wěn)健性，非模型因素中的數(shù)據(jù)信用度以及數(shù)據(jù)投入。這些因素為數(shù)據(jù)產(chǎn)品利益分配提供評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和參考依據(jù)的同時(shí)，也激勵數(shù)據(jù)供應(yīng)方提升自身的數(shù)據(jù)質(zhì)量，提高數(shù)據(jù)和組織的信用水平，積極參與數(shù)據(jù)合作開發(fā)和數(shù)據(jù)交易。

２.２基于多因素的修正Ｓｈａｐｌｅｙ值法

假設(shè)ｎ個數(shù)據(jù)供應(yīng)方組成了合作聯(lián)盟Ｓ，以合作形式進(jìn)行數(shù)據(jù)合作開發(fā)，其中任意若干供應(yīng)方進(jìn)行合作都會獲得一定收益ｖ，且增加供應(yīng)方參與合作不會引起收益降低，則全部ｎ個數(shù)據(jù)供應(yīng)方合作將帶來最大收益。對于合作聯(lián)盟中的個體ｉ，Ｓi代表合作聯(lián)盟Ｓ中所有包含ｉ的參與者組合，即包含ｉ的Ｓ的子集，計(jì)算在組合中i的邊際貢獻(xiàn)，并通過權(quán)重因子ｗ消除計(jì)算順序的影響，加和得到個體ｉ的分配值φｉ，合作聯(lián)盟Ｓ中的每個個體的分配值組成了一個Ｓｈａｐｌｅｙ值分配方案。

３仿真實(shí)驗(yàn)

３.１數(shù)據(jù)描述

利用實(shí)驗(yàn)?zāi)M數(shù)據(jù)供應(yīng)方的數(shù)據(jù)合作開發(fā)，進(jìn)一步驗(yàn)證數(shù)據(jù)供應(yīng)方合作的收益分配模型的適用性和有效性。為盡可能模擬數(shù)據(jù)供應(yīng)方的合作，探究收益分配影響因素作用機(jī)制，利用公開數(shù)據(jù)集模擬數(shù)據(jù)合作開發(fā)。本研究選擇計(jì)算機(jī)視覺的經(jīng)典數(shù)據(jù)集ＭＮＩＳＴ數(shù)據(jù)集及其識別模型模擬數(shù)據(jù)的合作開發(fā)，ＭＮＩＳＴ數(shù)據(jù)集分類任務(wù)簡單明確，易于操作，數(shù)據(jù)量較大，便于數(shù)據(jù)集分割處理。

假設(shè)有３個數(shù)據(jù)供應(yīng)方Ａ、Ｂ和Ｃ參與數(shù)據(jù)合作開發(fā)。分割ＭＮＩＳＴ訓(xùn)練數(shù)據(jù)集為３份，每份２００００個訓(xùn)練樣本，數(shù)據(jù)供應(yīng)方Ａ、Ｂ和Ｃ數(shù)據(jù)集構(gòu)成如表２所示。

在模擬數(shù)據(jù)合作開發(fā)過程時(shí)，考慮數(shù)據(jù)“可用不可見”的應(yīng)用環(huán)境，參考聯(lián)邦學(xué)習(xí)傳遞模型參數(shù)而不傳遞數(shù)據(jù)的模式，使構(gòu)建的模型以某種順序在Ａ、Ｂ、Ｃ三方的數(shù)據(jù)集上依次訓(xùn)練，并在每次訓(xùn)練后在同一個測試集上測試。改變迭代次數(shù)和學(xué)習(xí)率，得到不同情況下的預(yù)測準(zhǔn)確率。最后，改變３個數(shù)據(jù)供應(yīng)方數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練順序，使所有順序的數(shù)據(jù)供應(yīng)方組合都進(jìn)行上述操作。

３.２實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

１）影響因素參數(shù)設(shè)置。由于ＭＮＩＳＴ數(shù)據(jù)是同一類型，且有相似數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的，則實(shí)驗(yàn)不涉及數(shù)據(jù)供應(yīng)方增加使得應(yīng)用場景拓展的情況，設(shè)置任意數(shù)據(jù)供應(yīng)方合作得到的數(shù)據(jù)產(chǎn)品應(yīng)用場景參數(shù)的初始值均為１。市場環(huán)境對數(shù)據(jù)產(chǎn)品價(jià)值具有系統(tǒng)性影響，實(shí)驗(yàn)中視為外部影響因素，設(shè)置市場環(huán)境參數(shù)的初始值為１。數(shù)據(jù)信用度與數(shù)據(jù)投入修正因子系數(shù)初始值設(shè)置如表３所示。設(shè)間接影響因素修正因子權(quán)重（β_ｐ，β_Ｅ，β_Ｋ）為（1／3，1／3，１／3）。

２）收益模擬函數(shù)。在實(shí)驗(yàn)中設(shè)計(jì)符合實(shí)際且合理的收益函數(shù)是極其困難的，另外，實(shí)驗(yàn)的目的主要在于發(fā)現(xiàn)Ｓｈａｐｌｅｙ值法改進(jìn)后的有效性和合理性，并分析影響因素。因此，本次實(shí)驗(yàn)擬設(shè)計(jì)收益模擬函數(shù)代替收益函數(shù)在Ｓｈａｐｌｅｙ值法中的應(yīng)用，將因素對收益的影響放大呈現(xiàn)在收益分配結(jié)果當(dāng)中。

首先，考慮收益與預(yù)測準(zhǔn)確性的關(guān)系。當(dāng)預(yù)測準(zhǔn)確性極低時(shí)，少許增加不會對模型的有效性有本質(zhì)的提升，都不能夠應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)服務(wù)；當(dāng)預(yù)測準(zhǔn)確性較低時(shí)，少許增加可能會使模型有效性有較大改善，使其價(jià)值大幅提升；當(dāng)預(yù)測準(zhǔn)確性較高時(shí)，原本的準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到使用預(yù)期，模型價(jià)值的提升反而隨著準(zhǔn)確率增加而邊際遞減。據(jù)此引入Ｓｉｇｍｏｉｄ函數(shù)，以ｃ為收益調(diào)整，設(shè)計(jì)收益模擬函數(shù)與預(yù)測準(zhǔn)確率的關(guān)系見式（１８）：

其次，設(shè)計(jì)應(yīng)用場景因子系數(shù)為Ｄ，則應(yīng)用場景每擴(kuò)展１個單位，收益增加１×Ｄ×ｖ_０。設(shè)置Ｄ初始值為１。最后加入外部影響因素市場環(huán)境，則得到收益函數(shù)見式（１９）：

３.３結(jié)果及分析

Ａ、Ｂ、Ｃ三方數(shù)據(jù)集模擬數(shù)據(jù)合作開發(fā)的預(yù)測準(zhǔn)確率結(jié)果如表４所示。

從表４中可以看出，模型預(yù)測準(zhǔn)確率結(jié)果有較大的波動性，與實(shí)際場景中的模型訓(xùn)練情況相似，這有利于模擬數(shù)據(jù)合作開發(fā)的實(shí)際情況。根據(jù)表４直接得到各數(shù)據(jù)集組合預(yù)測準(zhǔn)確性的上下限，進(jìn)一步得到預(yù)測穩(wěn)定性修正因子，如表５所示。

用預(yù)測準(zhǔn)確率下限數(shù)據(jù)和上限數(shù)據(jù)分別進(jìn)行基本Ｓｈａｐｌｅｙ值法、修正Ｓｈａｐｌｅｙ值法的計(jì)算，再引入三角模糊數(shù)得到模糊Ｓｈａｐｌｅｙ值法以及模糊修正Ｓｈａｐｌｅｙ值法的計(jì)算結(jié)果。收益分配值計(jì)算結(jié)果如表６所示。

分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，本文認(rèn)為模糊修正的Ｓｈａｐｌｅｙ值法博弈模型具有其優(yōu)越性。Ｓｈａｐｌｅｙ值法使得分配首先避免了單純按照數(shù)據(jù)量進(jìn)行收益分配，凸顯了數(shù)據(jù)供應(yīng)方的數(shù)據(jù)集對于最終數(shù)據(jù)產(chǎn)品的貢獻(xiàn)，使分配結(jié)果反映數(shù)據(jù)質(zhì)量，數(shù)據(jù)供應(yīng)方得到更加合理的分配額；其次，修正Ｓｈａｐｌｅｙ值法加入預(yù)測穩(wěn)健性、數(shù)據(jù)信用度以及數(shù)據(jù)投入因素，考慮了數(shù)據(jù)供應(yīng)方對數(shù)據(jù)產(chǎn)品合作開發(fā)的間接貢獻(xiàn)，進(jìn)一步改變了數(shù)據(jù)供應(yīng)方得到的分配值，減少了在風(fēng)險(xiǎn)控制、合作投入等方面表現(xiàn)最弱的數(shù)據(jù)供應(yīng)方Ｃ的分配值。此外，采用模型準(zhǔn)確率上下限作為精確值的Ｓｈａｐ?ｌｅｙ值法缺少對供應(yīng)方各自博弈水平的考慮，單次計(jì)算結(jié)果差別大，確定的分配值其實(shí)無法給予數(shù)據(jù)供應(yīng)方確定的收益預(yù)期，而模糊Ｓｈａｐｌｅｙ值法為數(shù)據(jù)供應(yīng)方提供了更具穩(wěn)定性的預(yù)期分配結(jié)果作為參考。因此，認(rèn)為模糊修正的Ｓｈａｐｌｅｙ值法較仿真實(shí)驗(yàn)中的其他模型更適用于數(shù)據(jù)產(chǎn)品的收益分配。

３.４拓展分析

為具體分析影響因素在數(shù)據(jù)供應(yīng)方合作預(yù)期收益分配模型中的作用機(jī)理，分別改變預(yù)期收益精確度、應(yīng)用市場、市場環(huán)境、間接影響因素，觀察預(yù)期收益分配結(jié)果的變化并得出結(jié)論。

１）預(yù)期收益精確度的影響分析。預(yù)期收益精確度提高，三角模糊數(shù)預(yù)測準(zhǔn)確性的擴(kuò)散半徑減小。假設(shè)所有數(shù)據(jù)集預(yù)測準(zhǔn)確性下限提高２０個百分點(diǎn)，則分配結(jié)果如表７所示，預(yù)期收益分配結(jié)果下限提高，上限下降，預(yù)期收益區(qū)間收緊，３個數(shù)據(jù)供應(yīng)方的預(yù)期都更趨向穩(wěn)定。因此，使用模糊修正后的博弈模型，數(shù)據(jù)交易平臺以及模型訓(xùn)練方在撮合時(shí)努力提高預(yù)期收益的精確度，能夠形成更穩(wěn)定的收益預(yù)期，促成數(shù)據(jù)產(chǎn)品的合作開發(fā)。

２）應(yīng)用場景和市場環(huán)境的影響分析?？紤]應(yīng)用場景的變化。假設(shè)數(shù)據(jù)供應(yīng)方Ｂ、Ｃ的數(shù)據(jù)應(yīng)用場景因子ｄ為１，Ａ的數(shù)據(jù)單獨(dú)使用應(yīng)用場景因子ｄ也為１，而在兩個及以上的數(shù)據(jù)供應(yīng)方合作聯(lián)盟中，若組聯(lián)盟中有Ａ的數(shù)據(jù)時(shí)，得到的數(shù)據(jù)產(chǎn)品應(yīng)用場景擴(kuò)大１個單位，即ｄ為２，那么收益分配結(jié)果如表８所示，數(shù)據(jù)產(chǎn)品總體的預(yù)期收益提高；Ａ的預(yù)期收益增加量比Ｂ、Ｃ預(yù)期收益增加量略大，即對場景擴(kuò)展有更多貢獻(xiàn)的數(shù)據(jù)供應(yīng)商可獲得更多的收益增加。因此，在數(shù)據(jù)供應(yīng)方博弈模型中考慮應(yīng)用場景影響因素，有利于促使不同行業(yè)、不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)供應(yīng)方跨領(lǐng)域開展合作。

考慮市場環(huán)境的變化，假設(shè)外部環(huán)境鼓勵數(shù)據(jù)交易，則設(shè)置市場環(huán)境參數(shù)值增加１０％，那么Ｓｈａｐ?ｌｅｙ值法分配結(jié)果如表９所示。數(shù)據(jù)產(chǎn)品總體的預(yù)期收益增加；同時(shí)，原本收益分配較多的數(shù)據(jù)供應(yīng)方獲得更多的收益增加量。外部市場環(huán)境鼓勵下，在數(shù)據(jù)產(chǎn)品收益系統(tǒng)性增加時(shí)，使用本研究構(gòu)建的模型進(jìn)行收益分配，也會放大原本在數(shù)據(jù)合作開發(fā)中表現(xiàn)突出的數(shù)據(jù)供應(yīng)方可獲得的收益，鼓勵數(shù)據(jù)供應(yīng)方進(jìn)行高質(zhì)量數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)合作。

３）間接影響因素的影響分析。如表１０所示，提高數(shù)據(jù)供應(yīng)方Ｃ的數(shù)據(jù)信用度的修正因子系數(shù)，相應(yīng)地，Ａ、Ｂ的數(shù)據(jù)信用度的修正因子系數(shù)減小。得到預(yù)期分配結(jié)果如表１１所示。

對比表９可知，數(shù)據(jù)產(chǎn)品的總收益不變，使用修正后的Ｓｈａｐｌｅｙ值法，數(shù)據(jù)供應(yīng)方Ｃ在提高了自身的數(shù)據(jù)信用度之后，分配額得到了顯著的提升。改變預(yù)期穩(wěn)健性和數(shù)據(jù)投入修正因子系數(shù)，得到的分配結(jié)果是類似的。因此，使用修正后的Ｓｈａｐｌｅｙ值法，有利于鼓勵數(shù)據(jù)供應(yīng)方進(jìn)行場內(nèi)交易，加大數(shù)據(jù)投入，提供更穩(wěn)健、更具有信用度的數(shù)據(jù)。

４結(jié)論

本文闡述了基于聯(lián)邦計(jì)算、數(shù)據(jù)產(chǎn)品合作開發(fā)的多方數(shù)據(jù)協(xié)作模式，分析數(shù)據(jù)供應(yīng)方合作的主要影響因素，并構(gòu)建模糊修正的數(shù)據(jù)供應(yīng)合作的收益分配模型，并進(jìn)行模擬數(shù)值仿真分析，觀察各因素對數(shù)據(jù)產(chǎn)品收益分配結(jié)果的影響。研究發(fā)現(xiàn)，模糊修正的Ｓｈａｐｌｅｙ值法考慮了數(shù)據(jù)供應(yīng)方對數(shù)據(jù)產(chǎn)品價(jià)值的直接貢獻(xiàn)和間接影響，以及各方博弈水平的差異，具有合理性和有效性。模型通過加入預(yù)測準(zhǔn)確性、應(yīng)用場景以及市場環(huán)境因素，反映數(shù)據(jù)供應(yīng)方對于數(shù)據(jù)產(chǎn)品價(jià)值的直接貢獻(xiàn)以及外部環(huán)境對數(shù)據(jù)產(chǎn)品收益的系統(tǒng)性影響；加入預(yù)測穩(wěn)健性、數(shù)據(jù)信用度、數(shù)據(jù)投入因素，反映數(shù)據(jù)供應(yīng)方合作投入和信用水平對數(shù)據(jù)合作開發(fā)的間接推動力；并且，模型使用模糊數(shù)進(jìn)行預(yù)期收益的模糊表達(dá)，為數(shù)據(jù)供應(yīng)方提供更穩(wěn)定的預(yù)期收益分配結(jié)果。

據(jù)此，針對數(shù)據(jù)交易平臺建設(shè)和管理機(jī)制提出以下建議。首先，數(shù)據(jù)交易平臺應(yīng)充分考慮影響數(shù)據(jù)交易與數(shù)據(jù)合作開發(fā)的各類因素，促進(jìn)收益分配的公平性。數(shù)據(jù)開發(fā)順利與否以及數(shù)據(jù)產(chǎn)品的最終價(jià)值不僅與預(yù)測準(zhǔn)確率、模型效用相關(guān)，還與多種因素密切關(guān)聯(lián)，例如穩(wěn)健性、信任程度等。數(shù)據(jù)交易平臺在評估數(shù)據(jù)產(chǎn)品價(jià)值時(shí)考慮多種影響因素，這樣有利于將數(shù)據(jù)供應(yīng)方所承擔(dān)的成本納入考量，使分配結(jié)果更加公正，也有利于促進(jìn)數(shù)據(jù)供應(yīng)方提升自身的數(shù)據(jù)質(zhì)量，形成數(shù)據(jù)開發(fā)良性循環(huán)。其次，數(shù)據(jù)交易平臺應(yīng)加強(qiáng)對數(shù)據(jù)交易市場數(shù)據(jù)的管理與掌控，支撐數(shù)據(jù)供應(yīng)方和需求方形成穩(wěn)定預(yù)期。在進(jìn)行數(shù)據(jù)產(chǎn)品價(jià)值評估以及收益分配時(shí)，單一的撮合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)果不足以支撐數(shù)據(jù)供應(yīng)方?jīng)Q策，數(shù)據(jù)產(chǎn)品市場的總體情況、歷史交易數(shù)據(jù)等則會對數(shù)據(jù)供應(yīng)方形成預(yù)期收益頗有助益。然而，這些信息是雜亂的、多源的、動態(tài)變化的，數(shù)據(jù)供應(yīng)方難以僅僅憑借自身的努力得到有效信息。為此，數(shù)據(jù)交易平臺應(yīng)該對數(shù)據(jù)交易市場的數(shù)據(jù)進(jìn)行全方位的管理，提升對數(shù)據(jù)供應(yīng)方的支撐服務(wù)。