基于仿真模型的大數(shù)據(jù)交易智能化管控方法及其應用研究

張興旺，肖佑林，李 潔，畢語馨（桂林理工大學旅游與風景園林學院）

1 引言

數(shù)據(jù)資源在全球經濟運行中的重要性日趨凸顯，世界各國均積極搶占數(shù)據(jù)競爭制高點，它正成為新型生產要素，對全球科技創(chuàng)新與經濟社會發(fā)展產生著巨大影響。2019年10月，黨的十九屆四中全會首次將數(shù)據(jù)視為生產要素，與土地、資本等生產要素并列［1］；2020年4月，國務院明確提出要“加快培育數(shù)據(jù)要素市場”“加快推動數(shù)據(jù)共享交換”［2］。因此，破解數(shù)據(jù)自由交易、流通、共享與交換機制構建障礙［3］，構建科學可持續(xù)的大數(shù)據(jù)交易體系［4］，具有十分重要的學術價值與戰(zhàn)略意義。

數(shù)據(jù)作為一種新型生產要素，無形性、自由流動性與可交易性是其重要特征。隨著大數(shù)據(jù)、5G/6G、人工智能、區(qū)塊鏈等信息技術的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)方法已難以滿足數(shù)據(jù)要素市場的多元化數(shù)據(jù)交易共享需求，新一輪數(shù)據(jù)競爭與交易共享時代即將來臨。

在已有研究中，學者們主要關注大數(shù)據(jù)交易模式、交易過程與交易應用研究等內容，研究重點主要集中在數(shù)據(jù)質量評估、數(shù)據(jù)定價、數(shù)據(jù)安全與隱私保護等方面，針對大數(shù)據(jù)交易管控過程的研究相對較少。鑒于此，本文提出一種基于仿真模型的大數(shù)據(jù)交易智能化管理模型，嘗試解決大數(shù)據(jù)交易過程中的智能化管控、可信計算問題。

2 相關研究

數(shù)據(jù)資源的規(guī)模增長快、易復制、價值與權屬難確定、價值密度低、渠道難管控等特征［5］，使其與土地、資本等傳統(tǒng)生產要素具有實質上的差異，傳統(tǒng)生產要素的交易與交換模式難以直接移植到大數(shù)據(jù)資源中。因此，構建大數(shù)據(jù)交易體系有助于推進數(shù)據(jù)要素市場的培育，破解數(shù)據(jù)資源自由流通的機制障礙［6］。

2.1 大數(shù)據(jù)交易模式研究

現(xiàn)有研究主要從理論層面對數(shù)據(jù)交易主客體、技術方法、內容與營利方式等進行闡述與分析。交易主客體主要涉及數(shù)據(jù)消費者（買家）、擁有者（賣家）與交易平臺（第三方代理商）等［7］；準確可信的數(shù)據(jù)質量與價值評估［8］、數(shù)據(jù)定價與收益分配［9］、數(shù)據(jù)確權與安全保護［10］等是大數(shù)據(jù)交易生態(tài)體系健康、可持續(xù)發(fā)展的關鍵與難點問題；交易共享模型主要分為數(shù)據(jù)代理（DB）、P2P交易與虛實混合代理三種模式［11］；交易內容主要包括數(shù)據(jù)資源本身、數(shù)據(jù)訪問接口與服務、數(shù)據(jù)分析結果與數(shù)據(jù)衍生物（如數(shù)據(jù)權屬、權利許可、衍生商品化權等）四類［12］；交易營利模式主要分為平臺（中介）、賣方、持有型、技術服務型四種模式［13］。

高效、可信的交易過程管控可為大數(shù)據(jù)交易共享提供重要支持。Liang J等認為，目前缺少針對數(shù)據(jù)交易市場三方模型的科學、系統(tǒng)、可信的保護機制［14］。茶洪旺等認為，大數(shù)據(jù)交易規(guī)則與標準缺乏、過程管理不規(guī)范等是當前中國大數(shù)據(jù)交易存在的幾大問題［15］。何培育等認為，安全可信的過程管控是大數(shù)據(jù)交易與交換的重要保障［16］。

2.2 大數(shù)據(jù)交易過程研究

大數(shù)據(jù)交易過程主要分為交易前、交易中與交易后三個階段，每個階段都需要解決不同的技術問題。交易前需要解決數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)審計、數(shù)據(jù)質量評估、數(shù)據(jù)展示、數(shù)據(jù)定價（或議價）與數(shù)據(jù)估值等問題［17］。交易中需要解數(shù)據(jù)交易機制設計、交易合約設計、多方協(xié)作機制設計、權責協(xié)議設計、交易驗證計算與交易權限管控等問題［18］。交易后需要解決數(shù)據(jù)溯源、數(shù)據(jù)確權與驗證、數(shù)據(jù)收益分配、數(shù)據(jù)版權管理、信息反饋優(yōu)化與數(shù)據(jù)推薦等問題［19］。

安全可信始終貫穿于大數(shù)據(jù)交易全生命周期管理過程，已有研究主要聚焦于大數(shù)據(jù)交易市場的安全保護機制研究。王衛(wèi)等認為，數(shù)據(jù)交易與數(shù)據(jù)保護矛盾突出，以及過程管理缺乏是當前面臨的幾個主要問題［20］；Ahmed E等對DNA大數(shù)據(jù)交易中的數(shù)據(jù)倫理、安全隱私保護等問題進行了探討［21］；Zhao Y Q等提出了一種基于機器學習的大數(shù)據(jù)交易隱私保護公平交易策略［22］；Oh H等針對物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)交易市場中個人數(shù)據(jù)交易代理的安全保護問題進行了分析［23］；Qian JW等針對語音數(shù)據(jù)交易交換，提出了相應的隱私保護與可用性驗證的數(shù)據(jù)交易方案［24］。

人工智能、區(qū)塊鏈等技術被廣泛應用于大數(shù)據(jù)交易過程管理中。Dai W Q等提出了一種基于區(qū)塊鏈技術的數(shù)據(jù)交易生態(tài)系統(tǒng)，對其管控過程進行了分析［25］；Jiang Y N等提出了一種基于智能合約的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)交易保護機制，將區(qū)塊鏈技術融入數(shù)據(jù)安全與隱私保護機制中［26］。Tian L等利用契約理論設計了一種在線數(shù)據(jù)交易的最優(yōu)化契約機制，對大數(shù)據(jù)交易合約設計進行了分析［27］；Cao X Y等提出了一種迭代拍賣機制對數(shù)據(jù)交易過程進行管理與分析［28］。

2.3 大數(shù)據(jù)交易應用研究

黨的十八屆五中全會提出“國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”，大數(shù)據(jù)交易與數(shù)據(jù)要素市場培育是未來重要的發(fā)展領域。國內已有許多粗具規(guī)模的大數(shù)據(jù)交易平臺與市場，如數(shù)據(jù)堂、京東萬象、重慶、貴陽、東湖、上海與華中等大數(shù)據(jù)交易平臺（所、中心或市場）等［29］。國外已有大型公司開展了大量大數(shù)據(jù)交易服務，如Infochimps、Fatual、Quadrant.io等通用型數(shù)據(jù)交易體系，Quandl、Benzinga等金融數(shù)據(jù)交易體系等。此外，基于人工智能、物聯(lián)網(wǎng)與區(qū)塊鏈等信息技術搭建的IOTA、Databroker、Terbine與Thinkspeak等物聯(lián)感知數(shù)據(jù)交易體系也引起了政府、企業(yè)界與學術界的廣泛關注。

綜上所述，關于大數(shù)據(jù)交易的研究才剛剛展開，相關理論與技術問題研究還在不斷探索中。現(xiàn)有研究主要集中在大數(shù)據(jù)交易的理論模型、交易與應用模式等方面，較多關注大數(shù)據(jù)交易的某個環(huán)節(jié)、技術或模式，較少全面考慮大數(shù)據(jù)交易的全過程管理，忽略了過程管控研究，尤其是智能化管控問題。

3 基于仿真模型的大數(shù)據(jù)交易智能化管控模型構建

構建大數(shù)據(jù)交易的計算機仿真模型能夠實現(xiàn)數(shù)據(jù)交易過程與數(shù)字仿真模型之間的實時雙向映射，獲取交易過程中產生的歷史與實時大數(shù)據(jù)，采用人工智能、模擬仿真方法提取過程大數(shù)據(jù)之間的高維關聯(lián)特征，在安全可信、高效可靠的交易環(huán)境下，對整個交易過程、交易組織、交易數(shù)據(jù)、交易對象、交易狀態(tài)與交易反饋等進行有效監(jiān)測、預測與分析，使得整個大數(shù)據(jù)交易過程由被動式、機械化向預測式、智能化轉變。

為實現(xiàn)大數(shù)據(jù)交易智能化管控目標，需在虛擬信息空間中構建一個與之完全對應的數(shù)字仿真模型，該模型需要實時雙向映射交易過程的真實狀況。為達到這一目標，需要解決以下3個問題：如何在虛擬信息空間中構建能實時映射大數(shù)據(jù)交易過程的數(shù)字仿真模型；如何實現(xiàn)仿真模型與交易過程之間的實時雙向映射；如何利用歷史與實時過程大數(shù)據(jù)實現(xiàn)大數(shù)據(jù)交易的自我決策、自我學習、智慧成長。

計算機仿真、深度學習、區(qū)塊鏈技術能有效促進交易過程及仿真模型之間的深度融合與實時信息交互，是解決以上問題的有效方法，能為大數(shù)據(jù)交易智能化管控提供新的思路與方法。本研究基于計算機仿真、深度學習等技術，構建了大數(shù)據(jù)交易智能化管控模型（見圖1），該模型主要由大數(shù)據(jù)交易實體、交易仿真模型、過程大數(shù)據(jù)與智能化管控體系4個部分組成。

圖1 基于深度學習的大數(shù)據(jù)交易智能化管控模型

（1）大數(shù)據(jù)交易實體，主要包括大數(shù)據(jù)交易實體要素（含相關交易對象、平臺、數(shù)據(jù)、服務、規(guī)則、業(yè)務、邏輯與過程等，以及人、機、物、輔助資源與交易環(huán)境等）與虛擬傳感器（主要指交易要素間的智能物聯(lián)傳感體系）。其中，虛擬傳感器主要用于實時、全面地采集大數(shù)據(jù)交易各個環(huán)節(jié)與各個階段的交易行為、狀態(tài)、交互與反饋數(shù)據(jù)。虛擬傳感器采集到的交易實體關聯(lián)數(shù)據(jù)和結果處理后的數(shù)據(jù)將通過數(shù)據(jù)交易映射機制（主要包括訪問與服務接口）實時映射至數(shù)字仿真模型中。

（2）交易仿真模型，主要包括大數(shù)據(jù)交易對象、平臺、數(shù)據(jù)、行為、業(yè)務、規(guī)則、邏輯、過程等實體要素，以及虛擬傳感器的計算機數(shù)字仿真模型和多領域數(shù)據(jù)交易過程的參數(shù)數(shù)據(jù)模型。實體層中的交易實體要素通過交易映射機制傳遞至模型層中，生成大數(shù)據(jù)交易仿真模型與虛擬傳感模型，該模型存在于整個大數(shù)據(jù)交易全生命周期管理過程中，可以實時、動態(tài)、完整地映射實體層中大數(shù)據(jù)交易過程的真實狀況，并根據(jù)交易智能化管控體系對整個交易過程進行實時模擬仿真與預測分析。多領域數(shù)據(jù)交易過程的參數(shù)數(shù)據(jù)是交易執(zhí)行的驅動力，也是進行過程管控的基礎，它通過交易仿真模型進行數(shù)據(jù)融合，融合后的數(shù)據(jù)交易信息用于驅動交易過程的執(zhí)行與管控。同時，它也是智能化管控體系中的人工神經網(wǎng)絡訓練的數(shù)據(jù)源，為智能化管控體系進行預測式管控、在線數(shù)據(jù)交易問題診斷、交易資源協(xié)調優(yōu)化與交易過程協(xié)同驅動等提供數(shù)據(jù)支持。

（3）交易過程大數(shù)據(jù)，是大數(shù)據(jù)交易實體與交易仿真模型在交易過程中產生的數(shù)據(jù)資源的集合，主要包括交易要素、交易活動、交易行為與交易過程等歷史與實時數(shù)據(jù)。具體來看，其主要包括用于支持大數(shù)據(jù)交易過程精準執(zhí)行、全面監(jiān)管與資源協(xié)調的實時數(shù)據(jù)，用于支持大數(shù)據(jù)交易過程管理服務、運行維護、決策分析與統(tǒng)計分析的歷史數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)交易的業(yè)務邏輯、運行機制、交易資源協(xié)調配置與交易過程信息交互的接口定義、交易協(xié)議與交易機制數(shù)據(jù)等。通過交易過程大數(shù)據(jù)的融合與繼承，來打通全流程數(shù)據(jù)交易鏈，為大數(shù)據(jù)交易提供數(shù)據(jù)驅動力與數(shù)據(jù)基礎。

（4）交易智能化管控體系。智能化管控層是大數(shù)據(jù)交易的“智慧大腦”，是大數(shù)據(jù)交易智能化管控模型實現(xiàn)自我學習、智慧成長、自我決策的重要依托，其關鍵技術是計算機模型仿真、深度學習與區(qū)塊鏈等技術。在具體實現(xiàn)過程中，首先采用交易過程中產生的過程大數(shù)據(jù)進行人工神經網(wǎng)絡訓練，再利用虛擬傳感器采集交易過程實時數(shù)據(jù)，使用已訓練好的人工神經網(wǎng)絡對實體層中的大數(shù)據(jù)交易行為、過程、狀態(tài)、性能與效果等進行智能監(jiān)測與預測分析，預測交易過程中可能出現(xiàn)的問題，從而為大數(shù)據(jù)交易全生命周期管理、智能化管控提供有力技術保障與平臺支撐。

總體來說，基于仿真模型的大數(shù)據(jù)交易智能化管控模型以交易智能化管控體系為核心，實現(xiàn)整個數(shù)據(jù)交易實體、模型、過程、要素與規(guī)則的智能化管控。同時，通過向下拓展至交易主客體的虛擬傳感器與智能物聯(lián)傳感體系，實現(xiàn)對整個交易過程、狀況與行為數(shù)據(jù)的采集與管控；向上拓展至大數(shù)據(jù)交易“智慧大腦”，通過對實時數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)和服務數(shù)據(jù)等過程大數(shù)據(jù)的預測分析，支撐整個大數(shù)據(jù)交易體系的運行優(yōu)化。

4 大數(shù)據(jù)交易智能化管控實現(xiàn)過程

如圖1所示，大數(shù)據(jù)交易智能化管控模型采用“交易實體-仿真模型-智慧大腦”三層管控模式實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)交易實體、交易仿真模型與交易平臺的智能化管控。與傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)交易管控方式相比，本文在大數(shù)據(jù)交易實體基礎上構建了交易仿真模型，借鑒計算機仿真、深度學習、區(qū)塊鏈等理論體系與技術方法，構建大數(shù)據(jù)交易的“感知-仿真-分析-執(zhí)行-決策-優(yōu)化”交易全過程數(shù)據(jù)閉環(huán)，使得大數(shù)據(jù)交易過程管控更加智能化和公開化，實現(xiàn)相關交易資源的優(yōu)化協(xié)調。

4.1 交易虛擬傳感器的確定

為了實現(xiàn)大數(shù)據(jù)交易實體、交易仿真模型與交易過程大數(shù)據(jù)的深度融合，首先需要設置數(shù)據(jù)交易虛擬場，確定數(shù)據(jù)交易虛擬傳感器的設置與功能，從而明確虛擬傳感器需要采集的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)交易流程主要分為交易前、交易中與交易后等環(huán)節(jié)，交易過程虛擬場主要涉及數(shù)據(jù)交易的實體場、模型場、規(guī)則場、行為場、數(shù)據(jù)場、過程場等場域，這些虛擬場域彼此之間是深度融合、虛實交互、協(xié)同驅動與相互作用的，分別用于采集、獲取、處理與分析不同交易對象、平臺、數(shù)據(jù)、服務、規(guī)則、業(yè)務、邏輯與過程數(shù)據(jù)。

為了更好地體現(xiàn)大數(shù)據(jù)交易體系的真實狀況，本研究設置虛擬傳感器對整個交易流程進行智能化實時監(jiān)測（見圖2）。

圖2 大數(shù)據(jù)交易所涉及的虛擬場及相關虛擬傳感器設置

4.2 交易仿真模型的構建

大數(shù)據(jù)交易仿真模型應該實現(xiàn)交易實體、交易要素、交易行為、交易業(yè)務、交易邏輯、交易規(guī)則、交易過程等的實時雙向映射。一方面，是大數(shù)據(jù)交易實體在虛擬信息空間中的全面映射；另一方面，可以根據(jù)預測結果對大數(shù)據(jù)交易實體、活動、過程等進行優(yōu)化控制。

首先，構建大數(shù)據(jù)交易的計算機仿真模型，該仿真模型包括每筆數(shù)據(jù)交易每個階段的要素、行為、業(yè)務、規(guī)則與邏輯等。其次，通過不同仿真模型融合由不同虛擬傳感器采集到的交易過程大數(shù)據(jù)，將融合后的數(shù)據(jù)作為交易仿真模型的交易行為、活動等的主要驅動力，該行為主要包括大數(shù)據(jù)交易過程中針對數(shù)據(jù)交易需求分析、交易數(shù)據(jù)采集與處理、交易協(xié)議設計與執(zhí)行、數(shù)據(jù)估值與定價、數(shù)據(jù)確權與溯源等業(yè)務行為的不同仿真反應。最后，由交易過程大數(shù)據(jù)驅動的交易仿真模型與交易要素、業(yè)務邏輯、約束規(guī)則、預測策略、決策規(guī)則等進行有效關聯(lián)，共同形成大數(shù)據(jù)交易的數(shù)字仿真模型（見圖3）。

圖3 大數(shù)據(jù)交易仿真模型

4.3 交易智能化管控體系的構建

人工智能、區(qū)塊鏈與計算機仿真等信息技術的理論與應用研究逐漸成為大數(shù)據(jù)交易領域的重要研究方向。人工智能技術能有效預測、評估、解決大數(shù)據(jù)交易過程中存在的各種問題，尤其是在交易過程的智能化管控方面，其中卷積、循環(huán)神經網(wǎng)絡是使用較多的人工智能技術。通過這些技術可以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)質量評估、數(shù)據(jù)估值、數(shù)據(jù)定價、數(shù)據(jù)確權、數(shù)據(jù)溯源、數(shù)據(jù)推薦等的實時預測分析、實時感知與決策優(yōu)化，從而實現(xiàn)大數(shù)據(jù)交易管控從被動式、干預式管控模式向預測式、智能式管控模式的轉變。

大數(shù)據(jù)交易智能化管控采用大數(shù)據(jù)交易過程中產生的交易歷史大數(shù)據(jù)來訓練人工神經網(wǎng)絡，多領域大數(shù)據(jù)交易過程中的交易數(shù)據(jù)在訓練過程中不斷地交互融合與迭代優(yōu)化（見圖4）。通過大數(shù)據(jù)交易的虛擬傳感器和交易仿真模型實時檢測交易過程，獲取交易過程大數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)交易行為、過程、規(guī)則與狀態(tài)等的預測分析，產生決策優(yōu)化策略，并根據(jù)決策信息對大數(shù)據(jù)交易實體進行評估、調整與優(yōu)化，最終實現(xiàn)大數(shù)據(jù)交易過程的智能化管控。

圖4 大數(shù)據(jù)交易智能化管控過程

4.4 交易智能化管控機制的分析

交易仿真模型將大數(shù)據(jù)交易模擬仿真的分析結果傳遞給“智慧大腦”，“智慧大腦”接收到結果后會對整個過程進行評估，并將迭代、優(yōu)化與更新后的交易仿真管控策略下達至大數(shù)據(jù)交易實體層，實體層據(jù)此完成真實的大數(shù)據(jù)交易過程。由此得出基于仿真模型的大數(shù)據(jù)交易智能化管控體系的運行機制（見圖5）。

圖5 智能化管控運行機制

可見，要實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)交易的智能化管控，需從交易要素、行為、業(yè)務、邏輯、規(guī)則、過程等多個維度構建與大數(shù)據(jù)交易實體完全一致的虛擬仿真模型。實體仿真模型包括整個交易智能化管控體系所涉及的交易主客體、環(huán)境、平臺、數(shù)據(jù)、設備等交易資源的需求、特征、屬性、關系等；機制仿真模型包括整個數(shù)據(jù)交易過程中所涉及的數(shù)據(jù)拍賣機制、交易合約設計、多方交易機制、可問責協(xié)議設計、可驗證計算等交易機制的設計；資源仿真模型包括與之相關的人員（交易主客體）、數(shù)據(jù)、信息、平臺、環(huán)境、體系與能力等交易資源；規(guī)則仿真模型指整個數(shù)據(jù)交易的運行規(guī)律，包括交易資源之間的相互關聯(lián)關系、交易約束規(guī)則、交易業(yè)務邏輯與交易協(xié)同策略等。

虛擬傳感器能夠獲取到各種交易數(shù)據(jù)和協(xié)同驅動信號，如交易實體、交易機制、交易資源、交易能力、交易模型與交易結果等，對大數(shù)據(jù)交易各個環(huán)節(jié)進行有效的協(xié)同驅動，并由基于交易實體的實時大數(shù)據(jù)對整個交易過程進行實時仿真模擬。根據(jù)仿真模擬結果，及時制定交易任務生成、資源協(xié)調、質量評估、預測分析與決策優(yōu)化等策略，實時反饋至大數(shù)據(jù)交易實體層，實時優(yōu)化其交易執(zhí)行策略，智能化調整交易執(zhí)行方案。同時，通過對交易歷史大數(shù)據(jù)的處理分析支持交易質量評估、交易過程管控優(yōu)化、數(shù)字版權管理、數(shù)據(jù)追溯與數(shù)據(jù)推薦等過程，為大數(shù)據(jù)交易的智能化管控與決策優(yōu)化提供重要支持。

5 應用案例分析

數(shù)據(jù)交易是大數(shù)據(jù)產業(yè)鏈的重要組成部分［30］，目前，國內大數(shù)據(jù)交易理論與應用研究還處于起步階段，大數(shù)據(jù)交易市場及其衍生服務研究還處于不斷優(yōu)化與探索中，尤其是關于交易管控模式的研究還不多見。

交易仿真模型策略可作為大數(shù)據(jù)交易智能化管控的有效方法。大數(shù)據(jù)交易在全周期管理過程中構建全要素、全業(yè)務、全流程的仿真模型，可極大地提升其智能化管理、服務與運行水平，實現(xiàn)交易過程管控決策的預測式、智能化與協(xié)作化，確保大數(shù)據(jù)交易體系安全、可信、高效運行。因此，為驗證前文提出的大數(shù)據(jù)交易智能化管控模型，筆者在已有大數(shù)據(jù)交易市場的運行機制、技術方法與服務模式的基礎上，融入計算機仿真、區(qū)塊鏈等理論與技術，構建了一個基于仿真模型的大數(shù)據(jù)交易智能化管控平臺的應用案例（見圖6），主要包括大數(shù)據(jù)交易平臺管控、交易仿真模型管控、交易過程管控三個方面。

圖6 大數(shù)據(jù)交易智能化管控應用

（1）大數(shù)據(jù)交易平臺管控。如圖6（a）所示，在理論模型上，提出通過構建一個交易平臺征信模型，為數(shù)據(jù)擁有者、數(shù)據(jù)消費者、大數(shù)據(jù)交易平臺及其監(jiān)管機構提供一個征信監(jiān)管與查詢體系；在技術實現(xiàn)上，全面整合大數(shù)據(jù)交易所需的計算、存儲、數(shù)據(jù)資源等，構建大數(shù)據(jù)交易區(qū)塊鏈體系，支持數(shù)據(jù)消費者、提供者、交易平臺及監(jiān)管機構的業(yè)務管理與服務應用，為底層交易合約協(xié)議的制定、中層交易標準規(guī)范的制定及高層交易過程的監(jiān)管提供規(guī)則與平臺支撐。在實現(xiàn)效果上，有助于推動大數(shù)據(jù)交易市場交易、監(jiān)管與服務標準的制定，促進交易市場業(yè)務的標準化、規(guī)范化與智能化發(fā)展，為大數(shù)據(jù)交易市場構建安全可信、互聯(lián)互通的數(shù)據(jù)交易環(huán)境。

（2）大數(shù)據(jù)交易仿真模型管控。如圖6（b）所示，將區(qū)塊鏈技術與大數(shù)據(jù)交易理論進行有機融合，構建大數(shù)據(jù)資產登記模型、交易合約設計模型、數(shù)據(jù)交易認證模型、數(shù)據(jù)質量評估與定價模型、數(shù)據(jù)確權與溯源區(qū)塊鏈模型等，提供安全可信的大數(shù)據(jù)交易智能化管控環(huán)境。

（3）大數(shù)據(jù)交易過程管控。如圖6（c）所示，將區(qū)塊鏈與深度學習等技術融入交易過程管控，通過數(shù)據(jù)交易鏈、智能合約與智能化管控體系約束數(shù)據(jù)交易實體權限，全流程可驗證、可監(jiān)管、可審計，通過交易代理API、SDK點對點接入，同時放大數(shù)據(jù)資源端、數(shù)據(jù)消費者與提供者規(guī)模，實現(xiàn)數(shù)據(jù)交易點對點非對稱數(shù)據(jù)加密交易，且數(shù)據(jù)經過確權與溯源上鏈，利用數(shù)據(jù)交易鏈的不可竄改性和溯源性，保障其安全可信，解決隱私保護問題。

6 總結

大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略已進入世界各國的國家發(fā)展戰(zhàn)略層面，數(shù)據(jù)資源也已成為戰(zhàn)略性資源。當前大數(shù)據(jù)交易理論與應用研究還處在初級階段，將數(shù)據(jù)資源作為交易商品就意味著其符合市場經濟學規(guī)律［31］。本文通過對大數(shù)據(jù)交易模式、交易過程與交易應用等研究現(xiàn)狀進行分析，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有研究大多關注大數(shù)據(jù)交易的理論模式與交易技術方面，忽略了過程管控研究，尤其是針對其智能化管控方法研究相對較少。由此，提出一種基于仿真模型的大數(shù)據(jù)交易智能化管控方法，并對理論模型與技術方法進行了分析。研究發(fā)現(xiàn)，通過構建交易仿真模型，能實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)交易全要素、全方位、全流程的實時雙向映射，對整個交易過程進行實時模擬仿真與預測分析，并根據(jù)仿真結果，智能化調整交易執(zhí)行策略，實時優(yōu)化大數(shù)據(jù)交易執(zhí)行過程，從而為大數(shù)據(jù)交易的智能化管控與決策優(yōu)化提供一定支持。當然，關于大數(shù)據(jù)交易智能化管控方法研究還處于起步階段，還有許多重要理論與技術問題亟待解決。