数据资产价值分析模型与交易体系研究
发布时间：2021-04-20 14:48
21世纪以来,大数据、云计算、移动互联网、人工智能、区块链等数据技术迅猛发展,推动了人类社会从信息时代到数据时代的转变。在数据时代,数据已经成为企业的核心资产,如何有效发挥数据资产的价值却面临不少难题。现有的理论和方法难以甄别海量数据中有价值的数据、难以有效分析与量化数据资产的价值,现行的数据资产交易模式难以保障数据资产价值实现过程的安全。因此,如何衡量数据资产的价值、如何构建安全可靠的数据资产交易环境成为数据资产研究的前沿问题。基于上述认知,本文以数据资产为研究对象,以分析及量化数据资产价值、安全实现数据资产价值为目标。在明确数据资产的定义,分析数据资产价值的构成及其影响因素的基础上,提取了数据资产价值的特征维度,设计了数据资产价值分析模型框架;采用深度学习技术,构建了数据资产价值分析模型;基于区块链技术,构建了数据资产交易体系;提出了港口为核心的商务圈的应用场景,探索了数据资产价值分析模型与交易体系在实际场景中的应用方式。首先,本文从数据资产的理论研究出发,在综述国内外相关理论研究的基础上,明确了数据资产的定义、来源及分类,论述了数据资产在数据经济的四个发展阶段作为资源、产品、资产...
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：164 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
致谢
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究背景及选题意义
1.1.1 课题的研究背景
1.1.2 问题的提出及选题意义
1.2 研究思路和论文结构
1.2.1 论文研究思路
1.2.2 论文结构
1.3 研究主要创新点
2 基本概念术语和文献综述
2.1 基本概念及术语界定
2.1.1 数据及其特征
2.1.2 资产及其特征
2.1.3 数据资产及其特征
2.2 数据资产相关研究现状综述
2.2.1 国外研究现状综述
2.2.2 国内研究现状综述
2.3 深度学习相关研究综述
2.3.1 深度学习的基本思想
2.3.2 深度学习与浅层学习对比
2.3.3 深度学习与传统神经网络的关系
2.3.4 深度学习的应用现状
2.4 区块链相关研究综述
2.4.1 区块链的基本思想
2.4.2 区块链的应用现状
2.5 本章小结
3 数据资产价值分析
3.1 数据资产的来源与分类
3.1.1 数据资产的来源
3.1.2 数据资产的收集
3.1.3 数据资产的分类
3.2 数据资产的价值体现
3.2.1 数据作为资源的价值体现
3.2.2 数据作为产品的价值体现
3.2.3 数据作为资产的价值体现
3.2.4 数据资产作为资本的价值体现
3.3 数据资产价值分析的难点与现有分析方法的局限
3.3.1 数据资产价值分析的难点
3.3.2 现有价值分析方法的局限
3.4 基于特征维度的数据资产价值分析方法
3.4.1 数据资产价值的构成
3.4.2 数据资产价值的影响因素
3.4.3 数据资产价值的特征维度
3.4.4 数据资产价值分析模型框架
3.5 本章小结
4 基于深度学习的数据资产价值分析模型构建
4.1 基于深度学习构建模型的优势
4.1.1 对数据资产的特征有良好的适用性
4.1.2 深度学习较其它人工智能算法的优势
4.2 基于深度学习的数据资产价值分析模型设计
4.2.1 构建模型的总体思路
4.2.2 数据收集与预处理
4.2.3 确定价值分析模型结构
4.2.4 确定模型初始化方法
4.3 基于深度学习的数据资产价值分析模型优化
4.3.1 模型优化目标
4.3.2 优化算法的选择
4.3.3 优化算法效果对比
4.4 基于深度学习的数据资产价值分析模型训练
4.4.1 样本获取
4.4.2 训练过程
4.4.3 训练结果
4.5 本章小结
5 基于区块链的数据资产交易体系构建
5.1 数据资产交易现状及问题
5.1.1 数据资产交易的作用
5.1.2 当前数据资产交易的模式
5.1.3 当前数据资产交易存在问题
5.2 基于区块链的数据资产交易体系的整体框架构建
5.2.1 构建目标及原则
5.2.2 相关参与方
5.2.3 整体架构设计
5.2.4 交易体系的优势
5.3 基于区块链的数据资产交易流程设计
5.3.1 交易流程设计
5.3.2 共享数据索引构建的任务
5.3.3 数据资产查询的任务
5.3.4 数据资产获取的任务
5.4 基于区块链的数据资产交易的保障机制设计
5.4.1 去中心化交易机制
5.4.2 双向匿名机制
5.4.3 信用证明机制
5.4.4 所有权认证机制
5.4.5 数据保密机制
5.4.6 造假问题控制机制
5.5 本章小结
6 数据资产价值分析模型与交易体系的应用研究
6.1 应用背景与目标
6.2 数据资产价值分析系统的原型设计——以某港口企业为例
6.2.1 基于深度学习的数据资产价值分析系统框架设计
6.2.2 原型系统关键功能模块的实现
6.2.3 数据资产价值分析结果
6.2.4 EDAVA系统在数据资产交易体系中的应用
6.3 数据资产交易体系的应用研究——以港口行业为例
6.3.1 相关参与方及其需求
6.3.2 数据资产交易体系在港口行业的应用
6.3.3 数据资产交易注意事项
6.4 本章小结
7 结论与展望
7.1 论文的主要结论
7.2 未来研究展望
参考文献
作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集
本文编号：3149882
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：164 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
致谢
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究背景及选题意义
1.1.1 课题的研究背景
1.1.2 问题的提出及选题意义
1.2 研究思路和论文结构
1.2.1 论文研究思路
1.2.2 论文结构
1.3 研究主要创新点
2 基本概念术语和文献综述
2.1 基本概念及术语界定
2.1.1 数据及其特征
2.1.2 资产及其特征
2.1.3 数据资产及其特征
2.2 数据资产相关研究现状综述
2.2.1 国外研究现状综述
2.2.2 国内研究现状综述
2.3 深度学习相关研究综述
2.3.1 深度学习的基本思想
2.3.2 深度学习与浅层学习对比
2.3.3 深度学习与传统神经网络的关系
2.3.4 深度学习的应用现状
2.4 区块链相关研究综述
2.4.1 区块链的基本思想
2.4.2 区块链的应用现状
2.5 本章小结
3 数据资产价值分析
3.1 数据资产的来源与分类
3.1.1 数据资产的来源
3.1.2 数据资产的收集
3.1.3 数据资产的分类
3.2 数据资产的价值体现
3.2.1 数据作为资源的价值体现
3.2.2 数据作为产品的价值体现
3.2.3 数据作为资产的价值体现
3.2.4 数据资产作为资本的价值体现
3.3 数据资产价值分析的难点与现有分析方法的局限
3.3.1 数据资产价值分析的难点
3.3.2 现有价值分析方法的局限
3.4 基于特征维度的数据资产价值分析方法
3.4.1 数据资产价值的构成
3.4.2 数据资产价值的影响因素
3.4.3 数据资产价值的特征维度
3.4.4 数据资产价值分析模型框架
3.5 本章小结
4 基于深度学习的数据资产价值分析模型构建
4.1 基于深度学习构建模型的优势
4.1.1 对数据资产的特征有良好的适用性
4.1.2 深度学习较其它人工智能算法的优势
4.2 基于深度学习的数据资产价值分析模型设计
4.2.1 构建模型的总体思路
4.2.2 数据收集与预处理
4.2.3 确定价值分析模型结构
4.2.4 确定模型初始化方法
4.3 基于深度学习的数据资产价值分析模型优化
4.3.1 模型优化目标
4.3.2 优化算法的选择
4.3.3 优化算法效果对比
4.4 基于深度学习的数据资产价值分析模型训练
4.4.1 样本获取
4.4.2 训练过程
4.4.3 训练结果
4.5 本章小结
5 基于区块链的数据资产交易体系构建
5.1 数据资产交易现状及问题
5.1.1 数据资产交易的作用
5.1.2 当前数据资产交易的模式
5.1.3 当前数据资产交易存在问题
5.2 基于区块链的数据资产交易体系的整体框架构建
5.2.1 构建目标及原则
5.2.2 相关参与方
5.2.3 整体架构设计
5.2.4 交易体系的优势
5.3 基于区块链的数据资产交易流程设计
5.3.1 交易流程设计
5.3.2 共享数据索引构建的任务
5.3.3 数据资产查询的任务
5.3.4 数据资产获取的任务
5.4 基于区块链的数据资产交易的保障机制设计
5.4.1 去中心化交易机制
5.4.2 双向匿名机制
5.4.3 信用证明机制
5.4.4 所有权认证机制
5.4.5 数据保密机制
5.4.6 造假问题控制机制
5.5 本章小结
6 数据资产价值分析模型与交易体系的应用研究
6.1 应用背景与目标
6.2 数据资产价值分析系统的原型设计——以某港口企业为例
6.2.1 基于深度学习的数据资产价值分析系统框架设计
6.2.2 原型系统关键功能模块的实现
6.2.3 数据资产价值分析结果
6.2.4 EDAVA系统在数据资产交易体系中的应用
6.3 数据资产交易体系的应用研究——以港口行业为例
6.3.1 相关参与方及其需求
6.3.2 数据资产交易体系在港口行业的应用
6.3.3 数据资产交易注意事项
6.4 本章小结
7 结论与展望
7.1 论文的主要结论
7.2 未来研究展望
参考文献
作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集
本文编号：3149882
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjilunwen/xmjj/3149882.html
