大数据市场中的利润最大化拍卖与数据管理

大数据服务是指任何通过互联网提供的源自数据的资源。大数据服务的性能取决于从数据收集者处购买的数据。然而，大数据服务中的最优定价和数据分配问题尚未得到充分研究。在本文中，我们提出了一个基于拍卖的大数据市场模型。我们首先基于数据规模对大数据分析（例如机器学习算法）性能的影响来定义数据成本和效用。大数据服务被视为数字商品，与传统受限商品相比，其独特特征在于“无限供应”。因此，我们提出了一种贝叶斯利润最大化拍卖，该拍卖是真实的、理性的且计算高效的。通过求解利润最大化拍卖，获得了最优服务价格和数据规模。最后，在真实世界出租车行程数据集上的实验结果表明，我们的大数据市场模型和拍卖机制有效地解决了服务提供商的利润最大化问题。