一种数据供应链的构建方法

本发明属于数据，具体涉及数据供应链的构建方法。

背景技术：

1、随着数据生产与流通的迅猛发展，数据产品生产逐渐呈现出明晰的分工，涌现出原始数据生产、数据质量提升、数据标注、以及模型训练等专业领域的数据厂商。这些厂商需要相互协同合作，以确保数据产品生产的高效和可靠。在这种情况下，数据供应链的建设是一种必然的趋势。数据供应链特有的基于网络传输产品的特性使得传统物品供应链的诸多难点，例如库存管理等在数据供应链中不复存在。同时，数据供应链中各参与者的互动还要满足公开和透明，以保证数据供应链建立的快速性和即时性，以及数据供应链的紧耦合。

2、数据供应链中的参与者选择与传统供应链存在很大不同。传统供应链中，通常由核心企业负责选择供应链参与者，参与者选择范围相对有限，并且供应链一旦建立，通常比较稳定，即便短期供应链项目也一般会持续几个月或者一年左右。而数据供应链通过网络就可快速传输数据，数据市场中的任意数据厂商都有机会快速加入数据供应链，核心企业选择供应链参与者的模式不再适用，主要表现在：1.数据市场中的任意数据厂商都是潜在的供应链参与者，而核心企业通常没有足够的能力对接如此大量的数据厂商资源。2.数据消费者的数据产品需求经常发生变化，很难建立起一条稳定的供应链。因此，如何在数据市场中快速准确地确定供应链参与者，并即时构建出数据供应链是建设数据供应链需要解决的难点之一。数据供应链中的定价问题也与传统供应链不同。传统供应链的定价有很多种方式，无论是哪种定价方式，产品的运输和存储成本都是定价的重要考量。但是，数据供应链通过网络供应、延迟风险极低和“0”、“1”库存的特性使得这两项关键要素不再是数据供应链定价关注的重点。设计数据供应链定价模型时要考虑数据产品的0复制成本等特点，并设计出供应链参与者独特的成本函数。因此，构建数据供应链的第二个难点在于如何设计数据供应链的定价模型以形成供应链中的价格。

3、本发明针对数据供应链的构建需求，提出一种数据供应链构建和定价方法，设计了由供应链架构者负责构建和运营的数据供应链。首先，供应链架构者可以完成数据消费者需求的对接、数据产品制造商的选择和数据供应商的选择等一系列过程，从而打通数据供应的传输路径。其次，基于stackelberg博弈以及供应链架构者在数据供应链中的作用和获利，本发明设计了数据供应链的定价模型，实现了数据供应链参与者的利润最大化。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提出一种数据供应链的构建方法，使得对于任意给定的数据产品购买需求，本发明的方法能够在互联网上迅速构建一条数据供应链并确定整条数据供应链上的价格。

2、本发明提出的数据供应链的构建方法，具体步骤如下。

3、(1)首先，确定消费者的数据产品需求：数据供应链架构者获取数据消费者的数据产品需求，即数据消费者希望以价格pt购买数据产品。

4、(2)其次，数据供应链架构者选择数据产品制造商：数据供应链架构者从多个数据产品制造商中选择一个最优产品制造商，具体过程为：首先，根据数据消费者提出的产品购买需求，供应链架构者发布数据产品的制造需求，产品制造商报名参与此次产品生产；然后，供应链架构者评估有意愿参加的数据产品制造商的数据产品制造能力以及其愿意支付给供应链架构者的费用从而为数据产品制造商进行供应链适配度排序，选择排名最高的数据产品制造商加入供应链；表示数据产品制造商j与供应链的适配度评分：

5、

6、其中，θ1和θ2分别表示数据产品制造商j的制造能力和支付给供应链架构者的费用在供应链适配度评分中所占比例，为固定值。

7、(3)然后，数据供应链架构者选择数据供应商：数据供应链架构者从众多数据供应商中选择若干最优数据供应商；具体过程为：首先，根据数据消费者提出的产品购买需求，供应链架构者发布数据供应的需求，愿意加入供应链参与数据供应的数据供应商可进行报名；然后，根据数据供应商所提供数据的质量拥有的数据规模λi、以及愿意支付给供应链架构者的费用fi，数据供应链架构者为有意愿参加的数据供应商进行供应链适配度排序，选择排名最高的k个数据供应商加入供应链；ri表示数据产品制造商i与供应链的适配度评分：

8、

9、其中，η1、η2和η3分别表示数据供应商的数据质量拥有的数据规模λi和支付给供应链架构者的费用fi在供应链适配度评分中所占比例，fi为固定值。

10、(4)最后，确定数据供应链中的数据价格及规模：数据供应链架构者确定好参与数据供应链的数据产品制造商和数据供应商后，供应链的全部参与者得以确定；接下来运行数据供应链定价模型，从而确定基于数据消费者提出的数据产品购买价格的、满足供应链参与者利润最大化的数据价格和数据规模。

11、本发明将基于供应链参与者利润最大化的最优定价问题建模为一个两阶段stackelberg博弈模型，从而确定最优策略组供应链中的每个参与者都试图通过控制策略组中的一个参数来最大化自己的利润；在数据消费者给定单位数据产品价格的情况下，数据产品制造商通过调整单位数据价格p来控制支付给数据供应商的费用，数据供应商通过调整数据规模来影响数据产品制造商的利润。

12、数据供应商i的利润是从数据产品制造商处获得的费用减去供应数据的成本以及支付给供应链架构者的费用，定义为φi：

13、

14、其中，p表示单位数据价格，表示数据规模，xi∈{0,1}，xi＝0表示数据供应商在据供应商选择过程中没有被供应链架构者选中，xi＝1表示数据供应商被选中；fi表示数据供应商i支付给供应链架构者的费用；表示数据供应商的成本函数，表示供应链架构者对数据供应商提供的数据质量的估计：

15、

16、其中，ai，βi为超参数，取值范围为[0,1]；数据产品制造商向数据消费者出售数据产品获得利润，利润函数为数据产品制造商从数据消费者处获得的费用减去支付给数据供应商的费用、成本和支付给供应链架构者的费用，表示为：

17、

18、其中，n表示数据供应商的数量，等号右边第一项表示数据产品制造商从数据消费者处得到的费用，pt为数据消费者确定的单位数据产品价格，xj∈{0,1}，xj＝0表示数据产品制造商在数据产品制造商选择过程中没有被供应链架构者选中，xj＝1表示数据产品制造商被选中；第二项表示数据产品制造商支付给数据供应商的费用；第三项表示数据产品制造商的成本；第四项表示数据产品制造商支付给供应链架构者的费用；表示数据产品制造商的生产成本：

19、

20、其中，γ，δ为超参数，取值范围为[0,1]。

21、本发明的方法试图寻找满足stackelberg均衡的最优策略组并将确定最优策略组的过程建模为两阶段博弈；其中，数据产品制造商为领导者，数据供应商为追随者，在追随者利润最大化的前提下，达到领导者的利润最大化：

22、stage1(数据产品制造商)：

23、stage2(数据供应商)：

24、当且仅当上述不等式满足时，最优定价策略构成stackelberg均衡；其中表示除数据供应商i以外的所有被供应链架构者选中的供应商的最优策略；因此，所有数据供应商的最优策略可以表示为

25、基于数据消费者提供的单位数据产品价格，满足数据供应链参与者利润最大化的最优定价策略得到确定；本发明通过逆向归纳法对stackelberg博弈的最优定价策略组进行求解；在阶段2中，分析数据供应商i的最优策略即给定单位数据价格p时，数据供应商i提供的最优数据规模然后，在阶段1中，求解数据产品制造商i的最优策略p*，即在给定单位数据产品价格pt时数据产品制造商的最优单位数据价格p*；本发明的方法证明了最优定价策略形成了唯一的stackelberg均衡，数据供应链中的每个参与者都不会单方面偏离他们的最优策略；stage2中，计算数据供应商的利润函数关于的一阶导数和二阶导数：可知，关于的二阶偏导数严格小于零，即目标函数严格凸，存在唯一全局最优解；令一阶偏导数求解得出数据供应商i的最优数据规模为：

26、

27、stage1中，将代入求解关于p的一阶导数：

28、和二阶导数：

29、

30、得出数据产品制造商确定的最优定价为：

31、

32、其中，

33、(5)供应数据和数据产品：确定好数据供应链的参与者和供应链中传输的数据价格和数据规模后，即完成数据供应链的构建，可通过供应链进行数据和数据产品的传输。

34、本发明优点在于：

35、本发明设计了数据供应链的新模式，提出了一个新的供应链角色——供应链架构者，并设计了基于stackelberg博弈的数据供应链定价模型。这种新模式不仅使数据消费者提供的价格能够有效传达到整个供应链，而且确保每个供应链参与者都能够从中获利，建立了透明、公正的供应链定价体系。总体而言，在数据供应链的构建过程中，供应链架构者充分考虑了各个环节的需求和利益，通过有效的管理和定价模型实现了供应链的安全、高效运行。