【摘 要】
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车联网引起了学术界和工业界的极大关注,并且共享汽车服务作为车联网的一部分,在智慧城市的交通中变得越来越流行,共享汽车服务生成的大量数据由数据所有者收集。同时,随着机器学习等技术的发展,数据的价值已经开始产生巨大的潜力,数据交易也应运而生。目前,数据需要依托于集中式的数据交易市场中进行交易,数据的安全性和隐私性得不到保障。现有的工作尽管已经提出将区块链融入到数据交易的市场中,以及对于数据定价的研究,
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车联网引起了学术界和工业界的极大关注,并且共享汽车服务作为车联网的一部分,在智慧城市的交通中变得越来越流行,共享汽车服务生成的大量数据由数据所有者收集。同时,随着机器学习等技术的发展,数据的价值已经开始产生巨大的潜力,数据交易也应运而生。目前,数据需要依托于集中式的数据交易市场中进行交易,数据的安全性和隐私性得不到保障。现有的工作尽管已经提出将区块链融入到数据交易的市场中,以及对于数据定价的研究,但是缺乏可信赖的P2P数据交易框架和专门用于共享汽车的相应数据定价机制。本文设计了一个基于联盟链的数据交易架构,通过点对点的方式来进行交易,并增强数据交易的安全性。同时,本文研究了共享汽车数据市场中的定价方式,该市场包括数据所有者,服务提供商和数据消费者。数据所有者提供原始数据的定价策略,然后服务提供商处理原始数据,并为数据消费者提供具有不同数据精度和隐私质量的数据。三方不断调整策略,以获得最大收益,基于这三方之间的博弈,本文将该问题定义为三层Stackelberg博弈,以确定定价策略和购买数据策略。本文采用后向归纳法分析问题的收敛性,并对子博弈中Stackelberg博弈均衡点的存在进行理论分析。数值结果表明了本文所提系统的性能和影响因素。为了研究市场中矿工的流动,从而更好的优化系统,本文提供了PPS和PPLNS两种奖励分配机制供矿工选择,并研究了矿工对矿池的选择策略。
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