一种数据产品和数据资产确权方法

技术领域

本发明属于数据产品和数据资产确权技术领域，具体涉及一种数据产品和数据资产确权方法。

背景技术

当前，数据产品和数据资产确权主要存在三个问题。

一是，以往绝大多数数据确权都是针对数据所有权进行确权，但是，从政策上看，数据产品和数据资产确权比数据确权在实践、证明和司法上更容易得到支持。现阶段发展数据产品和数据资产确权相对更容易，也更符合实际。当前对于数据产品和数据资产确权尚缺乏成体系的行之有效的理论与实践方法。核心问题在于，数据资产化的核心在于通过数据与具体业务融合，驱动、引导业务效率改善从而实现数据价值，但当前数据产品和数据资产确权的方法，尚并未围绕数据价值性开展确权，所以本质上还是没有脱离数据确权，不足以支持数据资产化。

二是，数据所有权、数据财产权的确权在技术上比较困难，特别是在数据所有方和数据工作者之间难以明确界定。而数据所有权、数据财产权的不明确直接影响数据产品和数据资产确权。更主要的是，越来越多的数据产品和数据资产的数据源采集、生产加工、存储、记录、评估、交易、管理和服务由多用户协作参与完成。这些工作中，每个参与用户都应被确权一定数据产品和数据资产份额。目前典型的方法是，根据共识机制确定各参与方对数字资产的贡献，以此开展数字资产确权交易。但这一方法的问题是，参与方确权的主观性体现的较为突出，缺乏客观的确权分配评判依据。

三是，采用区块链技术对确权过程、结果及确权后交易过程中的权属转移进行标记的方法，或通过描述数据产品确权的方法，或基于数字资产特征提取确定所有权并分离使用权和所有权的方法，较为典型。随着数据平台对确权后权属的监管要求的提升，近几年来，区块链的可追溯性使得其在数据确权领域变得热门。传统观点认为，区块链为新型经济合约的实现提供了思路，即完全不依赖第三方，通过非对称加密、全网记账、共识算法建立一套非中心化的确权模式，每个节点来共同记账，保证数字资产转移的唯一合法性，而且不可逆。但是，数据产品和数据资产的价值属性使得其权属用户对确权时自身身份安全保护的要求更高，而由于区块链技术本身不能保障安全隐私，为了实现用户安全，有的方法通过提高密码复杂度增加安全性。如此，不仅提高了确权用户身份安全保护成本，还依然存在用户身份被解密的风险。

发明内容

本发明的目的在于提供数据产品和数据资产确权方法，采用用户身份匿名，不考虑用户身份信息，仅从数据平台中的当前用户行为数据，按照“公平分配、多劳多得”的原则，通过价值挖掘确定各参与用户对数据产品和数据资产的价值贡献，进而按照价值贡献比例，将数据产品和数据资产的确权分配给各参与用户。本发明方法从根本上解决了“当前，数据产品和数据资产确权的价值性未体现，缺乏客观的确权分配评判依据，确权时权属用户的身份安全得不到良好保障”的问题。具体的，本发明方法通过构建多匿名用户的数据平台历史数据集，建立多匿名用户身份信息与用户行为历史数据隔离模型，以及建立用户行为历史数据安全映射匿名用户身份信息的模型，由匿名用户掌握自身身份信息的被查验权限，保障了数据产品和数据资产确权时权属用户的身份安全。本发明方法根据数据平台中的当前用户行为数据，建立多匿名用户参与数据产品和数据资产的工作模型，通过价值挖掘确定各参与匿名用户对数据产品和数据资产的价值贡献，按照“公平分配、多劳多得”的原则和各参与匿名用户的价值贡献比例，将数据产品和数据资产的确权分配给各参与用户，以数据产品和数据资产价值性为依据进行确权，并为各参与匿名用户的确权分配提供更公平合理的客观评判依据。

本发明采用的技术方案：本发明提出的数据产品和数据资产确权方法，指的是将用户身份匿名，不考虑用户身份信息，仅从数据平台中的当前用户行为数据，按照“公平分配、多劳多得”的原则，通过价值挖掘确定各参与用户对数据产品和数据资产的价值贡献，进而按照价值贡献比例，将数据产品和数据资产的确权分配给各参与用户。具体步骤包括：构建多匿名用户的数据平台历史数据集，建立多匿名用户身份信息与用户行为历史数据隔离模型；建立用户行为历史数据安全映射匿名用户身份信息的模型，由匿名用户掌握自身身份信息的被查验权限；根据数据平台中的当前用户行为数据，建立多匿名用户参与数据产品和数据资产的工作模型；在工作模型的基础上，通过价值挖掘确定各参与匿名用户对数据产品和数据资产的价值贡献；按照“公平分配、多劳多得”的原则和各参与匿名用户的价值贡献比例，将数据产品和数据资产的确权分配给各参与用户。

为实现上述目的，本发明实施例公开了技术方案：

一种数据产品和数据资产确权方法，具体包括以下步骤：

S1、建立匿名用户的数据平台历史数据集；

S2、建立匿名用户身份信息与用户行为历史数据隔离模型；

S3、建立用户行为历史数据安全映射匿名用户身份信息的模型；

S4、建立匿名用户参与数据产品和数据资产的工作模型；

S5、使用所述工作模型，确定匿名用户对数据产品和数据资产的价值贡献；

S6、根据匿名用户的价值贡献比例，将数据产品和数据资产的确权分配给匿名用户。

优选地，所述步骤S2具体为：

S21、对所述数据平台历史数据集处理，分别找出直接体现匿名用户身份信息的直接数据与非直接体现匿名用户身份信息的非直接数据；

S22、将所述非直接数据归集为待定分类集合；

S23、对所述待定分类集合处理，挖掘出所述非直接数据与所述直接数据之间的关联性A；

S24、对所述待定分类集合处理，挖掘出所述非直接数据之间的关联性B；

S25、对所述待定分类集合处理，挖掘出关联性B与所述直接数据之间的关联性C；

S26、根据关联性A、关联性B与关联性C，构建所述非直接数据、待定分类集合与所述直接数据的关联表；

S27、设定关联程度条件，筛选出满足关联程度条件的关联性元素，将所述关联性元素对应的非直接数据称为间接体现用户身份信息的间接数据；

S28、所述间接数据与所述直接数据归集为用户身份信息数据集合；

S29、将所述数据平台历史数据集中除去所述用户身份信息数据集合，其他数据归集为用户行为历史数据集合；

S210、将所述关联表与所述用户身份信息数据集合离线冷存储，将所述用户行为历史数据集合在线存储。

优选地，所述步骤S3具体为：

S31、根据所述关联表，生成匿名用户与数据平台的公私匙密码；

S32、数据平台将所述公私匙密码实时发送给匿名用户；

S33、当数据平台发起查验匿名用户身份信息请求时，匿名用户如同意被查验则响应数据平台，并验证所述公私匙密码；

S34、匿名用户如同意被查验全部用户身份信息，则验证通过后，数据平台提取所述关联表，将匿名用户的用户行为历史数据代入所述关联表，推导出与匿名用户相关的所述直接数据，完成对匿名用户身份信息查验；

匿名用户如同意被查验部分用户身份信息，则验证通过后，数据平台提取所述关联表中与所述部分用户身份信息相关的部分关联表，将匿名用户的用户行为历史数据代入所述部分关联表，推导出与匿名用户相关的所述直接数据，完成对匿名用户身份信息查验。

优选地，所述步骤S4具体为：

S41、建立匿名用户的行为数据集合；

S42、建立数据产品和数据资产在数据平台的操作集合；

S43、建立所述行为数据集合与所述操作集合的对应关系集合，即工作集合；

S44、在所述工作集合中，判断数据产品和数据资产的数据单元与匿名用户是否存在被操作关系，被操作时赋值为1，否则赋值为0。

优选地，所述步骤S5具体为：

S51、挖掘数据产品和数据资产中各数据单元的价值，对各数据单元的价值排序并赋值，将所得的值求和得到数据产品和数据资产的价值；

S52、计算得到各数据单元的价值在数据产品和数据资产的价值中的占比P1；

S53、挖掘数据产品和数据资产各数据单元在数据平台各环节中被操作的价值，对各数据单元的被操作价值排序并赋值；

S54、计算得到各数据单元被操作价值在数据产品和数据资产的价值中的占比P2；

S55、对所述工作集合、占比P1、占比P2计算处理，计算得到匿名用户对数据产品和数据资产的价值贡献值。

优选地，所述步骤S6具体为：：

S61、对匿名用户对数据产品和数据资产的价值贡献值求和，得到总贡献值；

S62、将匿名用户对数据产品和数据资产的价值贡献值与总贡献值比较计算，得到匿名用户对数据产品和数据资产的价值贡献比例；

S63、根据所述价值贡献比例，对匿名用户及其参与操作的数字产品和数字资产确权；

S64、按照确权内容，对数据产品和数据资产每次交易所得的收益进行分配。

优选地，在步骤S3中所述匿名用户与数据平台的公私匙密码随时间动态变化，数据平台将所述匿名用户与数据平台的公私匙密码实时发送给匿名用户。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

(1)本发明提供了数据产品和数据资产确权方法，采用用户身份匿名，不考虑用户身份信息，仅从数据平台中的当前用户行为数据，按照“公平分配、多劳多得”的原则，通过价值挖掘确定各参与用户对数据产品和数据资产的价值贡献，进而按照价值贡献比例，将数据产品和数据资产的确权分配给各参与用户。本发明优势在于，从根本上解决了“当前，数据产品和数据资产确权的价值性未体现，缺乏客观的确权分配评判依据，确权时权属用户的身份安全得不到良好保障”的三大数据产品和数据资产的确权问题。

(2)本发明提供了数据产品和数据资产确权方法，其中构建多匿名用户的数据平台历史数据集，建立多匿名用户身份信息与用户行为历史数据隔离模型，其优势在于，通过隔离多匿名用户身份信息与用户行为历史数据，能够在保障多匿名用户身份信息安全的同时，避免通过用户行为历史数据与匿名用户身份信息之间的关联性，推测出匿名用户身份信息。

(3)本发明提供了数据产品和数据资产确权方法，其中建立用户行为历史数据安全映射匿名用户身份信息的模型，由匿名用户掌握自身身份信息的被查验权限，其优势在于保障了匿名用户对身份信息是否被查验的选择权，并提出了匿名用户可选择的部分身份信息查验方法，能够为多匿名用户身份信息提供相对灵活的保护方案。

(4)本发明提供了数据产品和数据资产确权方法，其中根据数据平台中的当前用户行为数据，建立多匿名用户参与数据产品和数据资产的工作模型，其优势在于，可用于确定多匿名用户参与数据产品和数据资产的数据源采集、生产加工、存储、记录、评估、交易、管理和服务的环节的具体操作，以数据产品和数据资产的角度确定匿名参与用户，并完整记录数据产品和数据资产各环节的被操作情况。

(5)本发明提供了数据产品和数据资产确权方法，其中在工作模型的基础上，通过价值挖掘确定各参与匿名用户对数据产品和数据资产的价值贡献，其优势在于，通过挖掘数据产品和数据资产的价值，以及关联各参与匿名用户，能够梳理清楚数据产品和数据资产的价值形成过程，以及明晰各参与匿名用户对数据产品和数据资产的具体价值贡献，为数据产品和数据资产确权提供客观参考依据。

(6)本发明提供了数据产品和数据资产确权方法方法，其中按照“公平分配、多劳多得”的原则和各参与匿名用户的价值贡献比例，将数据产品和数据资产的确权分配给各参与用户，突破了“当前数据产品和数据资产确权的方法，尚并未围绕数据价值性开展确权”的局限，使各参与用户能够即时的、公平合理的收到数据产品和数据资产的收益。

附图说明

图1为一种数据产品和数据资产确权方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明提供的数据产品和数据资产确权方法作进一步详细说明。

本发明方法适用于数据产品和数据资产确权，特别是适用于多匿名用户参与数据产品和数据资产的数据源采集、生产加工、存储、记录、评估、交易、管理和服务时，针对多匿名用户分配数据产品和数据资产的确权。

本发明方法基本步骤如下：

针对数据产品和数据资产确权，特别是多匿名用户参与数据产品和数据资产的数据源采集、生产加工、存储、记录、评估、交易、管理和服务时，针对多匿名用户分配数据产品和数据资产的确权。提出了解决了“当前，数据产品和数据资产确权的价值性未体现，缺乏客观的确权分配评判依据，确权时权属用户的身份安全得不到良好保障”问题的数据产品和数据资产确权方法。具体步骤包括：构建多匿名用户的数据平台历史数据集，建立多匿名用户身份信息与用户行为历史数据隔离模型；建立用户行为历史数据安全映射匿名用户身份信息的模型，由匿名用户掌握自身身份信息的被查验权限；根据数据平台中的当前用户行为数据，建立多匿名用户参与数据产品和数据资产的工作模型；在工作模型的基础上，通过价值挖掘确定各参与匿名用户对数据产品和数据资产的价值贡献；按照“公平分配、多劳多得”的原则和各参与匿名用户的价值贡献比例，将数据产品和数据资产的确权分配给各参与用户，方法流程如附图1所示。

1)构建多匿名用户的数据平台历史数据集，建立多匿名用户身份信息与用户行为历史数据隔离模型。

1-1)构建多匿名用户的数据平台历史数据集

假设数据平台A的用户为a

1-2)建立多匿名用户身份信息与用户行为历史数据隔离模型

根据步骤1-1)，构建多匿名用户的数据平台历史数据集的关键是如何判断何为能够体现匿名用户a

针对第一种能够体现匿名用户身份信息的数据，可以根据步骤1-1)直接判断，将其归集为身份信息数据集合IIDC(a

具体的，将所有与匿名用户a

根据以上关联性挖掘结果，构建所有非直接体现用户身份信息的数据

将所有直接体现用户身份信息的数据dc(a

为了保障匿名用户a

2)建立用户行为历史数据安全映射匿名用户身份信息的模型，由匿名用户掌握自身身份信息的被查验权限。

当匿名用户a

为保障匿名用户身份信息安全，由匿名用户掌握自身身份信息的被查验权限。当匿名用户身份信息需要被查验时，在匿名用户允许的前提下，数据平台通过建立的用户行为历史数据安全映射匿名用户身份信息的模型，根据用户行为历史数据验证其全部或部分用户身份信息，以满足匿名用户身份信息被查验需求。

建立的用户行为历史数据安全映射匿名用户身份信息的模型具体为：

2-1)匿名用户同意验证其全部用户身份信息

根据所有非直接体现用户身份信息的数据

数据平台将生成的匿名用户与数据平台的公私匙密码实时发送给匿名用户。当数据平台发起查验匿名用户身份信息请求时，匿名用户如同意被查验则响应数据平台，并验证匿名用户与数据平台的公私匙密码，使数据平台提取匿名用户的所有非直接体现用户身份信息的数据

2-2)匿名用户同意验证其部分用户身份信息

步骤与2-1)基本相同，区别在于，需要根据匿名用户同意验证的部分用户身份信息，确定提取所有非直接体现用户身份信息的数据

3)根据数据平台中的当前用户行为数据，建立多匿名用户参与数据产品和数据资产的工作模型。

匿名用户a

当前用户行为数据分为数据平台中用户的认证行为数据abd(a

假设需要确权的数据产品和数据资产为F,与数据产品和数据资产F相关的在数据平台上被操作的环节包括数据源采集、生产加工、存储、记录、评估、交易、管理和服务。由于数据产品和数据资产F的各环节由多个匿名用户操作，在数据产品和数据资产F未确权、不确定多个匿名用户与数据产品和数据资产F相关操作的关系时，将数据产品和数据资产F的各环节操作划分为数据产品和数据资产F的各数据单元的操作集合。即，将与数据产品和数据资产F相关的在数据平台上被操作的环节标记为数据源采集集合DSA(F(s))、生产加工集合PBD(F(s))、存储集合SBD(F(s))、记录集合RBD(F(s))、评估集合EBD(F(s))、交易集合TBD(F(s))、管理集合MBD(F(s))和服务集合SED(F(s))。其中，s为数据产品和数据资产F的各数据单元，s＝1,2，......n。

对比匿名用户a

4)在工作模型的基础上，通过价值挖掘确定各参与匿名用户对数据产品和数据资产的价值贡献。

采用模糊评价法等数据挖掘方法，挖掘数据产品和数据资产F中各数据单元s的价值v(s)(s∈F)，采用层次分析法、聚类、因子分析法等方法，对各数据单元s的价值排序并赋值，数据单元s的价值值V(s)。通过求和各数据单元s的价值值，得到数据产品和数据资产F的价值值V(F(s))。通过比较得到各数据单元s的价值值V(s)在数据产品和数据资产F的价值值V(F(s))中的占比P(s，F)。以模糊评价法与因子分析法为例，首先，通过构建模糊综合评价指标、构建好权重向量、构建隶属矩阵、隶属矩阵和权重的合成这以过程，得到各数据单元s的价值v(s)(s∈F)；然后，采用因子分析法通过提取因子荷载矩阵得到主要因子；最后，计算各数据单元s的因子得分，并按其价值排序和赋值。V(s)＝V(F(s))*P(s，F)。

采用模糊评价法等数据挖掘方法，挖掘求取数据产品和数据资产F中各数据单元s的被提供、被生产加工、被存储、被记录、被评估、被交易、被管理和被服务等被操作的价值v

根据步骤2)中多匿名用户参与数据产品和数据资产的工作模型的结果可知，数据产品和数据资产F在数据平台上被各匿名用户操作的工作集合，包括数据产品和数据资产F的被匿名用户a

综合步骤2)中多匿名用户参与数据产品和数据资产的工作模型的结果，数据产品和数据资产F中各数据单元s的价值V(s)在数据产品和数据资产F的价值V(F(s))中的占比P(s，F)，以及数据产品和数据资产F中各数据单元s的被提供、被生产加工、被存储、被记录、被评估、被交易、被管理和被服务等操作的价值V

5)按照“公平分配、多劳多得”的原则和各参与匿名用户的价值贡献比例，将数据产品和数据资产的确权分配给各参与用户。

由于O(F(s),a

根据步骤3)中确定各匿名用户a

将所有参与操作数据产品和数据资产F的匿名用户a

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应该涵盖在本发明的保护范围之内。