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摘要：在数据要素化的推动下，传统查询定价方法因其前提假设要求过高、灵活动态性支持有限、关键因素考虑不足等问题，面临落地难的巨大挑战．为解决以上问题，创新设计了基于劳资博弈模型的查询定价算法，该算法利用劳资博弈模型对数据交易中参与方进行建模，将数据交易平台和数据买方分别视作工会和用人单位；数据交易平台（工会）负责各交易数据集价值（劳动者工资）公平透明计算，以尽可能促成交易为目标；数据买方根据各数据集估量价值、自身需求和自身预算，决定各数据集购买数量，藉此实现兼顾三方利益的交易数据集定价．实验表明，该算法相比于流行的斯塔克伯格博弈模型，更能兼顾各方利益，更加公平；相比于传统的基于查询的数据定价方法，该定价算法更易落地应用、更具动态灵活性，可以跟随查询结果的变化实现价格的动态调整．该定价算法时间复杂度为O(N)（N为查询相关数据集个数），且具有无套利性．
文章目录
1 相关工作
2基于劳资博弈的查询定价算法
2.1 问题描述
2.2 定价算法整体流程
2.3 劳资博弈模型构建
2.4 劳资博弈模型均衡求解
2.5 劳资博弈定价算法
2.6 无套利性验证
3实验结果分析
3.1定价动态灵活性验证
3.2定价公平合理性验证
3.3性能分析
4 结论
