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科技大數據價值鏈構建與解決方案 版權信息
- ISBN：9787030706546
- 條形碼：9787030706546 ; 978-7-03-070654-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
科技大數據價值鏈構建與解決方案 本書特色
適讀人群 ：數據分析與應用、數據流通與交易、數字經濟與數字化創新、圖書情報檔案等領域的研究人員、管理人員和工程技術人員，相關專業的研究生和高年級本科生本著作針對科技大數據資產價值低估、現有科技數據產品的數據增值性挖掘差的現象，解決多模態科技大數據的價值發現與評估問題，構建能夠充分體現數據價值的科技大數據價值評估體系
科技大數據價值鏈構建與解決方案 內容簡介
本著作針對科技大數據資產價值低估、現有科技數據產品的數據增值性挖掘差的現象，解決多模態科技大數據的價值發現與評估問題，構建能夠充分體現數據價值的科技大數據價值評估體系。主要內容包括科技大數據聚合、融合、交易、服務的多元化價值鏈構建技術，全周期連續統的價值鏈建模；科技大數據價值評估指標體系及價值評估方法；科技大數據全過程交易的核心增值節點識別和增值路徑挖掘技術，科技大數據的增值路徑優化設計；科技大數據的交易機制與盈利模式、定價策略與價值分攤技術，科技大數據交易與服務的協同優化，科技大數據價值評估系統建設方案。
科技大數據價值鏈構建與解決方案 目錄
目錄
第1章 緒論 1
1.1 科技大數據的價值 1
1.2 科技大數據價值鏈 3
1.3 本書結構安排 7
參考文獻 8
第2章 科技大數據參與主體網絡建模方法 9
2.1 知識圖譜技術概述 9
2.2 科技大數據的分類及關系分析 12
2.3 科技大數據資源網絡建模方法 14
2.4 科技大數據參與主體網絡建模方法概述 17
2.5 科技大數據網絡融合方法 18
2.6 科技大數據參與主體網絡建模方法的展望 19
2.7 本章小結 20
參考文獻 20
第3章 科技大數據多元價值鏈 23
3.1 科技大數據的多元價值分析 23
3.2 價值鏈理論與科技大數據價值鏈 28
3.3 科技大數據全過程價值鏈模型 33
3.4 本章小結 40
參考文獻 41
第4章 科技大數據價值評估指標體系 43
4.1 價值鏈視角的科技大數據價值評估指標體系 43
4.2 科技大數據價值評估指標度量方法 49
4.3 基于層次分析法的科技大數據評價指標權重度量 56
4.4 本章小結 64
參考文獻 64
第5章 基于機器學習的科技大數據價值評估方法 65
5.1 機器學習技術及相關方法 65
5.2 科技大數據價值評估方法 70
5.3 基于機器學習方法的具體應用 72
5.4 科技大數據價值評估中的第三方認證機制 77
5.5 本章小結 90
參考文獻 90
第6章 科技大數據增值點識別方法 92
6.1 科技大數據連續化表示方法 92
6.2 面向用戶全過程交易的核心增值節點識別方法 107
6.3 本章小結 121
參考文獻 121
第7章 科技大數據網絡增值路徑規劃方法研究 125
7.1 相關工作簡介 125
7.2 科技大數據核心增值路徑規劃方法 134
7.3 科技大數據核心增值路徑規劃方法的實驗結果 146
7.4 本章小結 156
參考文獻 157
第8章 科技大數據交易機制與交易方法 160
8.1 科技大數據的交易機制與營利模式 160
8.2 科技大數據定價策略與價值分攤技術 164
8.3 基于多智能體博弈的科技大數據交易方法 193
8.4 本章小結 198
參考文獻 198
第9章 科技大數據協同服務方案及其優化 200
9.1 數據分析與交易多方管理的服務協同 200
9.2 價值鏈與服務模式的協同優化機制 212
9.3 面向科技大數據協同服務的典型方案 218
9.4 本章小結 224
參考文獻 224
第10章 科技大數據價值評估系統 226
10.1 需求分析 226
10.2 系統設計 229
10.3 開發相關技術 238
10.4 系統界面設計 243
10.5 本章小結 246
參考文獻 247
第1章 緒論 1
1.1 科技大數據的價值 1
1.2 科技大數據價值鏈 3
1.3 本書結構安排 7
參考文獻 8
第2章 科技大數據參與主體網絡建模方法 9
2.1 知識圖譜技術概述 9
2.2 科技大數據的分類及關系分析 12
2.3 科技大數據資源網絡建模方法 14
2.4 科技大數據參與主體網絡建模方法概述 17
2.5 科技大數據網絡融合方法 18
2.6 科技大數據參與主體網絡建模方法的展望 19
2.7 本章小結 20
參考文獻 20
第3章 科技大數據多元價值鏈 23
3.1 科技大數據的多元價值分析 23
3.2 價值鏈理論與科技大數據價值鏈 28
3.3 科技大數據全過程價值鏈模型 33
3.4 本章小結 40
參考文獻 41
第4章 科技大數據價值評估指標體系 43
4.1 價值鏈視角的科技大數據價值評估指標體系 43
4.2 科技大數據價值評估指標度量方法 49
4.3 基于層次分析法的科技大數據評價指標權重度量 56
4.4 本章小結 64
參考文獻 64
第5章 基于機器學習的科技大數據價值評估方法 65
5.1 機器學習技術及相關方法 65
5.2 科技大數據價值評估方法 70
5.3 基于機器學習方法的具體應用 72
5.4 科技大數據價值評估中的第三方認證機制 77
5.5 本章小結 90
參考文獻 90
第6章 科技大數據增值點識別方法 92
6.1 科技大數據連續化表示方法 92
6.2 面向用戶全過程交易的核心增值節點識別方法 107
6.3 本章小結 121
參考文獻 121
第7章 科技大數據網絡增值路徑規劃方法研究 125
7.1 相關工作簡介 125
7.2 科技大數據核心增值路徑規劃方法 134
7.3 科技大數據核心增值路徑規劃方法的實驗結果 146
7.4 本章小結 156
參考文獻 157
第8章 科技大數據交易機制與交易方法 160
8.1 科技大數據的交易機制與營利模式 160
8.2 科技大數據定價策略與價值分攤技術 164
8.3 基于多智能體博弈的科技大數據交易方法 193
8.4 本章小結 198
參考文獻 198
第9章 科技大數據協同服務方案及其優化 200
9.1 數據分析與交易多方管理的服務協同 200
9.2 價值鏈與服務模式的協同優化機制 212
9.3 面向科技大數據協同服務的典型方案 218
9.4 本章小結 224
參考文獻 224
第10章 科技大數據價值評估系統 226
10.1 需求分析 226
10.2 系統設計 229
10.3 開發相關技術 238
10.4 系統界面設計 243
10.5 本章小結 246
參考文獻 247
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科技大數據價值鏈構建與解決方案 節選
第1章 緒論 2020年3月，中共中央、國務院正式發布《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》。該意見將數據作為一個要素與土地、勞動力、資本、技術并列，指出要“提升社會數據資源的價值”“加強數據資源整合和安全保護”，并強調“引導培育大數據交易市場”。由于數據價值是數據交易流通的基礎，因此數據價值評估成為數據要素市場化配置的重要環節。“科技大數據”作為“大數據”集合中的高價值密度組分，其價值正逐步得到重視。與其他類型的大數據類似，科技大數據的價值評估問題是目前學術界和工業界關注的難題。本章將對科技大數據的價值及其特征進行定義，介紹科技大數據價值鏈的相關知識，并介紹本書研究內容的章節結構。 1.1 科技大數據的價值 1.1.1 科技大數據價值的定義 科技大數據本質上是一類能夠反映人類科技活動狀態和過程的信息資源，可以支持人類洞察新思想、發現新規律、發明新技術、開發新產品。不同于一般意義上的網絡及行業大數據，科技大數據包括科技活動過程數據、科技活動環境數據以及互聯網科技資訊與服務數據等。科技活動過程數據包括為了科技創新而借助各類技術設備手段采集的科研實驗數據，例如，航空航天機構采集的天體數據和科學家采集的人體基因數據，以及通過對科研實驗數據進行處理分析后而產生的論文論著、研究報告、專利軟著、科技獎勵、標準規范、政策建議等科技成果數據；科技活動環境數據是指支撐人類科技活動有效進行的相關儀器設備、科研項目、科技人才、高等院校、研究機構、科技服務、科技政策等資源數據；互聯網科技資訊與服務數據則包含了一切與科技創新活動有關的網絡科技大數據，如百度百科、百度文庫、百度學術、知乎、中國知網以及各類科技社區等。 作為一種重要的信息資源，科技大數據的價值在科技創新、社會經濟運行和國家安全等活動中得到了越來越多的重視（王晶金等，2018）。例如，美國在《2030年保持優勢的技術與創新》以及2017年版《國家安全戰略》中提出，科技情報成為美國國防科技戰略重點，是避免技術突襲的有效路徑。基于不同的視角，科技大數據的價值可以被劃分為不同的類型。例如，從價值內涵的視角，大數據的價值可以分為功能性價值和形象性價值。基于功能性價值，科技大數據可以幫助機構組織進行決策、提升效率。基于形象性價值，科技大數據可以幫助機構組織產生更好的體驗、更高的滿意度以及更好的組織形象。從價值領域的視角來看，科技大數據的價值可以分為科學價值、經濟價值和社會價值。科技大數據是科技領域產生和應用的數據，因此，其價值首先是在輔助科學研究和促進科技創新中得到體現的，具有科學價值。科技大數據應用于國民經濟發展和企業管理創新，成為社會和企業的重要資產形式，在提升國民經濟發展質量、提高企業經營收益等方面發揮著關鍵作用，體現出經濟價值。科技大數據廣泛應用于科技政策、醫療衛生、就業工作、社會保障等社會治理的各個領域，在提升社會治理水平中發揮著重要作用，體現出社會價值。總的來說，科技大數據的價值在于知識、技術和應用的創新，這是科技大數據價值*核心的部分。 1.1.2 科技大數據價值的特征 與其他類型的大數據類似，科技大數據的價值具有多元性、稀疏性、增值性等特征。 （1）多元性。科技大數據價值的多元性特征主要是指同一科技大數據本體往往具有多種潛在價值。例如，同一科技大數據可以在企業的不同決策中發揮不一樣的決策支持作用。又如，科技大數據不僅可以幫助企業提升生產效率，具有功能性價值，也可以提升企業科技形象，具有形象性價值。受使用者價值標準與追求的影響，科技大數據價值的多元性特征往往會體現得更加明顯。 （2）稀疏性。雖然科技大數據是大數據集合中的高價值密度組分，但是科技大數據的價值依然具有稀疏性特征。科技大數據價值稀疏性產生的原因一方面是有價值的數據被大量無價值的數據掩蓋；另一方面是對具體使用者而言，真正有價值的數據往往隱藏在其他科技大數據之中，需要借助相關技術進行跟蹤和識別。 （3）增值性。科技大數據的價值并非固定不變。在數據創造、生產、交易和使用的過程中，科技大數據蘊含的價值會得到不斷發掘。科技大數據價值的增值性特征也會在數據的價值傳遞中得到體現。例如，如果科技論文中某些知識引發新知識的產生，新知識的價值自然離不開該論文的價值傳遞作用。科技大數據的價值傳遞及其產生的價值增值路徑，是科技大數據價值增值性特征的重要體現。 （4）互補性。科技大數據的價值不僅取決于數據本身的價值，還取決于使用者已有的數據基礎。與已有數據在數據量、樣本特征及時間和空間維度上形成互補的科技大數據，對使用者而言通常會具有更大的價值。 （5）標準不確定性。不同類型的科技數據往往具有不同的價值標準。例如，論文、專利和科技情報的價值標準互不相同。受科技大數據價值多元性特征的影響，同一類數據的價值標準也不統一，例如，科技論文的價值標準有引用量、引文網絡中心性、下載量、期刊等級以及專家評審結論等。標準不確定性使得無法設計一套通用的評估指標體系對不同類型科技大數據的價值進行評估。 （6）情景相關性。科技大數據與傳統商品價值的同一性存在顯著差異，科技大數據對于不同主體來說其價值是不同的。因此，需要結合相關主體的價值目標和使用情境對科技大數據的價值進行評估。 1.2 科技大數據價值鏈 1.2.1 科技大數據價值主體與價值鏈 在科技大數據價值創造和傳遞過程中，蘊含著科技大數據的價值鏈。已有大部分研究都是針對大數據價值鏈，指出大數據價值鏈是從數據獲取、數據分析、數據監管、數據存儲到數據使用的全過程（Curry，2016；Guenther et al.，2017）。也有學者提出數據價值網絡的概念，通過對于數據產品的數據發現、數據監管、數據集成、數據分布和數據使用等操作，發掘數據中蘊含的價值（Attard et al.，2017）。本書作者基于科技大數據價值增值過程中的參與者角色，提出了一個“價值創造、價值整合、價值傳遞、價值實現”的科技大數據價值鏈模型（劉業政和姜元春，2021）。 （1）價值創造。科技大數據的價值創造是指科技大數據的生成與采集，使得科技大數據從無到有。每天世界上都會生成海量數據，但很多數據并沒有被采集。通過一些活動生成數據并同時采集下來，就是價值創造的過程，活動過程中的參與者就是科技大數據的生產者。科學實驗數據的采集、科技論文和專利的撰寫、科技項目的立項、科技政策的制定等都是科技數據的價值創造過程。科技大數據價值創造過程的參與者包括科研機構、科技工作者等科技大數據生產者。 （2）價值整合。科技大數據生產者產生的數據可能是碎片化的，其價值不能得到充分體現，需要通過某一個機構或組織將其整合在一起，匯聚成一個可相互支持、相互驗證的數據資源庫，價值整合就是科技大數據匯聚的過程，使得科技大數據從“溪流”變成“海洋”。價值整合任務包括科技大數據的匯聚處理、分析挖掘等活動，科技大數據價值整合過程的參與者包括各類數字出版商等科技大數據整合開發者。 （3）價值傳遞。價值傳遞是價值整合與價值實現間的橋梁，沒有價值傳遞，聚合的數據價值就無法得到充分應用，甚至會變成一堆占用大量資源的數字垃圾。價值傳遞就是科技大數據的流通過程，其任務包括科技大數據的交易、推廣和服務等活動，科技大數據價值傳遞過程的參與者包括各類科技大數據平臺以及支撐科技大數據平臺運行的各類服務商等科技大數據交易促進者。 （4）價值實現。科技大數據的價值通過科技大數據的消費使用環節而得以實現。在科技大數據價值鏈模型中，價值創造、價值整合和價值傳遞是成本投入的過程，*終在價值實現環節實現成本投入的變現。從管理的角度看，科技大數據價值鏈能夠維持穩定與發展，必然要求*終實現的價值能夠抵消前幾個環節所投入的成本，因此如何評估每個環節的價值增值以及如何決策變現的價格并能夠在價值鏈上公平分攤成為科技大數據價值實現的關鍵技術。 如圖1.1所示，從科技大數據價值鏈模型可以看出，在科技大數據的價值創造、價值整合、價值傳遞和價值實現過程中，涉及科技大數據的生產者、整合開發者、交易促進者和使用者等不同類型的價值主體。在科技大數據價值創造到價值實現的過程中，價值評估是一切活動的基礎。基于價值評估，科技大數據在不同主體之間交易流通，服務于不同價值主體，實現多元的價值目標。 在科技大數據價值創造到價值實現的過程中，參與主體包括科技大數據的生產者、整合開發者、交易促進者和使用者。這些主體包括教師、科技工作者、企業員工等個人，以及這些個人所在的高校、科研院所、科創企業等組織。 （1）科技大數據生產者主要承擔科技大數據的生成、采集等任務，價值主體包括各類高校科研院所、高新技術和科創企業以及科技工作者等。 （2）科技大數據整合開發者主要承擔科技大數據匯聚處理、分析挖掘等任務，價值主體包括科技期刊、出版社等。 （3）科技大數據交易促進者主要承擔科技大數據的交易、推廣和服務等任務，價值主體包括以中國知網、萬方等為代表的線上學術平臺以及各類線下數據交易中心等。 （4）科技大數據使用者主要利用科技大數據開展科學研究、制定公共政策、開展運營管理等，價值主體包括各類高校科研院所、政府相關部門和企業等。 通過上述分析可以看出，科技大數據的價值主體包括不同類型的個人和組織。科技大數據在這些個人和組織之間流動，完成科技大數據價值的創造、整合、傳遞和實現過程。由于價值主體類型多樣，不同主體往往具有差異化的價值目標，且科技大數據存在規模龐大、異質多樣、專業化程度高等特點，我們很難直接獲得科技大數據內部的關聯關系以及參與主體的關系。因此，科技大數據價值鏈構建需要首先理清科技大數據價值主體的關聯關系網絡，這是科技大數據價值分析基礎，也是科技大數據價值鏈構建的難題。 1.2.2 科技大數據價值評估與交易服務 由于科技大數據價值具有多元性的特點，其價值評價的方法沒有統一的標準，其中一類方法是通過相關指標確定科技大數據價值。針對不同的價值目標，設計價值評估的指標體系，在此基礎上，構建科技大數據價值評估的方法，是目前科技大數據價值評估研究的主要方向。在科技大數據價值鏈的不同階段有著不同的評價指標。 （1）價值創造階段的評估。在科技大數據的價值創造階段，可以從科技大數據生產者、科技大數據數量和科技大數據質量三個維度對科技大數據價值進行評價。具體來說，在科技大數據生產者維度，可以從組織信用、個人信用、物理信用三個方面進行評價。創造和產生數據的組織越可信，科技大數據的價值可能越高；創造和產生數據的個人信用越高，如某個領域的權威學者的代表性成果，其價值往往越高；有些科技大數據的產生要借助很多設備，這些設備的可信度會影響其產生的數據的可信度。在科技大數據數量維度，可以從樣本規模、屬性數量、多樣性三個方面進行評價。科技大數據的樣本規模、屬性數量毫無疑問是科技大數據價值的影響因素。在科技大數據質量維度，可以從新穎性、流行性、前沿性、有用性、易用性等方面進行評價。新穎性是指科技大數據在主題上相較于現有數據的獨*性、顛覆性；流行性是指科技大數據的使用范圍，使用范圍越廣，價值越高；易用性是指數據能否便捷地被使用。 （2）價值整合階段的評估。在科技大數據價值整合階段，可以從整合開發者、整合質量、時間屬性和空間屬性四個維度對科技大數據價值進行評價。具體來說，在整合開發者維度，可以從組織信用、物理信用等方面進行評價。在整合質量維度，可以從粒度、完整性等方面進行評價。在時間屬性維度，可以從時間跨度、時效性、實時性等方面進行評價。在空間屬性維度，可以從區域、領域、行業等方面進行評價。 （3）價值傳遞階段的評估。在科技大數據價值傳遞階段，可以從交易促進者的維度對科技大數據價值進行評價。具體來說，可以從壟斷性、版權范圍、收費模式、組織信用、物理信用等方面進行評價
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