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申请/专利权人：北京大数据先进技术研究院

摘要：本申请提供了一种数据共享网络策略演化预测方法、装置和产品，涉及数据服务技术领域，该方法为：构建数据共享网络，包括多个数据节点和多条数据信道；基于演化博弈模型对数据共享网络策略演化进行数值仿真，直至数据共享网络达到稳定状态；重复对数据共享网络策略演化进行多次数值仿真，得到多个演化过程特征矩阵和稳态结果标签；对多个演化过程特征矩阵进行滑窗操作，得到多个模型训练样本；利用模型训练样本和对应稳态结果标签，训练数据共享网络策略演化预测模型；对于目标数据共享网络，利用训练得到的策略演化预测模型进行预测，得到预测结果，预测结果表示目标数据共享网络在策略演化后的稳定状态为群体合作稳态或群体对抗稳态。

主权项：1.一种数据共享网络策略演化预测方法，其特征在于，所述方法包括：构建数据共享网络，所述数据共享网络包括多个数据节点和多条数据信道，所述数据节点之间通过所述数据信道进行数据共享，所述数据节点包括：执行第一共享策略的合作型数据节点，和执行第二共享策略的对抗型数据节点；其中，所述数据节点是指存有多源异构数据的终端、应用、组织或个体，在网络互连条件下，两个所述数据节点进行数据共享的条件需具备有一条所述数据信道，所述数据信道是专用或租用线路，或使用虚拟专用网络解决方案；基于演化博弈模型对所述数据共享网络策略演化进行数值仿真，直至所述数据共享网络达到稳定状态，所述稳定状态包括群体合作稳态和群体对抗稳态；重复对所述数据共享网络策略演化进行多次数值仿真，得到多个演化过程特征矩阵和稳态结果标签，所述稳态结果标签用于表示本次策略演化后的稳定状态为所述群体合作稳态或所述群体对抗稳态；对所述多个演化过程特征矩阵进行滑窗操作，得到多个模型训练样本；利用所述模型训练样本和对应的所述稳态结果标签，训练数据共享网络策略演化预测模型；对于目标数据共享网络，利用训练得到的数据共享网络策略演化预测模型进行预测，得到预测结果，所述预测结果表示所述目标数据共享网络在策略演化后的稳定状态为所述群体合作稳态或所述群体对抗稳态；所述基于演化博弈模型对所述数据共享网络策略演化进行数值仿真，直至所述数据共享网络达到稳定状态，包括：获取所述数据共享网络中每个数据节点的共享策略；根据所述每个数据节点的共享策略，计算所述数据节点的当前时刻收益；根据所述数据节点的当前时刻收益，计算每个所述数据节点模仿相邻数据节点的共享策略的概率；所述相邻数据节点表示通过所述数据信道直接连接的数据节点；根据所述概率，对所述数据节点的共享策略进行更新；重复上述步骤，直至所述数据共享网络达到稳定状态，所述稳定状态表示所有数据节点的共享策略停止更新；所述方法还包括：定义数据共享收益矩阵，所述数据共享收益矩阵如下所示： ；其中，b和c为预设参数，在一对相邻的数据节点均属于所述合作型数据节点的情况下，其中任意一个数据节点的收益均为b-c；在一对相邻的数据节点为不同类型的数据节点的情况下，其中属于所述合作型数据节点的数据节点的收益为-c,其中属于所述对抗型数据节点的数据节点收益为b；在一对相邻的数据节点均属于所述对抗型数据节点的情况下，其中任意一个数据节点的收益均为0；所述根据所述每个数据节点的共享策略，计算所述数据节点的当前时刻收益，包括：根据所述数据节点与每个所述相邻数据节点的共享策略，从所述数据共享收益矩阵中确定所述数据节点的收益；遍历所述数据节点的所述相邻数据节点，将所述数据节点的收益进行加和计算，得到所述数据节点的所述当前时刻收益。

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