基地研究员王会举副教授的论文“标签限制的路径查询定价方法”在重要学术期刊《计算机科学与探索》发表。

摘要：随着社会各界对数据要素价值的认知深化，构建合理的数据定价框架成为推动数据要素市场发展的核心问题。近年来，路径查询技术在优化行业资源配置效率、提升决策效率等方面取得显著成效，持续为社会创造经济效益。然而，目前的图数据定价研究主要聚焦于社交网络定价和统计查询定价等问题，对路径查询定价的研究较为匮乏。因此，对图数据中路径查询定价进行了研究，提出标签限制路径查询的个性化定价方法。具体来说，该定价方法在为消费者提供最优方案的基础上，考虑不同类型消费者对路径长度与价格的偏好，进而返回最终价格，允许消费者通过单次请求查询多条路径；另外对路径查询定价中可能存在的套利问题进行了分析，针对每种套利情况设计了相应的避免套利的方法。然后针对不同查询条件，分别开发了一个精确查询定价算法和一个近似查询定价算法。此外，为了避免图更新带来的额外计算成本，对动态查询定价进行了研究，并提出了新的解决方案避免重头计算查询的价格以降低计算成本。最后，使用真实数据和合成数据进行实验，验证了所提出的算法能够基于定价理论对大规模图数据进行有效高效的定价。

关键词：图数据查询定价；路径查询；个性化；无套利；动态定价

论文链接：https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract

教师简介

王会举副教授，现任中南财经政法大学信息系副系主任。一直致力于数据科学与知识工程领域基础理论、算法及前沿技术的研究攻关，重点研究方向包括大数据、高性能数据库、数据仓库、人工智能、数据定价等。在大数据领域发表高质量学术论文20多篇，单篇SCI英文论文最高引用次数400多次（ESI高被引论文），中文单篇论文CNKI最高引用次数1000多次；独撰大数据学术专著一部；曾获中国计算机权威期刊《计算机学报》优秀论文奖(五年选3篇，入选率低于3‰)，中国人民大学优秀博士论文奖等。