数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质与流程

1.本技术涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.数据共享与协同中激励机制的制定和实现，是切实落实数据作为生产要素进行流通和交易的重要基础和根本保障。然而，目前，相关技术中采用的数据共享激励方案更多的是从数据参与方获利的角度来考虑，并没有考虑数据共享与协同这一行为对于各数据参与方所要共同达成的目标和任务带来的价值，即未考虑群体效益，这显然背离了数据共享与协同的初衷。因此，迫切需要一种既考虑数据参与方利益，又兼顾数据共享与协同价值再造的激励机制。


技术实现要素：

3.为解决相关技术中存在的技术问题，本技术实施例提供一种数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
4.本技术实施例的技术方案是这样实现的：
5.本技术实施例提供了一种数据处理方法，应用于数据发起方，所述方法包括：
6.确定各数据参与方对应的第一数据价值；所述第一数据价值表征所述数据参与方的数据自身所具有的固有价值；
7.确定各数据参与方对应的第二数据价值；所述第二数据价值表征所述数据参与方的数据在协同任务的执行过程中对协同任务产生的效能价值；
8.基于所述第一数据价值和所述第二数据价值，确定向各数据参与方分配的激励值，并将确定的所述激励值分配给相应的数据参与方；所述激励值表征所述数据参与方在参与协同任务过程中获得的回馈奖励。
9.上述方案中，所述确定各数据参与方对应的第一数据价值，包括：
10.接收各数据参与方提交的第一数据摘要；所述第一数据摘要由所述数据参与方基于自身的数据按照设定格式生成；
11.基于接收的各所述第一数据摘要，确定各数据参与方对应的第一数据价值。
12.上述方案中，所述方法还包括：在所述确定各数据参与方对应的第一数据价值之前，确定各数据参与方。
13.上述方案中，所述确定各数据参与方，包括：
14.基于所述数据发起方的数据需求，匹配满足所述数据需求的数据拥有方；所述数据拥有方表征数据的持有者；
15.基于所述满足所述数据需求的数据拥有方与所述数据发起方的协商结果，确定各数据参与方；所述数据参与方为与所述数据发起方协商达成一致的、且满足所述数据需求的数据拥有方。
16.上述方案中，所述基于所述满足所述数据需求的数据拥有方与所述数据发起方的协商结果，确定各数据参与方，包括：
17.向满足所述数据需求的数据拥有方发送协同任务请求；所述协同任务请求中携带第二数据摘要；
18.接收满足所述数据需求的数据拥有方反馈的参与协同任务的意愿信息；所述意愿信息为基于所述第二数据摘要与满足数据需求的数据拥有方的第一数据摘要的匹配程度确定；
19.基于接收的所述意愿信息，以及满足所述数据需求的数据拥有方与所述数据发起方的协商结果，确定各数据参与方。
20.上述方案中，所述确定各数据参与方对应的第二数据价值，包括：
21.在所述协同任务包括至少一个交互周期的情况下，确定各数据参与方在至少一个有效参与的交互周期内对协同任务效能变化的贡献度；
22.基于确定的所述贡献度，确定各数据参与方对应的第二数据价值。
23.上述方案中，所述基于确定的所述贡献度，确定各数据参与方对应的第二数据价值，包括：
24.针对各数据参与方，对在至少一个有效参与的交互周期内对协同任务效能变化的贡献度进行累加，得到整个协同任务过程中对协同任务效能变化的总贡献度；
25.基于各数据参与方的所述总贡献度，得到各数据参与方对应的第二数据价值。
26.上述方案中，所述基于所述第一数据价值和所述第二数据价值，确定向各数据参与方分配的激励值，包括：
27.在所述激励值包括第一激励值和第二激励值的情况下，基于所述第一数据价值，确定向各数据参与方分配的第一激励值；以及，
28.基于所述第二数据价值，确定向各数据参与方分配的第二激励值。
29.上述方案中，所述基于所述第一数据价值，确定向各数据参与方分配的第一激励值，包括：
30.获取第一数据价值与第一激励值之间的对应关系；
31.基于所述对应关系及所述第一数据价值，查找与所述第一数据价值对应的第一激励值，并将查找到的所述第一激励值确定为向各数据参与方分配的第一激励值。
32.上述方案中，所述基于所述第二数据价值，确定向各数据参与方分配的第二激励值，包括：
33.基于各数据参与方对应的第二数据价值，确定各数据参与方在协同任务的执行过程中的总贡献度；
34.基于确定的所述总贡献度，确定激励分配比例；
35.基于所述激励分配比例确定向各数据参与方分配的第二激励值。
36.上述方案中，所述方法还包括：
37.确定各数据参与方对应的第三数据价值；所述第三数据价值表征在协同任务结束后，所述数据发起方使用协同任务成果时所产生的衍生价值；
38.基于所述第三数据价值，确定向各数据参与方分配的第三激励值，并将确定的所述第三激励值分配给相应的数据参与方。
39.本技术实施例还提供了一种数据处理方法，应用于数据参与方，所述方法包括：
40.接收数据发起方分配的激励值；所述激励值表征所述数据参与方在参与协同任务过程中获得的回馈奖励；其中，
41.所述激励值基于各数据参与方对应的第一数据价值及各数据参与方对应的第二数据价值确定；所述第一数据价值表征所述数据参与方的数据自身所具有的固有价值；所述第二数据价值表征所述数据参与方的数据在协同任务的执行过程中对协同任务产生的效能价值。
42.上述方案中，所述方法还包括：
43.基于自身的数据按照设定格式生成第一数据摘要；
44.向所述数据发起方提交所述第一数据摘要，以供所述数据发起方基于接收的所述第一数据摘要，确定所述数据参与方对应的第一数据价值。
45.上述方案中，在所述协同任务包括至少一个交互周期的情况下，所述第二数据价值基于各数据参与方在至少一个有效参与的交互周期内对协同任务效能变化的贡献度确定。
46.上述方案中，所述接收数据发起方分配的激励值，包括：
47.在所述激励值包括第一激励值和第二激励值的情况下，接收所述数据发起方分配的所述第一激励值和所述第二激励值；其中，
48.所述第一激励值基于所述第一数据价值确定；所述第二激励值基于所述第二数据价值确定。
49.上述方案中，所述方法还包括：
50.接收所述数据发起方分配的第三激励值；所述第三激励值基于第三数据价值确定；其中，
51.所述第三数据价值表征在协同任务结束后，所述数据发起方使用协同任务成果时所产生的衍生价值。
52.本技术实施例还提供了一种数据处理装置，所述装置包括：
53.第一确定单元，用于确定各数据参与方对应的第一数据价值；所述第一数据价值表征所述数据参与方的数据自身所具有的固有价值；
54.第二确定单元，用于确定各数据参与方对应的第二数据价值；所述第二数据价值表征所述数据参与方的数据在协同任务的执行过程中对协同任务产生的效能价值；
55.第三确定单元，用于基于所述第一数据价值和所述第二数据价值，确定向各数据参与方分配的激励值；
56.第一分配单元，用于将确定的所述激励值分配给相应的数据参与方；所述激励值表征所述数据参与方在参与协同任务过程中获得的回馈奖励。
57.本技术实施例又提供了一种数据处理装置，所述装置包括：
58.第一接收单元，用于接收数据发起方分配的激励值；所述激励值表征所述数据参与方在参与协同任务过程中获得的回馈奖励；其中，
59.所述激励值基于各数据参与方对应的第一数据价值及各数据参与方对应的第二数据价值确定；所述第一数据价值表征所述数据参与方的数据自身所具有的固有价值；所述第二数据价值表征所述数据参与方的数据在协同任务的执行过程中对协同任务产生的
效能价值。
60.本技术实施例还提供了一种数据处理设备，所述设备包括：
61.第一处理器，用于确定各数据参与方对应的第一数据价值；所述第一数据价值表征所述数据参与方的数据自身所具有的固有价值；确定各数据参与方对应的第二数据价值；所述第二数据价值表征所述数据参与方的数据在协同任务的执行过程中对协同任务产生的效能价值；基于所述第一数据价值和所述第二数据价值，确定向各数据参与方分配的激励值；
62.第一通信接口，用于将确定的所述激励值分配给相应的数据参与方；所述激励值表征所述数据参与方在参与协同任务过程中获得的回馈奖励。
63.本技术实施例还提供了一种数据处理设备，所述设备包括：
64.第二通信接口，用于接收数据发起方分配的激励值；所述激励值表征所述数据参与方在参与协同任务过程中获得的回馈奖励；其中，
65.所述激励值基于各数据参与方对应的第一数据价值及各数据参与方对应的第二数据价值确定；所述第一数据价值表征所述数据参与方的数据自身所具有的固有价值；所述第二数据价值表征所述数据参与方的数据在协同任务的执行过程中对协同任务产生的效能价值。
66.本技术实施例还提供了一种数据处理设备，包括：第一处理器和用于存储能够在所述第一处理器上运行的计算机程序的第一存储器；
67.其中，所述第一处理器用于运行所述计算机程序时，执行上述数据发起方侧任一方法的步骤。
68.本技术实施例又提供了一种数据处理设备，包括：第二处理器和用于存储能够在所述第二处理器上运行的计算机程序的第二存储器；
69.其中，所述第二处理器用于运行所述计算机程序时，执行上述数据参与方侧任一方法的步骤。
70.本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述数据发起方侧任一方法的步骤，或者实现上述数据参与方侧任一方法的步骤。
71.本技术实施例提供的数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质，数据发起方确定各数据参与方对应的第一数据价值；所述第一数据价值表征所述数据参与方的数据自身所具有的固有价值；确定各数据参与方对应的第二数据价值；所述第二数据价值表征所述数据参与方的数据在协同任务的执行过程中对协同任务产生的效能价值；基于所述第一数据价值和所述第二数据价值，确定向各数据参与方分配的激励值，并将确定的所述激励值分配给相应的数据参与方；所述激励值表征所述数据参与方在参与协同任务过程中获得的回馈奖励。采用本技术实施例的方案，通过结合各数据参与方对应的第一数据价值和第二数据价值，确定向各数据参与方分配的激励值，从而将激励值分配给相应的数据参与方，如此，针对数据共享与协同的应用场景，不仅考虑各数据参与方自身的价值，还考虑数据共享与协同行为潜在的价值，来综合进行激励机制的设计，能够提高确定分配给各数据参与方的激励值的准确性和全面性。
附图说明
72.图1为本技术实施例提供的数据发起方侧的数据处理方法的流程示意图；
73.图2为本技术实施例提供的数据参与方侧的数据处理方法的流程示意图；
74.图3为本技术实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图；
75.图4为本技术实施例提供的一种针对数据共享与协同的应用场景的激励机制实现系统架构示意图；
76.图5为本技术实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图；
77.图6为本技术实施例提供的另一种数据处理装置的结构示意图；
78.图7为本技术实施例提供的一种数据处理设备的结构示意图；
79.图8为本技术实施例提供的另一种数据处理设备的结构示意图；
80.图9为本技术实施例提供的数据处理系统的结构示意图。
具体实施方式
81.为了使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本技术作进一步地详细描述，所描述的实施例不应视为对本技术的限制，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本技术保护的范围。
82.在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且本技术实施例所记载的技术方案之间，可以在不冲突的情况下相互结合。
83.在对本技术实施例的技术方案进行介绍之前，下面先对相关技术进行说明。
84.当前我国数据要素在价值评估、资源流通等诸多环节存在不少瓶颈问题：首先，尚不具备作为一种生产要素的商品化、资产化机制，无法界定权属、无法评估质量、无法有效定价、无法可信流通等问题较为突出；其次，各类机构对于数据共享流通顾虑重重，因此数据资源条块分割严重、要素无法自由流通 (即不同的信息系统之间不能直接的、不加限制的交换数据而实现数据自由流通)成为数据要素发挥作用慢的主要原因。
85.因此，只有通过建立有利于数据资源要素自由流通的市场分配机制，有效消除当前存在的数据垄断、数据滥用、非法交易等现象，才能解放和发展数字化生产力，完善数字化生产关系，适应供需结构的变化，才能切实发挥数据资源要素的重要和巨大的作用。
86.相关技术中，采用的数据共享激励方案大致有两大类，其特点分析如下：
87.1、基于相对优势的数据共享激励方法
88.例如：对比文献cn108763943a《一种基于契约理论的安全的数据共享激励方法》和cn108564275a《一种竞争力驱动的数据共享激励方法》中所述的基于竞争力驱动的数据共享激励方法，引入竞争力作为数据共享的交易参数，使得数据持有者在共享数据后获得竞争力，即技术进步，消除了数据持有者的竞争力担忧。然而，此类方法的缺点是竞争力的定义和计算比较复杂，需要构建相关的博弈模型，并求解均衡态下的参数，同时不能根据业务需要进行灵活的调整。
89.2、基于回馈奖励的数据共享激励方法
90.例如：cn108650270a《基于联盟链和激励机制的数据共享方法及系统》和cn108848081a《基于联盟链存储校验和积分激励机制的数据共享方法》中所述的基于积分
形式回馈奖励的数据共享激励方法，根据满足某一条件(如达成共识)的情况下，各个参与方状态参数及参与度情况进行积分奖励和分配，以此促进参与方进行数据共享。然而，此类方法的缺点是回馈奖励会逐渐向具有数据固有优势的参与方聚集，从而使得该参与方由于积分多而更具优势，不利于发挥各个数据参与方的优势和作用。
91.由此可见，上述两类方法都只是考虑了数据参与方自身从数据共享与协同过程中得到的效益或收益，即仅考虑个体效益；并没有考虑数据共享和协同这一行为对于各参与方所要共同达成的目标和任务带来的价值，即未考虑群体效益，这显然背离了数据共享与协同的初衷。
92.由于数据共享与协同中激励机制的制定和实现，是切实落实数据作为生产要素进行流通和交易的重要基础和根本保障，而目前对于数据价值评估和定价及激励机制的研究还不够完善，更多的是从数据参与方获利的角度来考虑，没有从数据共享与协同潜在的巨大价值角度来考虑。因此，迫切需要一种既考虑数据参与方利益，又兼顾数据共享与协同价值再造的激励机制。
93.基于此，在本技术的各种实施例中，数据发起方确定各数据参与方对应的第一数据价值；所述第一数据价值表征所述数据参与方的数据自身所具有的固有价值；确定各数据参与方对应的第二数据价值；所述第二数据价值表征所述数据参与方的数据在协同任务的执行过程中对协同任务产生的效能价值；基于所述第一数据价值和所述第二数据价值，确定向各数据参与方分配的激励值，并将确定的所述激励值分配给相应的数据参与方；所述激励值表征所述数据参与方在参与协同任务过程中获得的回馈奖励。
94.采用本技术实施例的方案，通过结合各数据参与方对应的第一数据价值和第二数据价值，确定向各数据参与方分配的激励值，从而将激励值分配给相应的数据参与方，如此，针对数据共享与协同的应用场景，不仅考虑各数据参与方自身的价值，还考虑数据共享与协同行为潜在的价值，来综合进行激励机制的设计，使得分配给各数据参与方的激励值不仅包括各数据参与方自身在数据共享与协同中获得的效益，还包括从总体上考虑各数据参与方在数据共享与协同中获得的群体效益，能够提高确定分配给各数据参与方的激励值的准确性和全面性。
95.下面结合附图及实施例对本技术再作进一步详细的描述。
96.本技术实施例提供了一种数据处理方法，该方法应用于数据发起方，图1 为本技术实施例提供的数据发起方侧的数据处理方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：
97.步骤101，确定各数据参与方对应的第一数据价值；所述第一数据价值表征所述数据参与方的数据自身所具有的固有价值。
98.步骤102，确定各数据参与方对应的第二数据价值；所述第二数据价值表征所述数据参与方的数据在协同任务的执行过程中对协同任务产生的效能价值。
99.步骤103，基于所述第一数据价值和所述第二数据价值，确定向各数据参与方分配的激励值，并将确定的所述激励值分配给相应的数据参与方；所述激励值表征所述数据参与方在参与协同任务过程中获得的回馈奖励。
100.在一些实施例中，所述确定各数据参与方对应的第一数据价值，包括：
101.接收各数据参与方提交的第一数据摘要；所述第一数据摘要由所述数据参与方基于自身的数据按照设定格式生成；
102.基于接收的各所述第一数据摘要，确定各数据参与方对应的第一数据价值。
103.这里，第一数据摘要是对数据参与方自身的数据各个维度的特点基于结构化模板的定量描述，具体来说，第一数据摘要可由数据参与方基于自身的数据按照设定格式生成，其中，第一数据摘要可以包括但不限于数据总规模(**条)、数据总体统计特征(均值、方差、标准差、散度等)、数据特征字段({字段1、字段2、字段3
……
})、数据标签类别数(**类)、每类数据的数据量(第一类、类标签、该类标签的数据量等)、每类数据的基本统计特性(均值、方差、标准差、散度等)、数据基本特征(数据格式、编码方式等)、数据应用领域 (领域1(领域1编码)、领域2(领域2编码))等。
104.在本技术实施例中，数据参与方基于自身的数据按照设定格式生成第一数据摘要后，向数据发起方提交第一数据摘要，以使数据发起方基于各个数据参与方提交的第一数据摘要，评估各个数据参与方的数据自身所具有的固有价值。
105.这里，可通过评估计算模型来评估各个数据参与方的数据自身所具有的固有价值，即将各个数据参与方提交的第一数据摘要输入至评估计算模型中，得到评估计算模型输出的固有价值。这里，基于结构化模板的数据表达，按照模板中的每一项内容定义加权的评估计算模型，从而对第一数据摘要的数据进行各个数据参与方的数据固有价值的评估。
106.实际应用时，在执行本技术实施例提供的数据处理方法之前，需要先确定参与协同任务的各数据参与方。
107.基于此，在一些实施例中，该方法还包括：在所述确定各数据参与方对应的第一数据价值之前，确定各数据参与方。
108.具体地，对于数据发起方确定各数据参与方，可以采用以下方式实现：基于所述数据发起方的数据需求，匹配满足所述数据需求的数据拥有方；所述数据拥有方表征数据的持有者；基于所述满足所述数据需求的数据拥有方与所述数据发起方的协商结果，确定各数据参与方；所述数据参与方为与所述数据发起方协商达成一致的、且满足所述数据需求的数据拥有方。
109.这里，通常情况下，数据的持有者即数据拥有方并不一定都参与数据协同任务，而是根据数据发起方的数据需求判断哪些数据的持有者能够满足该数据需求，然后再确定满足数据需求的数据的持有者是否都同意参与数据协同任务，最终将与数据发起方协商达成一致，且满足数据需求的数据拥有方确定为数据参与方。需要说明的是，当满足数据需求的数据拥有方与数据发起方协商达成一致时，可在数据发起方与数据参与方之间建立安全可信的通信连接，通过该通信连接实现数据发起方与数据参与方之间的信息交互，达成协同目标。
110.这里，满足数据需求的数据拥有方与数据发起方协商时所协商的内容，可以包括但不限于双方数据协作交互方式、安全加密机制、交互频次、交互终止/ 中止条件、双方结算价格及策略等。
111.在一些实施例中，所述基于所述满足所述数据需求的数据拥有方与所述数据发起方的协商结果，确定各数据参与方，包括：
112.向满足所述数据需求的数据拥有方发送协同任务请求；所述协同任务请求中携带第二数据摘要；
113.接收满足所述数据需求的数据拥有方反馈的参与协同任务的意愿信息；所述意愿
信息为基于所述第二数据摘要与满足数据需求的数据拥有方的第一数据摘要的匹配程度确定；
114.基于接收的所述意愿信息，以及满足所述数据需求的数据拥有方与所述数据发起方的协商结果，确定各数据参与方。
115.这里，协同任务请求中携带的第二数据摘要所包括的字段，与第一数据摘要所包括的字段相同，第二数据摘要所包括的字段在此不再赘述。满足数据需求的数据拥有方接收到数据发起方发送的协同任务请求后，根据自身的第一数据摘要来匹配协同任务请求中携带的第二数据摘要，基于两者的匹配程度来确定满足数据需求的数据拥有方参与协同任务的意愿信息；这里的意愿信息包括满足数据需求的数据拥有方同意参与协同任务和不同意参与协同任务，进而数据发起方基于意愿信息，以及满足数据需求的数据拥有方与数据发起方的协商结果来确定各数据参与方。
116.在一些实施例中，所述确定各数据参与方对应的第二数据价值，包括：
117.在所述协同任务包括至少一个交互周期的情况下，确定各数据参与方在至少一个有效参与的交互周期内对协同任务效能变化的贡献度；
118.基于确定的所述贡献度，确定各数据参与方对应的第二数据价值。
119.这里，对于基于确定的所述贡献度，确定各数据参与方对应的第二数据价值来说，可以采用以下方式实现：
120.针对各数据参与方，对在至少一个有效参与的交互周期内对协同任务效能变化的贡献度进行累加，得到整个协同任务过程中对协同任务效能变化的总贡献度；基于各数据参与方的所述总贡献度，得到各数据参与方对应的第二数据价值。
121.这里，整个协同任务过程包括至少一个交互周期，在各交互周期内，数据参与方与数据发起方基于通信连接进行有效信息交互的周期为数据参与方对应的有效参与的交互周期。对于协同任务效能变化的贡献度，可以是指当前交互周期内，该数据参与方传递的参数对模型效能的改变情况，可定义设计一个模型效能评测模块，分别计算有和没有该数据参与方传递的参数的情况下模型的效能评估情况并求差值，从而得到该数据参与方所传参数在本次交互周期内对模型效能的贡献度。
122.这里，有效参与，可以是指在当前更新周期下，数据参与方传递的参数被用于协同任务的执行。针对各数据参与方，对在至少一个有效参与的交互周期内对协同任务效能变化的贡献度进行累加，得到整个协同任务过程中对协同任务效能变化的总贡献度，这里的累加，指的是数据参与方对每个有效参与的交互周期内协同任务效能变化的贡献度进行累计相加，当然也可采用其他方式确定各数据参与方的总贡献度，例如可以基于加权或效用递减(随着交互周期次数的增加，通过衰减系数对各交互周期内的贡献度进行调节)的方式确定各数据参与方的总贡献度，以保证越先参与及提交的参数对协同任务效能变化的贡献度越大。
123.在一些实施例中，基于所述第一数据价值和所述第二数据价值，确定向各数据参与方分配的激励值，包括：
124.在所述激励值包括第一激励值和第二激励值的情况下，基于所述第一数据价值，确定向各数据参与方分配的第一激励值；以及，
125.基于所述第二数据价值，确定向各数据参与方分配的第二激励值。
126.下面分别对第一激励值和第二激励值的确定过程进行说明。
127.实际应用时，可以预先设定第一数据价值与第一激励值之间的对应关系，也即预先设定各数据参与方共同遵守的数据共享与协同的协议，在该协议中设定第一数据价值与第一激励值之间的对应关系，基于该对应关系查找与确定的第一数据价值对应的第一激励值。
128.基于此，在一些实施例中，所述基于所述第一数据价值，确定向各数据参与方分配的第一激励值，包括：
129.获取第一数据价值与第一激励值之间的对应关系；
130.基于所述对应关系及所述第一数据价值，查找与所述第一数据价值对应的第一激励值，并将查找到的所述第一激励值确定为向各数据参与方分配的第一激励值。
131.实际应用时，数据发起方根据各个数据参与方在协同任务的执行过程中的总贡献度确定激励分配比例，并按照此激励分配比例确定向各数据参与方分配的第二激励值。
132.基于此，在一些实施例中，所述基于所述第二数据价值，确定向各数据参与方分配的第二激励值，包括：
133.基于各数据参与方对应的第二数据价值，确定各数据参与方在协同任务的执行过程中的总贡献度；
134.基于确定的所述总贡献度，确定激励分配比例；
135.基于所述激励分配比例确定向各数据参与方分配的第二激励值。
136.这里，数据参与方在协同任务的执行过程中的贡献度大小，与所分配的激励值呈正相关关系，也就是说，数据参与方的数据在协同任务的执行过程中对协同任务产生的效能价值越高，则表明该数据参与方的数据对协同任务的贡献度越大，相应的，该数据参与方所应获得的激励值就越高。
137.在一些实施例中，该方法还包括：
138.确定各数据参与方对应的第三数据价值；所述第三数据价值表征在协同任务结束后，所述数据发起方使用协同任务成果时所产生的衍生价值；
139.基于所述第三数据价值，确定向各数据参与方分配的第三激励值，并将确定的所述第三激励值分配给相应的数据参与方。
140.这里，第一激励值可以为基础费用，也就是说，在协同任务建立后，数据发起方首先要根据数据参与方的数据自身所具有的固有价值(即数据参与方数据集本身体现出来的价值)支付相应的基础费用。第二激励值可以为参与协同任务获得的额外的利益，具体地，在协同任务执行的过程中，记录每个交互周期内数据参与方的实际参与情况，即该交互周期内数据参与方的贡献度大小，直至协同任务完成，累计各个数据参与方在协同任务执行的整个过程中的整体贡献度，基于该整体贡献度确定激励分配比例，并按照此激励分配比例分配激励值；后续在数据发起方使用协同任务成果并产生衍生利益时，还可以根据已经达成的协议，按照起初各数据参与方的贡献度进行相应的利益分配。
141.对应地，本技术实施例还提供了一种数据处理方法，该方法应用于数据参与方，图2为本技术实施例提供的数据参与方侧的数据处理方法的流程示意图，如图2所示，该方法包括：
142.步骤201，接收数据发起方分配的激励值；所述激励值表征所述数据参与方在参与
协同任务过程中获得的回馈奖励。
143.在本技术实施例中，所述激励值基于各数据参与方对应的第一数据价值及各数据参与方对应的第二数据价值确定；所述第一数据价值表征所述数据参与方的数据自身所具有的固有价值；所述第二数据价值表征所述数据参与方的数据在协同任务的执行过程中对协同任务产生的效能价值。
144.实际应用时，由数据发起方基于数据参与方提交的第一数据摘要，来确定数据参与方对应的第一数据价值。
145.基于此，在一些实施例中，该方法还包括：
146.基于自身的数据按照设定格式生成第一数据摘要；
147.向所述数据发起方提交所述第一数据摘要，以供所述数据发起方基于接收的所述第一数据摘要，确定所述数据参与方对应的第一数据价值。
148.这里，第一数据摘要是对数据参与方自身的数据各个维度的特点基于结构化模板的定量描述，具体来说，第一数据摘要可由数据参与方基于自身的数据按照设定格式生成，其中，第一数据摘要可以包括但不限于数据总规模(**条)、数据总体统计特征(均值、方差、标准差、散度等)、数据特征字段({字段1、字段2、字段3
……
})、数据标签类别数(**类)、每类数据的数据量(第一类、类标签、该类标签的数据量等)、每类数据的基本统计特性(均值、方差、标准差、散度等)、数据基本特征(数据格式、编码方式等)、数据应用领域 (领域1(领域1编码)、领域2(领域2编码))等。
149.在本技术实施例中，数据参与方基于自身的数据按照设定格式生成第一数据摘要后，向数据发起方提交第一数据摘要，以使数据发起方基于各个数据参与方提交的第一数据摘要，评估各个数据参与方的数据自身所具有的固有价值。
150.在本技术实施例中，在所述协同任务包括至少一个交互周期的情况下，所述第二数据价值基于各数据参与方在至少一个有效参与的交互周期内对协同任务效能变化的贡献度确定。
151.这里，第二数据价值具体可通过如下方式确定：针对各数据参与方，对在至少一个有效参与的交互周期内对协同任务效能变化的贡献度进行累加，得到整个协同任务过程中对协同任务效能变化的总贡献度；基于各数据参与方的所述总贡献度，得到各数据参与方对应的第二数据价值。
152.这里，整个协同任务过程包括至少一个交互周期，在各交互周期内，数据参与方与数据发起方基于通信连接进行有效信息交互的周期为数据参与方对应的有效参与的交互周期。对于协同任务效能变化的贡献度，可以是指当前交互周期内，该数据参与方传递的参数对模型效能的改变情况，可定义设计一个模型效能评测模块，分别计算有和没有该数据参与方传递的参数的情况下模型的效能评估情况并求差值，从而得到该数据参与方所传参数在本次交互周期内对模型效能的贡献度。
153.在一些实施例中，所述接收数据发起方分配的激励值，包括：
154.在所述激励值包括第一激励值和第二激励值的情况下，接收所述数据发起方分配的所述第一激励值和所述第二激励值；其中，
155.所述第一激励值基于所述第一数据价值确定；所述第二激励值基于所述第二数据价值确定。
156.在一些实施例中，该方法还包括：
157.接收所述数据发起方分配的第三激励值；所述第三激励值基于第三数据价值确定；其中，
158.所述第三数据价值表征在协同任务结束后，所述数据发起方使用协同任务成果时所产生的衍生价值。
159.本技术实施例还提供了一种数据处理方法，图3为本技术实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图，如图3所示，该方法包括：
160.步骤301，数据发起方确定各数据参与方对应的第一数据价值。
161.这里，第一数据价值表征数据参与方的数据自身所具有的固有价值。
162.步骤302，数据发起方确定各数据参与方对应的第二数据价值。
163.这里，第二数据价值表征数据参与方的数据在协同任务的执行过程中对协同任务产生的效能价值。
164.步骤303，数据发起方基于所述第一数据价值和所述第二数据价值，确定向各数据参与方分配的激励值。
165.这里，激励值表征数据参与方在参与协同任务过程中获得的回馈奖励。
166.步骤304，数据发起方将确定的所述激励值分配给相应的数据参与方。
167.步骤305，数据参与方接收数据发起方分配的激励值。
168.需要说明的是，数据发起方和数据参与方的具体处理过程已在上文详述，这里不再赘述。
169.本技术实施例提供的数据处理方法，通过结合各数据参与方对应的第一数据价值和第二数据价值，确定向各数据参与方分配的激励值，从而将激励值分配给相应的数据参与方，如此，针对数据共享与协同的应用场景，不仅考虑各数据参与方自身的价值，还考虑数据共享与协同行为潜在的价值，来综合进行激励机制的设计，使得分配给各数据参与方的激励值不仅包括各数据参与方自身在数据共享与协同中获得的效益，还包括从总体上考虑各数据参与方在数据共享与协同中获得的群体效益，能够提高确定分配给各数据参与方的激励值的准确性和全面性。
170.下面结合应用实施例对本技术再作进一步详细的描述。
171.在本应用实施例中，针对数据共享与协同的应用场景，提出一种既考虑数据参与方短期/当次利益和长期利益，又考虑面向联合建模的总体效能和利益的激励机制。具体地，根据数据参与方的数据总体质量和特点，数据参与方参与协同任务的整个过程以及为协同任务效能带来的贡献度，来综合进行激励机制的设计和执行。
172.其中，本应用实施例综合考虑了数据短期/当次的静态固有价值，也考虑了面向不同协同任务的具体贡献度的动态价值，以及未来协同任务成果的运用中可能带来的潜在的长期价值。
173.据此本应用实施例的主要实现步骤如下：
174.步骤1，根据各个数据拥有方的数据摘要，评估各个数据拥有方的数据的固有价值；
175.步骤2，根据数据发起方的数据需求，匹配可满足该数据需求的数据拥有方；
176.步骤3，数据发起方和满足该数据需求的数据拥有方协商达成一致(达成一致的且
满足数据需求的数据拥有方即可确定为数据参与方)；
177.步骤4，数据发起方与数据参与方之间建立安全可信的通信连接；
178.步骤5，数据发起方与数据参与方针对协同任务，通过通信连接进行信息交互，以达成协同目标；并详细记录每个交互周期内的有效数据参与方，以及协同任务效能评估情况；
179.步骤6，根据数据参与方的固有数据特点和价值、协同任务的参与情况及对协同任务产生的贡献度、后续数据发起方使用协同任务成果时所产生的衍生价值等进行激励。
180.图4为本技术实施例提供的一种针对数据共享与协同的应用场景的激励机制实现系统架构示意图，如图4所示，在本技术的协同机制管理方案中，基于各数据参与方自身的数据，如数据1、数据2
…
、数据n，按照设定格式生成相应的数据摘要，并将数据摘要提交给数据发起方，数据发起方基于接收的数据摘要评估各数据参与方的固有价值，即评估各数据参与方对应的第一数据价值，还评估数据参与方的数据在协同任务的执行过程中对协同任务产生的效能价值，即评估各数据参与方对应的第二数据价值，最后基于第一数据价值和第二数据价值进行综合判定，确定向各数据参与方分配的激励值，形成本技术实施例的激励机制方案。
181.下面结合图4所示的系统架构示意图，对本技术实施例的数据处理方法的流程进行说明，主要包括以下步骤：
182.步骤1，各个数据拥有方基于自身的数据按照设定的格式生成自身的数据摘要；
183.这里，数据摘要可包括但不限于数据应用领域、数据总规模、数据总体统计特征、数据特征字段等，并将生成的数据摘要提交给数据发起方。
184.步骤2，数据发起方根据各个数据拥有方提交的数据摘要，评估各数据拥有方对应的固有价值，并将评估的固有价值添加到数据摘要中；
185.步骤3，针对给定的协同任务，由数据发起方定义协同任务请求，其中，可包括但不限于数据应用领域、数据总规模、数据总体统计特征、数据特征字段等；
186.步骤4，数据发起方向数据拥有方发送协同任务请求；
187.这里，协同任务请求的发送方式包括但不限于广播方式、点对点方式等。
188.步骤5，接收到协同任务请求的数据拥有方根据自身的数据摘要与协同任务请求中携带的数据摘要进行匹配，根据匹配程度确定数据拥有方参与协同任务的意愿信息；
189.这里，数据拥有方参与协同任务的意愿信息，可以根据计算所得的匹配程度确定，当然也可以根据设定的意愿评估模型得出，其中，意愿评估模型由各数据拥有方自行定义。
190.步骤6，根据意愿信息，以及数据发起方与数据拥有方的协商结果确定参与协同任务的数据参与方；
191.这里，数据拥有方与数据发起方协商时所协商的内容，可以包括但不限于双方数据协作交互方式、安全加密机制、交互频次、交互终止/中止条件、双方结算价格及策略等，形成各数据参与方共同遵守的数据协同的协议；其中，将与数据发起方协商达成一致，且满足数据需求的数据拥有方确定为数据参与方。
192.步骤7，数据发起方参照达成的协议中各数据参与方的数据摘要评估各数据参与方的固有价值，并参照双方达成的相关策略，向各数据参与方先行支付基础费用，以保障数据参与方的短期/当次利益；
193.这里，相关策略可包括但不限于协同任务参与意向、参与时间周期、参数通信交互协议、选择的基础模型、信息交互的频次、基础费用、基础费用的支付方式、基础费用的支付状态等。
194.步骤8，参与协同任务的各数据参与方，根据达成的协议进行数据联合和信息交互；
195.步骤9，记录每个交互周期内的有效数据参与方、各方交互的数据信息情况，以及协同任务效能评估情况，直至达到终止/中止条件；
196.步骤10，从交互协同任务开始，直到终止/中止条件达成的情况下，根据各数据参与方有效参与的交互周期，综合计算(包括但不限于累计)每个数据参与方的数据在协同任务的执行过程中对协同任务效能变化的贡献度；
197.步骤11，根据各个数据参与方的数据在协同任务的执行过程中对协同任务效能变化的贡献度，并参照达成的协议，计算各个数据参与方在此次协同任务中的激励，并由数据发起方向各个数据参与方支付和结算，从而在保障联合协同任务整体效能和利益的同时，还保障了各数据参与方的短期/当次利益；
198.步骤12，数据发起方在协同任务结束后，使用协同任务成果时所产生的收益，也是按照协议约定与数据参与方进行相应分配，以保障数据参与方的长期收益。
199.上述数据处理方法的流程可通过以下几个模块完成：
200.1、数据摘要模块
201.根据统一的格式和字段维度，对数据的总体情况进行描述、评估、更新和维护，数据总体情况包括但不限于：数据总体介绍、应用领域、数据总量规模、数据完整度、数据获取方式及采样方法、数据时效性、数据基本统计特性、关键字段定义等。
202.2、数据固有价值评估模块
203.根据各数据参与方提交的数据摘要，评估各数据参与方的数据的固有价值，即评估第一数据价值。其中，数据固有价值评估模块可包括评估方法库子模块、评估计算子模块等。
204.评估方法库子模块，用于定义对不同类型数据和信息的评估、比较、计算等的方法或计算公式；
205.评估计算子模块，用于对不同维度评估情况的具体的量化(包括但不限于主观评分或客观计算)，以及对多维度评估结果的综合汇总(比如：加权求和)。
206.3、协同机制管理模块
207.该协同机制管理模块用于协同任务的受理、发起、数据参与方匹配筛选、协同协议达成和维护等；其中可包括但不限于的子模块有：协同任务管理、参与方管理、协议管理等子模块；
208.协同任务管理子模块，用于接收协同任务请求；下发和接收协同任务摘要(co-task profile)，其中可包括但不限于应用领域、数据总量、统计特性、关键字段等；协同任务生命周期管理等；
209.参与方管理子模块，用于向数据拥有方发送数据协同请求，接收各数据拥有方反馈的协同任务匹配程度数据及参与意愿，综合选定数据参与方，记录数据参与方参与协同任务的过程数据并进行数据参与方的生命周期管理；
210.协议管理子模块，用于生成和管理协同任务的数据发起方，与各数据参与方就协同任务协商达成的协议方案，协商内容可包括但不限于双方数据协作交互方式、安全加密机制、交互频次、交互终止/中止条件、双方结算价格及策略等，形成数据参与方共同遵守的数据共享与协同的协议；该子模块负责协议的生成、维护管理和生命周期管理，并可生成典型协议库。
211.4、协同任务效能评估模块
212.用于动态的跟踪并评估各方参与下的协同任务执行过程中，各个数据参与方(可包括发起方)为协同任务效能带来变化和贡献度的估算，并将估算情况反馈至协同机制管理模块中的参与方管理子模块。
213.5、激励机制模块
214.根据数据静态固有价值、动态协同效能价值和长期衍生价值评估数据，结合数据参与方参与过程记录和生命周期等数据，参考数据发起方与各数据参与方达成的协议内容，进行激励的分发和相关数据记录的收集和管理；可包括但不限于价值数据汇聚、激励生成与执行、支付结算、数据管理等子模块。
215.为了实现本技术实施例数据发起方侧的数据处理方法，本技术实施例还提供了一种数据处理装置，该装置设置在数据发起方上，图5为本技术实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图，如图5所示，该装置包括：
216.第一确定单元51，用于确定各数据参与方对应的第一数据价值；所述第一数据价值表征所述数据参与方的数据自身所具有的固有价值；
217.第二确定单元52，用于确定各数据参与方对应的第二数据价值；所述第二数据价值表征所述数据参与方的数据在协同任务的执行过程中对协同任务产生的效能价值；
218.第三确定单元53，用于基于所述第一数据价值和所述第二数据价值，确定向各数据参与方分配的激励值；
219.第一分配单元54，用于将确定的所述激励值分配给相应的数据参与方；所述激励值表征所述数据参与方在参与协同任务过程中获得的回馈奖励。
220.在一些实施例中，所述第一确定单元51，具体用于：
221.接收各数据参与方提交的第一数据摘要；所述第一数据摘要由所述数据参与方基于自身的数据按照设定格式生成；
222.基于接收的各所述第一数据摘要，确定各数据参与方对应的第一数据价值。
223.在一些实施例中，该装置还包括：第四确定单元，用于在所述第一确定单元51确定各数据参与方对应的第一数据价值之前，确定各数据参与方。
224.这里，所述第四确定单元，具体用于：
225.基于所述数据发起方的数据需求，匹配满足所述数据需求的数据拥有方；所述数据拥有方表征数据的持有者；
226.基于所述满足所述数据需求的数据拥有方与所述数据发起方的协商结果，确定各数据参与方；所述数据参与方为与所述数据发起方协商达成一致的、且满足所述数据需求的数据拥有方。
227.这里，第四确定单元，具体用于：向满足所述数据需求的数据拥有方发送协同任务请求；所述协同任务请求中携带第二数据摘要；
228.接收满足所述数据需求的数据拥有方反馈的参与协同任务的意愿信息；所述意愿信息为基于所述第二数据摘要与满足数据需求的数据拥有方的第一数据摘要的匹配程度确定；
229.基于接收的所述意愿信息，以及满足所述数据需求的数据拥有方与所述数据发起方的协商结果，确定各数据参与方。
230.在一些实施例中，所述第二确定单元52，具体用于：
231.在所述协同任务包括至少一个交互周期的情况下，确定各数据参与方在至少一个有效参与的交互周期内对协同任务效能变化的贡献度；
232.基于确定的所述贡献度，确定各数据参与方对应的第二数据价值。
233.这里，所述第二确定单元52，具体用于：
234.针对各数据参与方，对在至少一个有效参与的交互周期内对协同任务效能变化的贡献度进行累加，得到整个协同任务过程中对协同任务效能变化的总贡献度；
235.基于各数据参与方的所述总贡献度，得到各数据参与方对应的第二数据价值。
236.在一些实施例中，所述第三确定单元53，包括：
237.第五确定子单元，用于在所述激励值包括第一激励值和第二激励值的情况下，基于所述第一数据价值，确定向各数据参与方分配的第一激励值；
238.第六确定子单元，用于基于所述第二数据价值，确定向各数据参与方分配的第二激励值。
239.这里，第五确定子单元，具体用于：
240.获取第一数据价值与第一激励值之间的对应关系；
241.基于所述对应关系及所述第一数据价值，查找与所述第一数据价值对应的第一激励值，并将查找到的所述第一激励值确定为向各数据参与方分配的第一激励值。
242.这里，第六确定子单元，具体用于：
243.基于各数据参与方对应的第二数据价值，确定各数据参与方在协同任务的执行过程中的总贡献度；
244.基于确定的所述总贡献度，确定激励分配比例；
245.基于所述激励分配比例确定向各数据参与方分配的第二激励值。
246.在一些实施例中，该装置还包括：
247.第七确定单元，用于确定各数据参与方对应的第三数据价值；所述第三数据价值表征在协同任务结束后，所述数据发起方使用协同任务成果时所产生的衍生价值；
248.第八确定单元，用于基于所述第三数据价值，确定向各数据参与方分配的第三激励值；
249.第二分配单元，用于将确定的所述第三激励值分配给相应的数据参与方。
250.实际应用时，第一确定单元51、第二确定单元52、第三确定单元53可由数据处理装置中的处理器实现，第一分配单元54可由数据处理装置中的通信接口结合处理器实现。
251.为了实现本技术实施例数据参与方侧的数据处理方法，本技术实施例还提供了另一种数据处理装置，该装置设置在数据参与方上，图6为本技术实施例提供的另一种数据处理装置的结构示意图，如图6所示，该装置包括：
252.第一接收单元61，用于接收数据发起方分配的激励值；所述激励值表征所述数据
参与方在参与协同任务过程中获得的回馈奖励；其中，
253.所述激励值基于各数据参与方对应的第一数据价值及各数据参与方对应的第二数据价值确定；所述第一数据价值表征所述数据参与方的数据自身所具有的固有价值；所述第二数据价值表征所述数据参与方的数据在协同任务的执行过程中对协同任务产生的效能价值。
254.在一些实施例中，该装置还包括：
255.生成单元，用于基于自身的数据按照设定格式生成第一数据摘要；
256.提交单元，用于向所述数据发起方提交所述第一数据摘要，以供所述数据发起方基于接收的所述第一数据摘要，确定所述数据参与方对应的第一数据价值。
257.在本技术实施例中，在所述协同任务包括至少一个交互周期的情况下，所述第二数据价值基于各数据参与方在至少一个有效参与的交互周期内对协同任务效能变化的贡献度确定。
258.在一些实施例中，所述第一接收单元61，具体用于：
259.在所述激励值包括第一激励值和第二激励值的情况下，接收所述数据发起方分配的所述第一激励值和所述第二激励值；其中，
260.所述第一激励值基于所述第一数据价值确定；所述第二激励值基于所述第二数据价值确定。
261.在一些实施例中，该装置还包括：
262.第二接收单元，用于接收所述数据发起方分配的第三激励值；所述第三激励值基于第三数据价值确定；其中，
263.所述第三数据价值表征在协同任务结束后，所述数据发起方使用协同任务成果时所产生的衍生价值。
264.实际应用时，第一接收单元61可由数据处理装置中的通信接口实现。
265.需要说明的是，上述实施例提供的数据处理装置在进行数据处理时，仅以上述各程序模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述处理分配由不同的程序模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的程序模块，以完成以上描述的全部或者部分处理。另外，上述实施例提供的数据处理装置与数据处理方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
266.基于上述程序模块的硬件实现，且为了实现本技术实施例数据发起方侧的方法，本技术实施例还提供了一种数据处理设备，图7为本技术实施例提供的一种数据处理设备的结构示意图，如图7所示，该数据处理设备70包括：
267.第一通信接口71，能够与数据参与方进行数据交互；
268.第一处理器72，与第一通信接口71连接，以实现与数据参与方进行数据交互，用于运行计算机程序时，执行上述数据发起方侧一个或多个技术方案提供的方法。而所述计算机程序存储在第一存储器73上。
269.具体地，第一处理器72，用于确定各数据参与方对应的第一数据价值；所述第一数据价值表征所述数据参与方的数据自身所具有的固有价值；确定各数据参与方对应的第二数据价值；所述第二数据价值表征所述数据参与方的数据在协同任务的执行过程中对协同任务产生的效能价值；基于所述第一数据价值和所述第二数据价值，确定向各数据参与方
分配的激励值；
270.第一通信接口71，用于将确定的所述激励值分配给相应的数据参与方；所述激励值表征所述数据参与方在参与协同任务过程中获得的回馈奖励。
271.实际应用时，第一处理器72，具体用于：
272.接收各数据参与方提交的第一数据摘要；所述第一数据摘要由所述数据参与方基于自身的数据按照设定格式生成；
273.基于接收的各所述第一数据摘要，确定各数据参与方对应的第一数据价值。
274.在一些实施例中，第一处理器72，还用于：在所述确定各数据参与方对应的第一数据价值之前，确定各数据参与方。
275.在一些实施例中，第一处理器72，具体用于：
276.基于所述数据发起方的数据需求，匹配满足所述数据需求的数据拥有方；所述数据拥有方表征数据的持有者；
277.基于所述满足所述数据需求的数据拥有方与所述数据发起方的协商结果，确定各数据参与方；所述数据参与方为与所述数据发起方协商达成一致的、且满足所述数据需求的数据拥有方。
278.实际应用时，第一处理器72，具体用于：
279.向满足所述数据需求的数据拥有方发送协同任务请求；所述协同任务请求中携带第二数据摘要；
280.接收满足所述数据需求的数据拥有方反馈的参与协同任务的意愿信息；所述意愿信息为基于所述第二数据摘要与满足数据需求的数据拥有方的第一数据摘要的匹配程度确定；
281.基于接收的所述意愿信息，以及满足所述数据需求的数据拥有方与所述数据发起方的协商结果，确定各数据参与方。
282.在一些实施例中，第一处理器72，具体用于：
283.在所述协同任务包括至少一个交互周期的情况下，确定各数据参与方在至少一个有效参与的交互周期内对协同任务效能变化的贡献度；
284.基于确定的所述贡献度，确定各数据参与方对应的第二数据价值。
285.实际应用时，第一处理器72，具体用于：
286.针对各数据参与方，对在至少一个有效参与的交互周期内对协同任务效能变化的贡献度进行累加，得到整个协同任务过程中对协同任务效能变化的总贡献度；
287.基于各数据参与方的所述总贡献度，得到各数据参与方对应的第二数据价值。
288.在一些实施例中，第一处理器72，具体用于：
289.在所述激励值包括第一激励值和第二激励值的情况下，基于所述第一数据价值，确定向各数据参与方分配的第一激励值；以及，
290.基于所述第二数据价值，确定向各数据参与方分配的第二激励值。
291.在一些实施例中，第一处理器72，具体用于：
292.获取第一数据价值与第一激励值之间的对应关系；
293.基于所述对应关系及所述第一数据价值，查找与所述第一数据价值对应的第一激励值，并将查找到的所述第一激励值确定为向各数据参与方分配的第一激励值。
294.在一些实施例中，第一处理器72，具体用于：
295.基于各数据参与方对应的第二数据价值，确定各数据参与方在协同任务的执行过程中的总贡献度；
296.基于确定的所述总贡献度，确定激励分配比例；
297.基于所述激励分配比例确定向各数据参与方分配的第二激励值。
298.在一些实施例中，第一处理器72，还用于：
299.确定各数据参与方对应的第三数据价值；所述第三数据价值表征在协同任务结束后，所述数据发起方使用协同任务成果时所产生的衍生价值；
300.基于所述第三数据价值，确定向各数据参与方分配的第三激励值，并将确定的所述第三激励值分配给相应的数据参与方。
301.需要说明的是，第一通信接口71和第一处理器72的具体处理过程详见方法实施例，这里不再赘述。
302.当然，实际应用时，数据处理设备70中的各个组件通过总线系统74耦合在一起。可以理解，总线系统74用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统 74除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图7中将各种总线都标为总线系统74。
303.本技术实施例中的第一存储器73用于存储各种类型的数据以支持数据处理设备70的操作。这些数据的示例包括：用于在数据处理设备70上操作的任何计算机程序。
304.上述本技术实施例揭示的方法可以应用于第一处理器72中，或者由第一处理器72实现。第一处理器72可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过第一处理器72中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的第一处理器72可以是通用处理器、数字信号处理器(dsp，digital signal processor)，或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。第一处理器72可以实现或者执行本技术实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本技术实施例所公开的方法的步骤，可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于存储介质中，该存储介质位于第一存储器73，第一处理器72读取第一存储器73中的信息，结合其硬件完成前述数据发起方侧方法的步骤。
305.在示例性实施例中，数据处理设备70可以被一个或多个应用专用集成电路 (asic，application specific integrated circuit)、dsp、可编程逻辑器件(pld， programmable logic device)、复杂可编程逻辑器件(cpld，complexprogrammable logic device)、现场可编程门阵列(fpga，field-programmablegate array)、通用处理器、控制器、微控制器(mcu，micro controller unit)、微处理器(microprocessor)或者其他电子元件实现，用于执行前述数据发起方侧的方法。
306.基于上述程序模块的硬件实现，且为了实现本技术实施例数据参与方侧的方法，本技术实施例还提供了另一种数据处理设备，图8为本技术实施例提供的另一种数据处理设备的结构示意图，如图8所示，该数据处理设备80包括：
307.第二通信接口81，能够与数据发起方进行数据交互；
308.第二处理器82，与第二通信接口81连接，以实现与数据发起方进行数据交互，用于
运行计算机程序时，执行上述数据参与方侧一个或多个技术方案提供的方法。而所述计算机程序存储在第二存储器83上。
309.具体地，第二通信接口81，用于接收数据发起方分配的激励值；所述激励值表征所述数据参与方在参与协同任务过程中获得的回馈奖励；其中，
310.所述激励值基于各数据参与方对应的第一数据价值及各数据参与方对应的第二数据价值确定；所述第一数据价值表征所述数据参与方的数据自身所具有的固有价值；所述第二数据价值表征所述数据参与方的数据在协同任务的执行过程中对协同任务产生的效能价值。
311.在一些实施例中，第二处理器82，还用于：
312.基于自身的数据按照设定格式生成第一数据摘要；
313.向所述数据发起方提交所述第一数据摘要，以供所述数据发起方基于接收的所述第一数据摘要，确定所述数据参与方对应的第一数据价值。
314.这里，在所述协同任务包括至少一个交互周期的情况下，所述第二数据价值基于各数据参与方在至少一个有效参与的交互周期内对协同任务效能变化的贡献度确定。
315.在一些实施例中，第二通信接口81，具体用于：
316.在所述激励值包括第一激励值和第二激励值的情况下，接收所述数据发起方分配的所述第一激励值和所述第二激励值；其中，
317.所述第一激励值基于所述第一数据价值确定；所述第二激励值基于所述第二数据价值确定。
318.在一些实施例中，第二通信接口81，还用于：
319.接收所述数据发起方分配的第三激励值；所述第三激励值基于第三数据价值确定；其中，
320.所述第三数据价值表征在协同任务结束后，所述数据发起方使用协同任务成果时所产生的衍生价值。
321.需要说明的是，第二通信接口81和第二处理器82的具体处理过程详见方法实施例，这里不再赘述。
322.当然，实际应用时，数据处理设备80中的各个组件通过总线系统84耦合在一起。可以理解，总线系统84用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统 84除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图8中将各种总线都标为总线系统84。
323.本技术实施例中的第二存储器83用于存储各种类型的数据以支持数据处理设备80的操作。这些数据的示例包括：用于在数据处理设备80上操作的任何计算机程序。
324.上述本技术实施例揭示的方法可以应用于第二处理器82中，或者由第二处理器82实现。第二处理器82可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过第二处理器82中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的第二处理器82可以是通用处理器、dsp，或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。第二处理器82可以实现或者执行本技术实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本技术实施例所公开的方法的步骤，可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处
理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于存储介质中，该存储介质位于第二存储器83，第二处理器82读取第二存储器83中的信息，结合其硬件完成前述数据参与方侧方法的步骤。
325.在示例性实施例中，数据处理设备80可以被一个或多个asic、dsp、pld、 cpld、fpga、通用处理器、控制器、mcu、microprocessor、或其他电子元件实现，用于执行前述数据参与方侧的方法。
326.可以理解，本技术实施例的存储器(第一存储器73和第二存储器83)可以是易失性存储器或者非易失性存储器，也可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(rom，read only memory)、可编程只读存储器(prom，programmable read-only memory)、可擦除可编程只读存储器(eprom，erasable programmable read-only memory)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom，electrically erasable programmable read-onlymemory)、磁性随机存取存储器(fram，ferromagnetic random access memory)、快闪存储器(flash memory)、磁表面存储器、光盘、或只读光盘 (cd-rom，compact disc read-only memory)；磁表面存储器可以是磁盘存储器或磁带存储器。
327.易失性存储器可以是随机存取存储器(ram，random access memory)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的ram可用，例如静态随机存取存储器(sram，static random access memory)、同步静态随机存取存储器(ssram，synchronous static random access memory)、动态随机存取存储器(dram，dynamic random access memory)、同步动态随机存取存储器(sdram，synchronous dynamic random access memory)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(ddrsdram，double data ratesynchronous dynamic random access memory)、增强型同步动态随机存取存储器(esdram，enhanced synchronous dynamic random access memory)、同步连接动态随机存取存储器(sldram，sync link dynamic random accessmemory)、直接内存总线随机存取存储器(drram，direct rambus randomaccess memory)。本技术实施例描述的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
328.为了实现本技术实施例的方法，本技术实施例还提供了一种数据处理系统，图9为本技术实施例提供的数据处理系统的结构示意图，如图9所示，该系统包括：
329.数据发起方91，用于确定各数据参与方对应的第一数据价值，以及各数据参与方对应的第二数据价值，并基于所述第一数据价值和所述第二数据价值，确定向各数据参与方分配的激励值，并将确定的所述激励值分配给相应的数据参与方。
330.这里，所述第一数据价值表征所述数据参与方的数据自身所具有的固有价值；所述第二数据价值表征所述数据参与方的数据在协同任务的执行过程中对协同任务产生的效能价值；所述激励值表征所述数据参与方在参与协同任务过程中获得的回馈奖励。
331.数据参与方92，用于接收数据发起方91分配的激励值。
332.需要说明的是，数据发起方91和数据参与方92的具体处理过程已在上文详述，这里不再赘述。
333.在示例性实施例中，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，例如包括存储计算机程序的第一存储器73，上述计算机程序可由数据处理设备70 的第一处理器72执行，以完成前述数据发起方侧方法所述的步骤。再比如包括存储计算机程序的第二存储
器83，上述计算机程序可由数据处理设备80的第二处理器82执行，以完成前述数据参与方侧方法所述的步骤。其中，计算机可读存储介质可以是fram、rom、prom、eprom、eeprom、flash memory、磁表面存储器、光盘或cd-rom等存储器；也可以是包括上述存储器之一或任意组合的各种设备。
334.在本技术实施例中，所涉及的术语“第一”、“第二”等仅仅是用于区别类似的对象，不代表针对对象的特定的顺序或先后次序，可以理解地，“第一”、“第二”等在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序，以使这里描述的本技术实施例能够以除了在这里图示或描述的以外的顺序实施。
335.以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。