张小伟，江东，袁野

1. 东北大学计算机科学与工程学院，辽宁 沈阳 110819；2. 北京理工大学计算机学院，北京 100081

1 引言

近年来，随着物联网（Internet of things，IoT）的发展，基于IoT的智慧世界系统（智慧电网、智慧交通、智慧城市）发展迅速，来自各种设备或应用程序的日志文件、数据库文件、视频、图片、文档等数据呈爆发式增长[1-5]。数据作为一种新的生产要素，促进及引领了新一轮的科技创新和经济增长。然而，在大数据繁荣发展的背后有一个问题不容忽视，即“数据孤岛”。不同的企业甚至不同的部门之间的数据无法流通，如统计局和医院等机构长期存储大量个人信息数据，滴滴和美团等企业掌握了大量的用户信息及出行信息，若无法将数据以合理的价格销售，不仅无法最大化数据拥有者的收益，还会为维护和存储数据耗费大量财力。近年来发展迅速的机器学习和深度学习需要大量的数据进行训练以提高测试精度，但是由于数据收集困难，导致训练精度无法提升，因此数据需求者需要一个渠道来获得大量且可靠的数据。基于上述需求，Oliveira A C等人[6]提出了数据即服务（data as a service，DaaS）的概念。在DaaS中，数据被认为是一种商品，可以通过购买数据，并将其处理之后获得知识，进而帮助企业、政府做出决策。因此，在数据拥有者和数据需求者之间搭建一个数据交易平台，越来越受到人们的关注。

要建立一个合理有效的数据交易市场，需要解决以下几个问题。第一个问题是市场的参与者是谁？数据的参与者可以分为3类，分别是数据拥有者、数据消费者、交易中间人。……