In the last decades, data have become a cornerstone component in many business decisions, and copious resources are being poured into production and acquisition of the high-quality data. This emerging market possesses unique features, and thus came under the spotlight for the stakeholders and researchers alike. In this work, we aspire to provide the community with a set of tools for making business decisions, as well as analysis of markets behaving according to certain rules. We supply, to the best of our knowledge, the first open source simulation platform, termed Open SOUrce Market Simulator (OSOUM) to analyze trading markets and specifically data markets. We also describe and implement a specific data market model, consisting of two types of agents: sellers who own various datasets available for acquisition, and buyers searching for relevant and beneficial datasets for purchase. The current simulation treats data as an infinite supply product. Yet, other market settings may be easily implemented using OSOUM. Although commercial frameworks, intended for handling data markets, already exist, we provide a free and extensive end-to-end research tool for simulating possible behavior for both buyers and sellers participating in (data) markets.


翻译:在过去几十年中,数据已成为许多商业决策的基石,大量资源正被投入高质量数据的生产和获取中。这个新兴市场具有独特的特点,因此受到利益攸关方和研究人员的注意。在这项工作中,我们渴望向社区提供一套工具,用于商业决策,以及根据某些规则分析市场行为。我们根据我们的知识,提供第一个公开源模拟平台,称为开放SOUrce市场模拟器(OSOUM),用于分析交易市场,特别是数据市场。我们还描述并实施了一种特定的数据市场模型,由两种类型的代理组成:拥有可供购买的各种数据集的卖方,以及寻找相关和有益的数据集供购买的买方。目前的模拟将数据作为无限的供应产品处理。然而,其他市场环境可能很容易使用OSOUM。尽管已经存在旨在处理数据市场的商业框架,但我们为参与(数据)市场的买方和卖方提供了一种自由的终端至终端研究工具,用以模拟可能的行为。

0
下载
关闭预览

相关内容

iOS 8 提供的应用间和应用跟系统的功能交互特性。
  • Today (iOS and OS X): widgets for the Today view of Notification Center
  • Share (iOS and OS X): post content to web services or share content with others
  • Actions (iOS and OS X): app extensions to view or manipulate inside another app
  • Photo Editing (iOS): edit a photo or video in Apple's Photos app with extensions from a third-party apps
  • Finder Sync (OS X): remote file storage in the Finder with support for Finder content annotation
  • Storage Provider (iOS): an interface between files inside an app and other apps on a user's device
  • Custom Keyboard (iOS): system-wide alternative keyboards

Source: iOS 8 Extensions: Apple’s Plan for a Powerful App Ecosystem
专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
176+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
40+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
1+阅读 · 2021年4月21日
Arxiv
7+阅读 · 2020年9月17日
Deep Learning for Energy Markets
Arxiv
10+阅读 · 2019年4月10日
Arxiv
12+阅读 · 2019年3月14日
A Multi-Objective Deep Reinforcement Learning Framework
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
176+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
40+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员