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摘要
数据驱动型的机器学习模型已经是大势所趋，但是对于如何促进机器学习模型市场发展的研究还为之甚少。现有的研究主要分为两个方面，一方面是数据拥有者和中间商之间的交互，即数据所有者的补偿问题；另一方面是模型买家与中间商之间的交互，即模型的定价问题。但是对于模型交易市场而言，这两个问题是密不可分的。因此针对这个问题，本文提出了新的模型定价框架—MaSS。MaSS采用了新的效用评估指标：Shapley值，然后基于该指标提出了三阶段的Stackelberg博弈的模型交易框架，其中包含了三方参与人：模型买家、中间人、数据拥有者。数据拥有者提供带有噪音的数据给中间人。中间人将进一步将数据加工成模型买家需要的模型，向模型买家提供模型从而获利。他们之间相互作用形成一个Stackelberg博弈，以使得参与交易的所有人实现收益最大化，并从理论上证明了均衡定价策略存在的唯一性。最后，通过对真实数据大量模拟，证明了其显著的性能。
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