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    李汶龙, 袁媛, 安筱鹏
    大数据. 2022, 8(4):  34-45.  doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2022077
    摘要 ( 76 )   在线阅读 ( 27 )   PDF下载 (1405KB) ( 42 )   可视化    收藏
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    尝试抽象出既有大数据治理规则背后的逻辑和思维基础。具体而言,梳理了3种性质不同的基础思维,即简单类比、法律移植和规范想象。3种思维在某一特定历史阶段或多或少都存在,并非对立或者排斥关系,而是处于连续的谱系中。为了增进理解,将“路径依赖”作为参考概念。前两种基础思维属于路径依赖式思维,最后一种强调对既有路径的脱离和超越。基于对大数据治理基础思维的梳理和分析,进一步提出关于治理的顶层设计建议。首先,对传统物权(所有权)的依赖已经走到逻辑终点,如果脱离这一认知轨道,如何通过深入触及数据实践的方式设计治理规则是目前最主要的挑战。其次,法律移植是近十几年来大数据治理规则发展的主要引擎,但移植不同于翻译,移植本身也不是最终目的。审慎对待选择性借鉴的问题,以及规则和理论一体两面的问题,是目前移植实践的瓶颈和突破口。最后,与前两种路径依赖式思维对立,尝试提出规范想象的理念,指出适时脱离既有的历史轨迹和思维惯性的必要性。规范想象力的构建是一个复杂且持续的事业,需要同时跨越学科的藩篱,超越纯概念层面的认知,并形成有效的规则-理论互动。

    数字时代平台经济领域金融业务的监管思考
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    去中心化金融(DeFi)是一种基于区块链和智能合约提供金融服务的新范式,现已涉及包括借贷及其衍生品在内的众多领域。因此,作为DeFi基础的交易机制成为重要的关注点,其直接影响着上层应用的稳定性。主要讨论DeFi领域的交易机制,首先介绍与交易机制相关的概念和协议;然后通过实现方式对交易机制进行分类,分别详细讨论了基于交易委托账本、自动做市商和聚合器方法的交易机制实现,并比较归纳实现方案之间的区别与联系;最后分析并总结了去中心化交易面临的公平性、安全性、匿名性问题,提出了相关的未来研究方向。

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    数据中介有望成为促进数据流通的中坚力量,通过多样化的创新实践,助力数据要素市场的建设。介绍了多种类型的数据中介,不同的数据中介着重解决不同的实践难题,比如数据交易平台着重解决供需双方的信息不对称问题,Plaid等开放银行服务商着重解决数据标准和数据接口的统一转换问题,数据信托可以优化“授权同意”这一个人信息分享路径。建议坚持问题导向原则,根据场景需要,积极探索、创新多元化的数据中介形式,建设良好可信的数据生态,充分释放数据要素的价值。

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    在联邦学习范式中,原始数据被本地存储在独立的用户客户端中,而脱敏数据被发送到中心服务器中加以聚合,这给众多领域提供了一种新颖的设计思路。考虑到传统推荐系统的研究方向集中于提高推荐效果,在资源节约、跨领域推荐、隐私保护等方面还具有很大改进空间,如何将联邦学习与推荐系统结合以解决这些问题成为当前的一个研究热点。对近年来基于联邦学习的推荐系统进行了全面的总结、比较与分析,首先介绍了推荐系统的传统实现方式及面临的瓶颈;然后引入了联邦学习范式,描述了联邦学习在隐私保护、利用多领域用户数据两方面给推荐系统带来的增益,以及二者结合的技术挑战,进而详细说明了现有的联邦推荐系统部署方式;最后,对联邦推荐系统未来的研究进行了展望与总结。

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