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目录
1.程序功能描述
2.测试软件版本以及运行结果展示
3.核心程序
4.本算法原理
5.完整程序
1.程序功能描述
参考论文《A Secure Incentive Mechanism for Competitive Organization Data Sharing: A Contract Theoretic Approach》。信息技术发展使数据驱动的智能服务兴起，但竞争性组织间数据共享存在障碍。一是数据持有者担心提升竞争对手竞争力，二是数据共享存在隐私安全风险。现有激励机制多适用于合作组织，且隐私保护方法存在缺陷。在具有竞争关系的组织之间的数据共享中，数据持有者担心数据共享会通过技术进步甚至跨越式发展来提高竞争对手的竞争力。
2.测试软件版本以及运行结果展示
matlab2022a/matlab2024b版本运行
3.核心程序
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% 遍历每个隐私参数值
for i = 1:length(pp)% 取出当前的隐私参数值eps = pp(i);% 计算当前隐私参数值的 0.99 倍，用于后续概率密度函数和累积分布函数的计算eps1= 0.99*pp(i);% 计算当前隐私参数值的 1.01 倍，用于后续概率密度函数和累积分布函数的计算eps2= 1.01*pp(i);% 计算概率密度函数值 fw，假设隐私参数在区间 [eps1, eps2] 上均匀分布，其概率密度函数为常数 1/(eps2 - eps1)fw = 1/(eps2-eps1);% 计算累积分布函数值 Fw，在均匀分布的情况下，累积分布函数为 (eps - eps1)/(eps2 - eps1)Fw = (eps-eps1)/(eps2-eps1);% 根据论文中的公式计算数据量 q% 这里的公式可能是根据论文中最优契约设计部分的理论推导得出的q = w/(eps*c + c*Fw/fw)-1/alphs/eps;% 计算中间变量 tmps，为 c 乘以 qtmps= c*q;% 将计算得到的 tmps 的和存储到 data 向量的第 i 个位置data(i) = sum(tmps);
end% 创建一个新的图形窗口
figure;
% 绘制隐私参数 pp 与计算得到的数据量 data 的关系曲线
% 'r' 表示曲线颜色为红色，'linewidth', 2 表示曲线的线宽为 2
plot(pp,data,'r','linewidth',2);
% 设置 x 轴的标签为 'Privacy parameter'
xlabel('Privacy parameter');
% 设置 y 轴的标签为 'Data'
ylabel('Data');
% 设置 x 轴的显示范围为 [0, 0.21]
xlim([0,0.21]);
% 显示网格线，方便观察曲线
grid on
16_102m4.本算法原理
数据竞争力是提升智能服务质量的能力或技术进步，用竞争因子衡量。数据持有者共享数据可获得数据竞争力作为奖励，实现双赢。
数据共享网络中有N个数据持有者和 1 个数据需求者，存在竞争关系。数据持有者共享数据前进行差分隐私处理，期望获得数据竞争力补偿；数据需求者收集数据以提升智能服务性能。
通过数值模拟评估机制性能。理论最优契约中，数据函数随隐私参数增加而减少；该机制使数据需求者和持有者的效用显著提升；离散最优契约的函数与理论结果接近，越大越接近。
5.完整程序
VVV