DDF 框架用信息论与博弈论量化企业数据边际价值
原文标题：The Data Differentiator Framework (DDF): Quantifying Marginal Data Value with Information-Theoretic and Game-Theoretic Measures in an Agentic Evaluation Pipeline (SDSAE)
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论文提出 Data Differentiator Framework（DDF），结合互信息冗余惩罚、成本归一化的显著性门控边际效用与企业治理输入，评估候选数据资产是否值得采购。在信用卡欺诈基准上仅真正差异化的资产通过显著性门控并获得采购建议，推荐在多数战略权重配置下稳定。
- 问题
- 企业难以判断候选数据集是否带来超出已有数据的信息且值得采购。
- 方法
- 把 mRMR 的「相关性减冗余」从特征级提升到资产级，加入互信息冗余惩罚、成本归一化显著性门控与治理输入。
- 结果
- 信用卡欺诈基准上仅差异化资产过显著性门（ΔAUC +0.0029，DeLong p=1.4e-9）
- 影响
- 把数据采购决策从拍脑袋变成可审计的评分流水线，可直接用于数据资产估值。
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