[發明專利]一種基于區塊鏈的信用資產處理系統在審
| 申請號: | 201910663132.5 | 申請日: | 2019-07-22 |
| 公開(公告)號: | CN110489980A | 公開(公告)日: | 2019-11-22 |
| 發明(設計)人: | 鐘高春;鐘正明 | 申請(專利權)人: | 杭州凱騰互聯網技術有限公司 |
| 主分類號: | G06F21/60 | 分類號: | G06F21/60 |
| 代理公司: | 11684 北京沁優知識產權代理事務所(普通合伙) | 代理人: | 林捷達<國際申請>=<國際公布>=<進入 |
| 地址: | 310000 浙江省杭州市杭州經濟技術開*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 數據處理子系統 信用 獲取子系統 用戶行為 用戶終端 資產數據 用戶行為信息 區塊處理 行為信息 資產 技術方案要點 用戶行為數據 處理系統 加密處理 數據化 中心化 秘鑰 密文 區塊 篩選 配置 保證 | ||
1.一種基于區塊鏈的信用資產處理系統,其特征在于:包括若干行為獲取子系統(100)、若干數據處理子系統(200)以及一個區塊處理端(300),所述行為獲取子系統(100)用于獲取用戶行為,并根據用戶行為生成用戶行為信息,所述數據處理子系統(200)配置有行為信息表(210),所述數據處理子系統(200)通過所述行為信息表(210)篩選用戶行為信息以生成對應的用戶行為數據,每一用戶行為數據包括用戶行為值以及該用戶行為值對應的用戶行為類;
所述數據處理子系統(200)配置有信用資產處理模塊(220),所述信用資產處理模塊(220)配置有信用資產處理策略,所述信用資產處理策略包括所述數據處理子系統(200)根據不同的用戶以及不同的用戶行為類對應的權重值不同,處理所述用戶行為值以生成該用戶的信用資產值,所述信用資產處理策略獲取用戶行為相關信息以計算得到該用戶行為對應的權重值,所述用戶行為相關信息包括用戶行為頻次、消費信息、用戶不動產信息、用戶銀行存款信息、用戶征信信息,所述信用資產值反映用戶行為對應的期待影響力貢獻,以所述信用資產值和對應的用戶生成對應的信用資產數據;
所述區塊處理端(300)配置有信用資產量化評估加密模塊(310),所述信用資產量化評估加密模塊(310)配置有信用資產數據加密策略,所述信用資產數據加密策略包括所述區塊處理端(300)接收信用資產數據,并通過預設的信用資產加密算法對信用資產數據進行加密得到信用資產密文和信用資產秘鑰,所述區塊處理端(300)收集在預設的信用資產加密時間內生成的所有信用資產密文以形成信用資產密文信息,所述區塊處理端(300)將所述信用資產密文信息發送到所有的用戶終端,并刪除所述區塊處理端(300)的信用資產密文信息,所述區塊處理端(300)根據用戶數據將對應的信用資產秘鑰發送到對應的用戶終端,并刪除所述區塊處理端(300)的信用資產秘鑰。
2.根據權利要求1所述的一種基于區塊鏈的信用資產處理系統,其特征在于:所述信用資產處理模塊(220)還配置有信用資產評價處理策略,所述信用資產評價處理策略包括所述數據處理子系統(200)根據不同的用戶行為類對應的權重值不同,處理所述用戶行為值以生成該評價用戶的信用資產評價值,以所述信用資產評價值和對應的目標用戶生成對應的信用資產評價數據,所述評價用戶為發起評價的用戶,所述目標用戶為被評價的用戶;
所述信用資產量化評估加密模塊(310)配置有信用資產評價數據加密策略,所述信用資產評價數據加密策略包括所述區塊處理端(300)接收信用資產評價數據,并通過預設的信用資產評價加密算法對信用資產評價數據進行加密得到信用資產評價密文和信用資產評價秘鑰,所述區塊處理端(300)收集在預設的信用資產評價加密時間內生成的所有信用資產評價密文以形成信用資產評價密文信息,所述區塊處理端(300)將所述信用資產評價密文信息發送到所有的用戶終端,并刪除所述區塊處理端(300)的信用資產評價密文信息,所述區塊處理端(300)根據目標用戶數據將對應的信用資產評價秘鑰發送到對應的目標用戶終端,并刪除所述區塊處理端(300)的信用資產評價秘鑰。
3.根據權利要求1所述的一種基于區塊鏈的信用資產處理系統,其特征在于:所述用戶行為類包括講課行為類,所述講課行為類中對應的信用資產值通過信用資產處理策略計算獲得,所述信用資產處理策略獲取講課相關信息以計算得到該講課行為的信用資產值,所述講課相關信息包括講師級別、講課時長、聽課人數、聽課反饋。
4.根據權利要求3所述的一種基于區塊鏈的信用資產處理系統,其特征在于:所述講課行為類對應的信用資產處理策略的計算公式為:
S1=a1(d×t)+b1(n×w)
其中,S1是講課行為類得到的信用資產值,a1,b1是預設的權重參數,d是講師級別、t是講課時長,n是聽課人數、w是聽眾反饋的值,所述聽眾反饋值可以通過聽眾直接評分獲得,也可以通過課后的行為(消費、關注平臺)計算。
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