[發明專利]一種基于關聯規則模型訓練的區塊鏈共識方法和系統

有效

• 申請號: 202010317938.1
• 申請日: 2020-04-21
• 公開（公告）號: CN111680076B
• 公開（公告）日: 2023-08-22
• 發明（設計）人: 李引
• 申請（專利權）人: 廣州中科易德科技有限公司
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06F16/27;G06Q30/0201
• 代理公司: 廣州容大知識產權代理事務所(普通合伙) 44326
• 代理人: 潘素云

1.一種基于關聯規則模型訓練的區塊鏈共識方法，其特征在于，包括如下步驟：

主體生成大數據采集信息發送給節點，節點將該大數據采集信息廣播到相鄰節點；

采用關聯規則模型訓練共識算法進行計算和驗證，節點驗證大數據采集信息的有效性，將其放入緩存池，直到緩沖池中的數據集合A的數量n達到閾值α；

節點用參數和數據獲取器獲取鏈上存儲的所有大數據采集信息Z，與緩沖池中當前的數據集合A進行合并，采用關聯規則算法，挖掘其中存在的關聯規則模型，當滿足參數閾值要求時停止；

節點完成關聯規則模型的計算，將關聯規則模型參數存儲到區塊頭，生成第一條區塊鑄幣交易用于記錄該節點獲得記賬獎勵，同時將數據集合A生成n條數據采集交易和其他轉賬交易一起進行打包成區塊體，將區塊頭與區塊體進行合并生成區塊并進行全網廣播；

其他節點收到新區塊的信息，共識驗證器對其進行驗證；當采用的關聯規則共識模型時，節點將利用參數和數據獲取器獲取鏈上存儲的所有大數據采集信息Z，與本節點緩沖池中當前的數據集合B進行合并后生成D’，根據關聯規則模型計算得出的頻繁項集，計算頻繁項集在D’中的支持度和置信度是否滿足最小支持度閾值和最小置信度閾值要求，如果達到閾值要求，則將該區塊放入本地區塊鏈中；

采用關聯規則模型訓練共識算法進行計算和驗證之前，還包括：

節點共識算法調度器選擇共識算法，如果為關聯規則模型訓練共識算法，則采用關聯規則模型訓練共識算法進行計算和驗證，否則采用傳統區塊鏈共識算法進行計算和驗證；

閾值α通過智能合約的方式和由所有節點參與者投票決定；最小支持度閾值和最小置信度閾值通過智能合約的方式由所有節點參與者投票決定。

2.根據權利要求1所述的基于關聯規則模型訓練的區塊鏈共識方法，其特征在于，數據信息直接以數據貢獻交易的方式存儲在區塊鏈上，數據貢獻交易的形式表達為{主體錢包地址，數據采集獎勵金額，數據信息}；或者數據信息將其進行梳理整理后放入外部數據存儲系統，返回一個數據存儲的資源定位符。

3.根據權利要求1所述的基于關聯規則模型訓練的區塊鏈共識方法，其特征在于，底層區塊鏈如果基于以太坊、EOS的具有智能合約機制的區塊鏈平臺，則數據信息是將數據信息封裝后作為參數并對智能合約的方法調用，當該數據信息經過智能合約驗證通過之后，再通過智能合約往主體錢包地址轉賬，金額為數據采集獎勵金額。

4.根據權利要求1所述的基于關聯規則模型訓練的區塊鏈共識方法，其特征在于，關聯規則算法采用Apriori算法或FP-樹頻集算法；參數閾值是指最小支持度閾值和最小置信度閾值。