[發明專利]一種基于云計算和區塊鏈的信息處理方法及裝置

在審

• 申請號: 202011425822.6
• 申請日: 2020-12-09
• 公開（公告）號: CN113297626A
• 公開（公告）日: 2021-08-24
• 發明（設計）人: 顧黎明
• 申請（專利權）人: 蘇州律點信息科技有限公司
• 主分類號: G06F21/64
• 分類號: G06F21/64;G06N3/02;G06N3/08;G06F16/27
• 代理公司: 蘇州瞪羚知識產權代理事務所(普通合伙) 32438
• 代理人: 張宇

1.一種基于云計算和區塊鏈的信息處理方法，其特征在于，包括：

在獲取到第一區塊鏈業務信息與第二區塊鏈業務信息之后，獲取所述第一區塊鏈業務信息的第一區塊屬性和所述第二區塊鏈業務信息的第二區塊屬性；其中，所述第一區塊鏈業務信息中包括第一區塊鏈標識，所述第二區塊鏈業務信息中包括第二區塊鏈標識；

獲取所述第一區塊屬性中的每一個屬性值與所述第二區塊屬性中的每一個屬性值，得到第一屬性值集；

確定所述第一屬性值集中的任意兩個屬性值之間的關聯度，得到關聯度序列；將所述關聯度序列中的關聯系數小于第一預定系數的關聯度調整為第一預定系數，得到關聯度系數序列；

對所述關聯度系數序列進行系數異常驗證，得到第一驗證結果，其中，所述第一驗證結果用于指示所述第一區塊鏈標識與所述第二區塊鏈標識為同一區塊鏈標識或者為不同區塊鏈標識。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定所述第一屬性值集中的任意兩個屬性值之間的關聯度，得到關聯度序列，包括：將所述第一屬性值集中的每一個屬性值確定為當前屬性值，執行以下步驟，直到遍歷所述第一屬性值集：計算所述當前屬性值與所述第一屬性值集中的每一個屬性值的關聯度，將計算得到的多個所述關聯度確定為所述關聯度序列中的一個列表。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，確定兩個所述屬性值之間的關聯度，包括：計算兩個所述屬性值的內積，得到計算結果；將所述計算結果確定為兩個所述屬性值之間的所述關聯度。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述關聯度序列中的關聯系數小于第一預定系數的關聯度調整為第一預定系數，得到關聯度系數序列，包括：將所述關聯度序列中的每一個系數確定為當前系數，執行以下步驟，直到遍歷所述關聯度序列：獲取所述當前系數；在所述當前系數小于所述第一預定系數的情況下，將所述當前系數調整為所述第一預定系數；在遍歷完成后，將調整后的所述關聯度序列確定為所述關聯度系數序列。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述關聯度系數序列進行系數異常驗證，得到第一驗證結果，包括：將所述關聯度系數序列轉換為關聯度系數單元；將所述關聯度系數序列、所述關聯度系數單元、所述第一區塊屬性與所述第二區塊屬性輸入到預定公式中，得到所述第一區塊鏈業務信息與所述第二區塊鏈業務信息的整合系數；使用目標神經網絡模型驗證所述整合系數，得到所述第一驗證結果。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在得到所述第一驗證結果之后，所述方法還包括：在所述第一驗證結果大于或等于第二預定系數的情況下，確定所述第一區塊鏈標識與所述第二區塊鏈標識為同一區塊鏈標識；在所述第一驗證結果小于所述第二預定系數的情況下，確定所述第一區塊鏈標識與所述第二區塊鏈標識為不同區塊鏈標識。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在獲取所述第一區塊鏈業務信息的所述第一區塊屬性和所述第二區塊鏈業務信息的所述第二區塊屬性之前，所述方法還包括：獲取一組樣本區塊鏈業務信息組；將所述一組樣本區塊鏈業務信息組輸入到原始神經網絡模型中，訓練所述原始神經網絡模型，直到得到目標神經網絡模型，其中，所述目標神經網絡模型用于驗證所述第一區塊鏈標識與所述第二區塊鏈標識是否為同一區塊鏈標識。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述將所述一組樣本區塊鏈業務信息組輸入到原始神經網絡模型中，訓練所述原始神經網絡模型，直到得到目標神經網絡模型包括：從所述樣本區塊鏈業務信息組中確定出第一樣本區塊鏈業務信息與第二樣本區塊鏈業務信息；確定所述第一樣本區塊鏈業務信息與所述第二樣本區塊鏈業務信息的整合系數；通過所述整合系數確定出所述原始神經網絡模型差異系數；在所述差異系數大于第三預定系數的情況下，調整所述原始神經網絡模型，直到所述差異系數小于或等于所述第三預定系數。