[發(fā)明專利]基于區(qū)塊鏈的信譽(yù)共享雙階段數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110677792.6
• 申請(qǐng)日: 2021-06-18
• 公開（公告）號(hào): CN113344404B
• 公開（公告）日: 2023-08-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王利娥;馬士乾;李先賢
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣西師范大學(xué)
• 主分類號(hào): G06Q10/0639
• 分類號(hào): G06Q10/0639;G06F16/27;G06F16/245;G06N20/00;G06N5/01;G06F21/64;G06F21/60
• 代理公司: 桂林市持衡專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 45107
• 代理人: 陳躍琳

1.基于區(qū)塊鏈的信譽(yù)共享雙階段數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方法，其特征是，包括步驟如下：

步驟1、任務(wù)參與者向區(qū)塊鏈上的感知任務(wù)平臺(tái)申請(qǐng)注冊(cè)，請(qǐng)求加入感知網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行感知任務(wù)；在此過程中，任務(wù)參與者將自己的個(gè)人信息通過加密的方式發(fā)送到區(qū)塊鏈上的感知任務(wù)平臺(tái)，并授權(quán)區(qū)塊鏈上的感知任務(wù)平臺(tái)查詢自己在各領(lǐng)域的信譽(yù)值；

步驟2、任務(wù)發(fā)布者向區(qū)塊鏈上的感知任務(wù)平臺(tái)發(fā)布任務(wù)要求；

步驟3、區(qū)塊鏈上所有的區(qū)塊鏈上的感知任務(wù)平臺(tái)根據(jù)任務(wù)要求向任務(wù)參與者發(fā)布感知任務(wù)，若任務(wù)參與者同意加入此次任務(wù)，便會(huì)將自己的個(gè)人信息提交給區(qū)塊鏈上的感知任務(wù)平臺(tái)作為任務(wù)參與的證明；

步驟4、區(qū)塊鏈上的感知任務(wù)平臺(tái)將任務(wù)參與者的個(gè)人信息作為輸入，查詢?cè)撊蝿?wù)參與者與任務(wù)要求相關(guān)領(lǐng)域的信譽(yù)值，并計(jì)算這些領(lǐng)域的綜合信譽(yù)值；根據(jù)任務(wù)要求中的人數(shù)選定綜合信譽(yù)值較高的任務(wù)參與者作為正式任務(wù)參與者，并向正式任務(wù)參與者分發(fā)公鑰和身份證明；

步驟5、正式任務(wù)參與者收到公鑰和身份證明后，根據(jù)任務(wù)要求執(zhí)行感知任務(wù)，進(jìn)行感知數(shù)據(jù)的收集；

步驟6、正式任務(wù)參與者完成感知數(shù)據(jù)的收集后，利用區(qū)塊鏈上的感知任務(wù)平臺(tái)分發(fā)的公鑰進(jìn)行加密后得到加密感知數(shù)據(jù)，并將加密感知數(shù)據(jù)發(fā)往區(qū)塊鏈上的感知任務(wù)平臺(tái)，；

步驟7、區(qū)塊鏈上的感知任務(wù)平臺(tái)對(duì)正式任務(wù)參與者發(fā)送來的加密感知數(shù)據(jù)進(jìn)行解密后得到感知數(shù)據(jù)，利用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的真值發(fā)現(xiàn)算法對(duì)感知數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估，得到評(píng)估后的感知數(shù)據(jù)集；

步驟8、區(qū)塊鏈上的感知任務(wù)平臺(tái)將評(píng)估后的感知數(shù)據(jù)集發(fā)送給任務(wù)發(fā)布者，任務(wù)發(fā)布者得到所需的數(shù)據(jù)，整個(gè)任務(wù)的執(zhí)行過程結(jié)束。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于區(qū)塊鏈的信譽(yù)共享雙階段數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方法，其特征是，步驟4中，綜合信譽(yù)值C為：

式中，R_i為第i個(gè)領(lǐng)域的信譽(yù)值；X_i為第i個(gè)領(lǐng)域的權(quán)重，n為選定的領(lǐng)域個(gè)數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于區(qū)塊鏈的信譽(yù)共享雙階段數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方法，其特征是，步驟7中，利用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的真值發(fā)現(xiàn)算法對(duì)感知數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估，得到評(píng)估后的感知數(shù)據(jù)的具體過程如下：

步驟7.1、利用給定的帶有質(zhì)量等級(jí)標(biāo)記感知數(shù)據(jù)對(duì)決策樹進(jìn)行離線訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的對(duì)決策樹模型；

步驟7.2、將所有正式任務(wù)參與者發(fā)送來的感知數(shù)據(jù)送入到訓(xùn)練好的對(duì)決策樹模型中，得到每個(gè)感知數(shù)據(jù)的質(zhì)量等級(jí)；

步驟7.3、基于給定的質(zhì)量等級(jí)比重分別從不同質(zhì)量等級(jí)的感知數(shù)據(jù)中選取感知數(shù)據(jù)來組成初篩感知數(shù)據(jù)集；

步驟7.4、將初篩感知數(shù)據(jù)集作為真值發(fā)現(xiàn)算法的初始真值進(jìn)行迭代計(jì)算，得到評(píng)估后的感知數(shù)據(jù)集。