CN110427404A - 一种区块链跨链数据检索系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于文本分类的跨链数据检索系统，包括区块链文本分类训练模块、查询文本分类模块和数据查询模块。所述区块链文本分类训练模块用于训练不同区块链业务信息的分类模型，以便于后续查询调用；所述查询文本分类模块用于对用户所查询的信息进行分类，以便于确定初始所查询的区块链；所述数据查询模块用于在区块链内部确定与查询内容最为相近的结果。本发明能够解决现有的区块链浏览器无法提供业务查询、查询效率低等问题。

Description

一种区块链跨链数据检索系统

技术领域

本发明属于区块链技术领域，特别涉及一种区块链跨链数据检索系统。

背景技术

BlockChain(区块链)的概念于2009年被中本聪提出，近年来一直是学术界和工业界非常热门的研究方向。区块链存在不同的公有链、联盟链、私有链，每种技术的区块链保存的数据格式、查询、解析方法都不一样。如何打通不同区块链进而实现数据互通，是区块链商业应用落地的基础技术。

公有链存在比特币、以太坊、EOS等，联盟链存在Fabric，代码开源，每个企业都可以下载源代码进行编译，根据应用场景建立公有链、联盟链、私有链，不同区块链上的数据与业务存在一定的关系，数据格式不同，不同的区块链类似于不同的操作系统，相当于单机版电脑，要把这些电脑中的数据进行汇聚实现互通，并实现事务一致性。要实现对不同链上的数据进行跨链、实时检索则遇到了问题，需要对不同的区块链开发对应的服务并进行暴露，业务应用系统如DAPP调用不同链的服务获得数据，再对数据进行分别解析、加载，操作复杂，处理效率低下，开发难度较大。

现如今市面上存在的区块链浏览器可以查询到区块中包含的交易信息，以及区块的高度、哈希值、发布时间和开采的矿工等等。部分区块链浏览器还会显示全网算力、算力难度以及其他的一些参考内容。但针对区块链具体的业务信息还是无法进行查询，比如用户在做查询慈善方向的区块链时，只能查询区块中包含的交易信息，确无法查询到区块中具体的慈善项目信息。

而且目前市面上的区块链浏览器为了方便用户查询多条区块链上的内容，会将多条链的区块链浏览器集中在一个网站上，方便用户在多个区块浏览器中自由切换。需要注意的是，能自由切换区块浏览器，并不代表可以将数字资产进行跨链交易。区块链浏览器仅提供区块查询功能。

发明内容

本发明一种基于文本分类的跨链数据检索系统，用以解决现有的区块链浏览器无法提供业务查询、查询效率低等普遍存在的问题。

本发明实施例之一，一种区块链跨链数据检索系统，该检索系统包括，

区块链文本分类训练模块，用于训练不同区块链业务信息的文本分类模型，以供后续查询调用；

查询文本分类模块，调用文本分类模型，对用户所查询的信息进行分类，根据分类结果确定用户所查询的区块链，然后向该区块链发起跨链请求；

数据查询模块，对于用户发起的跨链请求，在区块链内部确定与查询内容最为相近的结果。

所述区块链文本分类训练模块对于分类模型的训练过程包括：对各区块链中区块内容收集汇总，经过文本预处理后，进行文本的特征提取，再通过分类算法针对不同区块链数据进行分类，保存分类模型。

所述数据查询模块，对用户发起的跨链请求进行查询，当区块链接收到用户的跨链请求后，调用请求的查询合约，该区块链的节点会对其文本与本区块链中的内容进行文本相似度排序，最终返回用户其相似度最高的结果，如果相似度高于合约设置的最小置信度，则根据合约发放查询费用给节点。

本发明实施例与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：

本发明设计和实现的基于文本分类的跨链查询系统有效的解决了现有的区块链浏览器无法提供业务查询、查询效率低等问题；

采用文本相似度提供最可靠的区块链业务内容查询，使用文本分类能够在消耗资源最小的情况下提高查询效率；

基于智能合约的跨链数据查询交易的方法，能够最大限度的满足当今社会对知识付费的重视。

本发明提出的整个系统充分考虑了区块链业务的特性，能够在各种业务场景下发挥最大的数据查询效果。

附图说明

通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，其中：

图1是根据本发明实施例之一的区块链跨链查询框架图。

图2是根据本发明实施例之一的文本分类训练流程图。

图3是根据本发明实施例之一的查询文本分类模块流程图。

图4是根据本发明实施例之一的数据查询模块流程图。

具体实施方式

根据一个或者多个实施例，一种基于文本分类的跨链数据检索系统，包括区块链文本分类训练模块、查询文本分类模块和数据查询模块。所述区块链文本分类训练模块用于训练不同区块链业务信息的分类模型，以便于后续查询调用；所述查询文本分类模块用于对用户所查询的信息进行分类，以便于确定初始所查询的区块链；所述数据查询模块用于在区块链内部确定与查询内容最为相近的结果。该检索系统的工作流程如图1所示。

根据一个或者多个实施例，如图2所示，本实施方案涉及区块链文本分类训练模块是针对各条不同的区块链来说，需要对其进行各区块链中区块内容收集汇总，经过文本预处理包括分词及去除停用词等流程后，在进行基于word2vec方法得到各个词的词向量和词与词之间的相似度，进而进行文本的特征提取，然后再通过KNN分类算法针对不同区块链数据进行分类，保存分类模型。

本实施方案涉及文本预处理是文本分类过程中必不可少的一个操作，因为后续的分类操作需要将文本转化成数字向量来进行操作。目前文本预处理已经有很多比较成熟的算法和工具。文本预处理包括两个主要步骤，第一个是文本分词，第二个是去停用词。常见的文本分词主要有正向最大匹配、反向最大匹配、双向最大匹配、语言模型方法、最短路径算法等。去停用词也是预处理过程中不可缺少的一部分，因为并不是文本中每一个单词或字符都能够表征这个文本，比如“这个”、“的”、“一二三四”、“我你他”、“0 1 2 ……9”等等，这些词就应当从文本中清除掉。

本实施方案涉及的word2vec是Google于2013年新开放的一款棊于深度学习(DeepLearning)的工具，该工具将词语转变为向量的工具，通过计算两个词向量之间的佘弦值来计算相似度。word 2vec工具将经过分词后的文本语料作为输入，通过学习得到此向量模型。它首先从训练文本数据构造一个词表，然后学习词的向量表示。

本实施方案涉及的KNN算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。

kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，kNN方法较其他方法更为适合。

KNN算法流程如下所示：

1.准备数据，对数据进行预处理；

2.选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组；

3.设定参数分类类别，这里的看代表数区块链的个数；

4.设定一个大小为k的的按距离由大到小的优先级队列，用于存储最近邻训练元组。随机从训练元组中选取k个元组作为初始的最近邻元组，分别计算测试元组到这k个元组的距离，将训练元组标号和距离存入优先级队列；

5.遍历训练元组集，计算当前训练元组与测试元组的距离，将所得距离L与优先级队列中的最大距离L_Max；

6.进行比较。若L＝L_Max，则舍弃该元组，遍历下一个元组。若L<L_Max，删除优先级队列中最大距离的元组，将当前训练元组存入优先级队列。

7.遍历完毕，计算优先级队列中k个元组的多数类，并将其作为测试元组的类别。

8.测试集测试完毕后计算误差率。

根据一个或者多个实施例，如图3所示，本实施方案涉及查询文本分类模块针对用户查询的文本经过文本预处理和word2vec方法得到各个词的词向量，最终调用文本训练生成的分类模型，确定最终的分类结果，然后向该区块链发起跨链请求。最终查询的结果需要通过阈值检验，如果不满足，则重新在次优先级区块链中查询，直到满足设定条件为止。

根据一个或者多个实施例，如图4所示，本实施方案涉及数据查询模块是区块链针对用户发起的跨链请求进行查询。当区块链接收到用户的跨链请求后，调用请求的查询合约，该区块链的节点会对其文本与本区块链中的内容进行文本相似度排序，最终返回用户其相似度最高的结果，如果相似度高于合约设置的最小置信度，则根据合约发放查询费用给节点。

本实施方案涉及查询智能合约输入的是查询内容，最低置信度，查询时间，查询费用；输出的是查询结果。在规定查询时间内，如果查询置信度大于或等于最低置信度，根据合约返回查询区块信息数据包括业务数据；如果置信度小于最低置信度，根据合约细则不用返回数据。规定时间结束，在满足最低置信度的查询内容中，选取置信度最大的内容作为查询结果，并调用合约发放费用。

本实施方案涉及查询合约的算法流程如下：

本发明相较于传统的区块链跨链数据查询方式有效的解决了现有的区块链浏览器无法提供业务查询、查询效率低等问题。本发明采用文本相似度提供最可靠的区块链业务内容查询，本发明使用文本分类能够在消耗资源最小的情况下提高查询效率。本发明基于智能合约的跨链数据查询交易的方法，能够最大限度的满足当今社会对知识付费的重视。本发明提出的整个系统充分考虑了区块链业务的特性，能够在各种业务场景下发挥最大的数据查询效果。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种区块链跨链数据检索系统，其特征在于，该检索系统包括，

区块链文本分类训练模块，用于训练不同区块链业务信息的文本分类模型，以供后续查询调用；

查询文本分类模块，调用文本分类模型，对用户所查询的信息进行分类，根据分类结果确定用户所查询的区块链，然后向该区块链发起跨链请求；

数据查询模块，对于用户发起的跨链请求，在区块链内部确定与查询内容最为相近的结果。

2.根据权利要求1所述的区块链跨链数据检索系统，其特征在于，所述区块链文本分类训练模块对于分类模型的训练过程包括：

对各区块链中区块内容收集汇总，经过文本预处理后，进行文本的特征提取，再通过分类算法针对不同区块链数据进行分类，保存分类模型。

3.根据权利要求2所述的区块链跨链数据检索系统，其特征在于，所述数据查询模块，对用户发起的跨链请求进行查询，

当区块链接收到用户的跨链请求后，调用请求的查询合约，该区块链的节点会对其文本与本区块链中的内容进行文本相似度排序，最终返回用户其相似度最高的结果，如果相似度高于合约设置的最小置信度，则根据合约发放查询费用给节点。

4.一种区块链跨链数据检索方法，其特征在于，该方法包括步骤：

训练不同区块链业务信息的文本分类模型，以供后续查询调用；

调用文本分类模型，对用户所查询的信息进行分类，根据分类结果确定用户所查询的区块链，然后向该区块链发起跨链请求；

对于用户发起的跨链请求，在区块链内部确定与查询内容最为相近的结果。

5.一种区块链跨链数据检索装置，其特征在于，所述检索装置包括存储器；以及

耦合到所述存储器的处理器，该处理器被配置为执行存储在所述存储器中的指令，所述处理器执行以下操作：

训练不同区块链业务信息的文本分类模型，以供后续查询调用；

调用文本分类模型，对用户所查询的信息进行分类，根据分类结果确定用户所查询的区块链，然后向该区块链发起跨链请求；

对于用户发起的跨链请求，在区块链内部确定与查询内容最为相近的结果。

6.一种区块链跨链数据检索平台，其特征在于，所述检索平台包括服务器，服务器具有存储器；以及

耦合到所述存储器的处理器，该处理器被配置为执行存储在所述存储器中的指令，所述处理器执行以下操作：

训练不同区块链业务信息的文本分类模型，以供后续查询调用；

调用文本分类模型，对用户所查询的信息进行分类，根据分类结果确定用户所查询的区块链，然后向该区块链发起跨链请求；

对于用户发起的跨链请求，在区块链内部确定与查询内容最为相近的结果。