CN110519229B - 一种基于区块链的价值资产处理系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于区块链的价值资产处理系统，其技术方案要点是包括区块处理端、若干行为获取子系统以及若干数据处理子系统，行为获取子系统用于获取用户行为，并根据用户行为生成用户行为信息，数据处理子系统配置有行为信息表，数据处理子系统通过行为信息表筛选用户行为信息以生成对应的用户行为数据。通过这样设置，实现了将用户行为对企业或者平台的实际贡献值数据化。各个用户终端均具有所有的价值资产密文，实现了对价值资产数据的去中心化加密处理，且各个用户终端具有各自的价值资产秘钥，因此各个用户终端具有各自的价值资产数据，以保证价值资产数据的安全性。

Description

一种基于区块链的价值资产处理系统
技术领域
本发明涉及数据处理领域，更具体的说是涉及一种基于区块链的价值资产处理系统。
背景技术
用户于企业或者平台上的消费、投资、注册、传播等各种行为都会对企业或者平台的成长提供帮助，将用户于企业或者平台上的各种有价值的行为数据化，以计算个人对企业或者平台的实际贡献值，是未来企业或者平台发展的新方向。随着移动互联网、物联网、云计算等新一代信息技术的迅猛发展，使得数据的处理更加得心应手，然而数据在处理过程中，主要考虑数据信息安全问题。在大数据时代，每个人的信息都处于可能泄露的风险之中，如何解决数据的安全问题，是当前受到社会广泛关注的热点话题。
区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。而通过区块链技术对数据进行处理，则可以保证数据的安全性。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种基于区块链的价值资产处理系统，以将用户对企业的实际贡献值数据化和解决数据的安全问题。
为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：一种基于区块链的价值资产处理系统，包括若干行为获取子系统、若干数据处理子系统以及一个区块处理端，所述行为获取子系统用于获取用户行为，并根据用户行为生成用户行为信息，所述数据处理子系统配置有行为信息表，所述数据处理子系统通过所述行为信息表筛选用户行为信息以生成对应的用户行为数据，每一用户行为数据包括用户行为值以及该用户行为值对应的用户行为类；
所述数据处理子系统配置有价值资产处理模块，所述价值资产处理模块配置有价值资产处理策略，所述价值资产处理策略包括所述数据处理子系统根据不同的用户行为类对应的权重值不同，处理所述用户行为值以生成该用户的价值资产值，所述价值资产值反映用户行为对应的实际贡献，以所述价值资产值和对应的用户生成对应的价值资产数据；
所述区块处理端配置有价值资产量化评估加密模块，所述价值资产量化评估加密模块配置有价值资产数据加密策略，所述价值资产数据加密策略包括所述区块处理端接收价值资产数据，并通过预设的价值资产加密算法对价值资产数据进行加密得到价值资产密文和价值资产秘钥，所述区块处理端收集在预设的价值资产加密时间内生成的所有价值资产密文以形成价值资产密文信息，所述区块处理端将所述价值资产密文信息发送到所有的用户终端，并删除所述区块处理端的价值资产密文信息，所述区块处理端根据用户数据将对应的价值资产秘钥发送到对应的用户终端，并删除所述区块处理端的价值资产秘钥。
作为本发明的进一步改进，所述用户行为类包括讲课行为类，所述讲课行为类中对应的价值资产值通过价值资产处理策略计算获得，所述价值资产处理策略获取讲课相关信息以计算得到该讲课行为的价值资产值，所述讲课相关信息包括讲师级别、讲课时长、听课人数。
作为本发明的进一步改进，所述讲课行为类对应的价值资产处理策略的计算公式为：
S1＝a1(d×t)+b1n
其中，S1是讲课行为类得到的价值资产值，a1，b1是预设的权重参数，d是讲师级别、t是讲课时长，n是听课人数。
作为本发明的进一步改进，所述用户行为类包括听课行为类，所述听课行为类中对应的价值资产值通过价值资产处理策略计算获得，所述价值资产处理策略获取听课相关信息以计算得到该听课行为的价值资产值，所述听课相关信息包括听课时间、听课后是否评价、听课后评价的及时性。
作为本发明的进一步改进，所述听课行为类对应的价值资产处理策略的计算公式为：
H1＝c1×t1+d1(k-t2)
其中，H1是听课行为类得到的价值资产值，c1，d1是预设的权重参数，k是最迟评价时间，t1是听课时间、t2是完成听课到完成评价的时间。
作为本发明的进一步改进，所述用户行为类包括文章发表行为类，所述文章发表行为类中对应的价值资产值通过价值资产处理策略计算获得，所述价值资产处理策略获取文章相关信息以计算得到该文章发表的价值资产值，所述文章相关信息包括文章点赞数、文章转发数、文章收藏数、文章评价类别。
作为本发明的进一步改进，所述文章发表行为类对应的价值资产处理策略的计算公式为：
E1＝d+(a1×n+b1×m+c1×k+e1×h)
其中，E1是文章发表行为类得到的价值资产值，a1，b1，c1，e1是预设的权重参数，d是不同类别文章对应的权重参数，n是文章点赞数，m是文章转发数，k是文章收藏数，h是文章评价类别。
作为本发明的进一步改进，所述用户行为类包括文章审核行为类，所述文章审核行为类中对应的价值资产值通过价值资产处理策略计算获得，所述价值资产处理策略获取文章相关信息以计算得到该文章审核的价值资产值，所述文章相关信息包括文章审核进度、文章类别。
作为本发明的进一步改进，所述文章审核行为类对应的价值资产处理策略的计算公式为：
G1＝a1×d+b1×h
其中，G1是文章审核行为类得到的价值资产值，a1、b1是预设的权重参数，d是不同类别文章对应的初始值，h是审核进度。
作为本发明的进一步改进，所述用户行为类包括专利行为类，所述专利行为类中对应的价值资产值通过价值资产处理策略计算获得，所述价值资产处理策略获取专利相关信息以计算得到该专利行为的价值资产值，所述专利相关信息包括专利类别、专利转让收益、专利实施收益；
所述专利行为类对应的价值资产处理策略的计算公式为：
F1＝a1×d+b1×k+c1×t
其中，F1是专利行为类得到的价值资产值，a1，b1，c1是预设的权重参数，d是专利类别，k是专利转让收益，t是专利实施收益。
本发明的有益效果：通过区块处理端、若干行为获取子系统以及若干数据处理子系统的设置，实现了将用户行为对企业的实际贡献值数据化。各个用户终端均具有所有的价值资产密文，实现了对价值资产数据的去中心化加密处理，且各个用户终端具有各自的价值资产秘钥，因此各个用户终端具有各自的价值资产数据，以保证价值资产数据的安全性。
附图说明
图1为本发明的系统原理图；
图2为本发明的系统框架图；
图3为消费行为类用户行为的资产值计算原理图；
图4为参加活动行为类用户行为的资产值计算原理图；
图5为讲课行为类用户行为的资产值计算原理图；
图6为听课行为类用户行为的资产值计算原理图；
图7为文章发表行为类用户行为的资产值计算原理图；
图8为文章审核行为类用户行为的资产值计算原理图；
图9为专利行为类用户行为的资产值计算原理图。
附图标记：100、行为获取子系统；200、数据处理子系统；210、行为信息表；220、价值资产处理模块；300、区块处理端；310、价值资产量化评估加密模块。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明进一步详细说明。
参照图1、图2所示，本实施例的一种基于区块链的价值资产处理系统，包括区块处理端300、若干行为获取子系统100以及若干数据处理子系统200，行为获取子系统100用于获取用户行为，并根据用户行为生成用户行为信息，数据处理子系统200配置有行为信息表210，数据处理子系统200通过行为信息表210筛选用户行为信息以生成对应的用户行为数据，每一用户行为数据包括用户行为值以及该用户行为值对应的用户行为类；用户行为类包括有投资行为类、消费行为类、实名注册行为类、参加活动行为类、文章发表行为类、文章审核行为类、转发行为类、被转发行为类、被评价行为类、收藏行为类、被收藏行为类、讲课行为类、听课行为类、听课评价行为类、专利行为类、专利转让行为类、专利产业化行为类等。
例如用户A消费了100元后，行为获取子系统100获取用户A的消费行为，并通过行为信息表210生成用户行为值为100元，用户行为类为消费行为类。
数据处理子系统200配置有价值资产处理模块220，价值资产处理模块220配置有价值资产处理策略，价值资产处理策略包括数据处理子系统200根据不同的用户行为类对应的权重值不同，处理用户行为值以生成该用户的价值资产值，价值资产值反映用户行为对应的实际贡献，以价值资产值和对应的用户生成对应的价值资产数据。
在价值资产处理策略中，不同用户行为类对应的权重值不同，例如消费行为类于价值资产处理策略中的权重值为0.6，因此例如用户A消费了100元，用户A通过价值资产处理策略计算得到的价值资产值为60。
区块处理端300配置有价值资产量化评估加密模块310，价值资产量化评估加密模块310配置有价值资产数据加密策略，价值资产数据加密策略包括区块处理端300接收价值资产数据，并通过预设的价值资产加密算法对价值资产数据进行加密得到价值资产密文和价值资产秘钥，区块处理端300收集在预设的价值资产加密时间内生成的所有价值资产密文以形成价值资产密文信息，所述区块处理端300将所述价值资产密文信息发送到所有的用户终端，并删除区块处理端300的价值资产密文信息，区块处理端300根据用户数据将对应的价值资产秘钥发送到对应的用户终端，并删除区块处理端300的价值资产秘钥；价值资产加密算法配置为哈希算法，用户终端可以为公司电脑端或者用户手机端，只有用户终端具有价值资产密文和对应的价值资产秘钥，因此只有用户终端能够获取价值资产数据。价值资产加密算法配置为哈希算法。
例如用户A有价值资产值为60，用户A的价值资产值经过价值资产数据加密策略加密后，将产生的价值资产密文发送到所有用户终端，将产生的价值资产秘钥发送到用户A的用户终端，因此只有用户A的用户终端能够获取用户A的价值资产值为60。
参照图3所示，用户行为类包括消费行为类，消费行为类中对应的价值资产值通过价值资产处理策略计算获得，价值资产处理策略获取消费相关信息以计算得到该消费行为的价值资产值，消费相关信息包括消费金额。
消费行为类对应的价值资产处理策略的计算公式可以为：
P1＝a1×k
其中，P1是消费行为类得到的价值资产值，a1是预设的权重参数，k是消费金额，消费金额越大，则这次消费行为对企业带来的实际贡献越大，因此参考消费金额来对消费行为价值资产值进行计算。
参照图4所示，用户行为类包括参加活动行为类，参加活动行为类中对应的价值资产值通过价值资产处理策略计算获得，价值资产处理策略获取参加活动相关信息以计算得到该参加活动行为的价值资产值，参加活动相关信息包括参加活动时间、参加活动完整度；参加活动时间指的是用户参加该活动花费的时间，参加活动完整度指的是用户参加该活动花费的时间与该活动的总时间的比值，参加活动完整度可表明用户是否有迟到或早退。
参加活动行为类对应的价值资产处理策略的计算公式可以为：
K1＝a1×p×t
其中，K1是参加活动行为类得到的价值资产值，a1是预设的权重参数，p是参加活动完整度，t是参加活动时间，参加活动时间越多、参加活动完整度越高，则这次参加活动行为对企业带来的实际贡献越大，因此参考参加活动时间、参加活动完整度来对参加活动行为价值资产值进行计算。
参照图5所示，用户行为类包括讲课行为类，讲课行为类中对应的价值资产值通过价值资产处理策略计算获得，价值资产处理策略获取讲课相关信息以计算得到该讲课行为的价值资产值，讲课相关信息包括讲师级别、讲课时长、听课人数；讲师级别包括有初级讲师、中级讲师和高级讲师。
讲课行为类对应的价值资产处理策略的计算公式可以为：
S1＝a1(d×t)+b1n
其中，S1是讲课行为类得到的价值资产值，a1，b1是预设的权重参数，d是讲师级别、t是讲课时长，n是听课人数，讲师级别越高、讲课时长越长、听课人数越多，则这次讲课行为对企业带来的实际贡献越大，因此参考讲师级别、讲课时长、听课人数来对讲课行为价值资产值进行计算。
参照图6所示，用户行为类包括听课行为类，听课行为类中对应的价值资产值通过价值资产处理策略计算获得，价值资产处理策略获取听课相关信息以计算得到该听课行为的价值资产值，听课相关信息包括听课时间、听课后是否评价、听课后评价的及时性。
听课行为类对应的价值资产处理策略的计算公式可以为：
H1＝c1×t1+d1(k-t2)
其中，H1是听课行为类得到的价值资产值，c1，d1是预设的权重参数，k是预设的最迟评价时间，超过该时间则无法进行评价，t1是听课时间、t2是完成听课到完成评价的时间，若用户在最迟评价时间内未作出评价，则t2取值为K；听课时间越长，用户听课后进行评价且听课后用户评价越快，则用户的听课行为对企业带来的实际贡献越大，因此参考听课时间、听课后是否评价、听课后评价的及时性来对听课行为价值资产值进行计算。
参照图7所示，用户行为类包括文章发表行为类，文章发表行为类中对应的价值资产值通过价值资产处理策略计算获得，价值资产处理策略获取文章相关信息以计算得到该文章发表的价值资产值，文章相关信息包括文章类别、文章点赞数、文章收藏数、文章转发数、文章评价类别；文章类别包括有管理类、项目构建类、平台(系统)构建类、企业互联网化(数据化)类、设计研发类、前沿科技类、新闻时政类、财经类、影视文化类等，文章评价类别可分为极差、较差、中等、较好、极好五种类别。
文章发表行为类对应的价值资产处理策略的计算公式可以为：
E1＝d+(a1×n+b1×m+c1×k+e1×h)
其中，E1是文章发表行为类得到的价值资产值，a1，b1，c1，e1是预设的权重参数，d是不同类别文章对应的初始值，n是文章点赞数，m是文章收藏数,，k是文章转发数，h是文章评价类别。不同类别文章的撰写完成难度不同，用户发表的文章的完成难度越高、文章发表后文章点赞数越高、文章收藏数越高、文章转发数越高、文章评价越好，则用户的该文章发表行为对企业带来的实际贡献越高，因此参考文章类别、文章点赞数、文章收藏数、文章转发数、文章评价类别来对用户文章发表行为的价值资产值进行计算。
参照图8所示，用户行为类包括文章审核行为类，文章审核行为类中对应的价值资产值通过价值资产处理策略计算获得，价值资产处理策略获取文章相关信息以计算得到该文章审核的价值资产值，文章相关信息包括文章审核进度、文章类别；审核进度包括有一审、二审和三审。
文章审核行为类对应的价值资产处理策略的计算公式可以为：
G1＝a1×d+b1×h
其中，G1是文章审核行为类得到的价值资产值，a1、b1是预设的权重参数，d是不同类别文章对应的初始值，h是审核进度。不同审核进度的审核要求不同，因此审核难度不同，不同类别文章审核时对审核人员的知识储备要求不同，因此因此审核难度也不同，审核越难，该用户的审核行为对企业的实际贡献越大，因此参考文章审核进度、文章类别来对用户文章审核行为的价值资产值进行计算。
参照图9所示，用户行为类包括专利行为类，专利行为类中对应的价值资产值通过价值资产处理策略计算获得，价值资产处理策略获取专利相关信息以计算得到该专利行为的价值资产值，专利相关信息包括专利类别、专利转让收益、专利实施收益。
专利行为类对应的价值资产处理策略的计算公式可以为：
F1＝a1×d+b1×k+c1×t
其中，F1是专利行为类得到的价值资产值，a1，b1，c1是预设的权重参数，d是专利类别，专利类别分为发明专利、实用新型专利、外观设计专利，申请不同专利类别的授权难度不同，k是专利转让收益，t是专利实施收益。专利授权难度越大、授权后的转让收益越大、授权后的实施收益越大，则该用户的专利行为对企业的实际贡献越大，因此参考专利类别、专利转让收益、专利实施收益来对用户专利行为的价值资产值进行计算。
以上用户仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰及更换“价值资产”名称，这些改进和润饰及更换名称也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于区块链的价值资产处理系统，其特征在于：包括若干行为获取子系统(100)、若干数据处理子系统(200)以及一个区块处理端(300)，所述行为获取子系统(100)用于获取用户行为，并根据用户行为生成用户行为信息，所述数据处理子系统(200)配置有行为信息表(210)，所述数据处理子系统(200)通过所述行为信息表(210)筛选用户行为信息以生成对应的用户行为数据，每一用户行为数据包括用户行为值以及该用户行为值对应的用户行为类；
所述数据处理子系统(200)配置有价值资产处理模块(220)，所述价值资产处理模块(220)配置有价值资产处理策略，所述价值资产处理策略包括所述数据处理子系统(200)根据不同的用户行为类对应的权重值不同，处理所述用户行为值以生成该用户的价值资产值，所述价值资产值反映用户行为对应的实际贡献，以所述价值资产值和对应的用户生成对应的价值资产数据；
所述区块处理端(300)配置有价值资产量化评估加密模块(310)，所述价值资产量化评估加密模块(310)配置有价值资产数据加密策略，所述价值资产数据加密策略包括所述区块处理端(300)接收价值资产数据，并通过预设的价值资产加密算法对价值资产数据进行加密得到价值资产密文和价值资产秘钥，所述区块处理端(300)收集在预设的价值资产加密时间内生成的所有价值资产密文以形成价值资产密文信息，所述区块处理端(300)将所述价值资产密文信息发送到所有的用户终端，并删除所述区块处理端(300)的价值资产密文信息，所述区块处理端(300)根据用户数据将对应的价值资产秘钥发送到对应的用户终端，并删除所述区块处理端(300)的价值资产秘钥。
2.根据权利要求1所述的一种基于区块链的价值资产处理系统，其特征在于：所述用户行为类包括讲课行为类，所述讲课行为类中对应的价值资产值通过价值资产处理策略计算获得，所述价值资产处理策略获取讲课相关信息以计算得到该讲课行为的价值资产值，所述讲课相关信息包括讲师级别、讲课时长、听课人数。
3.根据权利要求2所述的一种基于区块链的价值资产处理系统，其特征在于：所述讲课行为类对应的价值资产处理策略的计算公式为：
S1＝a1(d×t)+b1n
其中，S1是讲课行为类得到的价值资产值，a1，b1是预设的权重参数，d是讲师级别、t是讲课时长，n是听课人数。
4.根据权利要求1所述的一种基于区块链的价值资产处理系统，其特征在于：所述用户行为类包括听课行为类，所述听课行为类中对应的价值资产值通过价值资产处理策略计算获得，所述价值资产处理策略获取听课相关信息以计算得到该听课行为的价值资产值，所述听课相关信息包括听课时间、听课后是否评价、听课后评价的及时性。
5.根据权利要求4所述的一种基于区块链的价值资产处理系统，其特征在于：所述听课行为类对应的价值资产处理策略的计算公式为：
H1＝c1×t1+d1(k-t2)
其中，H1是听课行为类得到的价值资产值，c1，d1是预设的权重参数，k是最迟评价时间，t1是听课时间、t2是完成听课到完成评价的时间。
6.根据权利要求1所述的一种基于区块链的价值资产处理系统，其特征在于：所述用户行为类包括文章发表行为类，所述文章发表行为类中对应的价值资产值通过价值资产处理策略计算获得，所述价值资产处理策略获取文章相关信息以计算得到该文章发表的价值资产值，所述文章相关信息包括文章点赞数、文章转发数、文章收藏数、文章评价类别。
7.根据权利要求6所述的一种基于区块链的价值资产处理系统，其特征在于：所述文章发表行为类对应的价值资产处理策略的计算公式为：
E1＝d+(a1×n+b1×m+c1×k+e1×h)
其中，E1是文章发表行为类得到的价值资产值，a1，b1，c1，e1是预设的权重参数，d是不同类别文章对应的权重参数，n是文章点赞数，m是文章转发数，k是文章收藏数，h是文章评价类别。
8.根据权利要求1所述的一种基于区块链的价值资产处理系统，其特征在于：所述用户行为类包括文章审核行为类，所述文章审核行为类中对应的价值资产值通过价值资产处理策略计算获得，所述价值资产处理策略获取文章相关信息以计算得到该文章审核的价值资产值，所述文章相关信息包括文章审核进度、文章类别。
9.根据权利要求8所述的一种基于区块链的价值资产处理系统，其特征在于：所述文章审核行为类对应的价值资产处理策略的计算公式为：
G1＝a1×d+b1×h
其中，G1是文章审核行为类得到的价值资产值，a1、b1是预设的权重参数，d是不同类别文章对应的初始值，h是审核进度。
10.根据权利要求1所述的一种基于区块链的价值资产处理系统，其特征在于：所述用户行为类包括专利行为类，所述专利行为类中对应的价值资产值通过价值资产处理策略计算获得，所述价值资产处理策略获取专利相关信息以计算得到该专利行为的价值资产值，所述专利相关信息包括专利类别、专利转让收益、专利实施收益；
所述专利行为类对应的价值资产处理策略的计算公式为：
F1＝a1×d+b1×k+c1×t
其中，F1是专利行为类得到的价值资产值，a1，b1，c1是预设的权重参数，d是专利类别，k是专利转让收益，t是专利实施收益。
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基于互联网数据的个人信用风险评估研究与应用;肖琴;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 经济与管理科学辑（2018）》;20180215(第 02 期);第20-23页 *

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