CN110598111A - 一种基于区块链的个性化推荐系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于区块链的个性化推荐系统及方法，属于基于区块链的个性化推荐，本发明要解决的技术问题为如何在提高用户行为数据的安全性，降低数据维护成本的前提下，实现信息的精准推荐，采用的技术方案为：所述系统包括区块链平台部署模块、用户行为数据上传模块、用户聚类模块、个性化推荐模块。所述方法具体如下：部署区块链:电商平台的用户注成为区块链平台的组织，区块链的每个区块均记录一份用户发生的行为数据且将用户发生的行为数据进行加密处理；用户行为数据写入区块链；用户聚类；个性化推荐：提取用户簇的特征指标，根据用户簇的特征指标为用户精准的推荐软文和商品。

Description

一种基于区块链的个性化推荐系统及方法

技术领域

本发明属于基于区块链的个性化推荐领域，涉及电商体系中软文和商品推荐技术实现方式，具体地说是一种基于区块链的个性化推荐系统及方法。

背景技术

在互联网时代，各大电商平台均会通过一些技术手段采集用户行为数据，通过对数据的分析，挖掘数据中的隐含价值，实现资讯信息的个性化推荐。但是用户的数据一般被存储在传统的集中数据库中，数据泄露引起的事件时有发生，严重危害用户的生命和财产安全。因此，实现一套高安全性的个性化推荐方法显得尤为重要。

但基于中心化系统的传统技术方案会存在主要问题如下：

(一)、传统的数据存储过程由某一机构集中管理，只要拥有权限，就能获得数据库中的所有数据，这使得黑客的攻击目标更加明确，一旦成功，数据将全部泄露，用户人身财产受到威胁，严重的还会影响到国家的安全；

(二)、传统数据库的数据在单一位置存放，如果出现网络掉线等故障，数据会暂时处于不可用状态，影响正常的业务流程，并且传统数据库的容错机制依赖于复杂的技术架构，且在配置方面也比较繁琐，维护成本较高。

综上所述，如何在保证用户行为数据的安全性，降低数据维护成本的前提下，实现信息的精准推荐是目前现有技术中急需解决的技术问题。

专利号为CN107563833A的专利文献公开了一种基于区块链积分服务平台的个性化推荐方法及系统，其中，所述个性化推荐方法包括：对用户购买的商品数据进行预处理，获取预处理结果；根据预处理结果构建商品用户倒排序和用户商品关联表；根据商品用户倒排序进行用户相似度计算处理，获取用户相似度矩阵；根据用户商品关联表进行特征向量提取处理，获取用户商品特征向量信息；根据用户相似度矩阵和用户商品特征向量信息对目标用户的用户商品特征向量信息进行修正，获取修正后的目标用户的用户商品特征向量信息根据修正后的目标用户的用户商品特征向量信息向目标用户进行商品推送。但是该技术方案不能在保证用户行为数据的安全性，降低数据维护成本的前提下，实现信息的精准推荐。

发明内容

本发明的技术任务是提供一种基于区块链的个性化推荐系统及方法，来解决如何在提高用户行为数据的安全性，降低数据维护成本的前提下，实现信息的精准推荐的问题。

本发明的技术任务是按以下方式实现的，一种基于区块链的个性化推荐系统，该系统包括，

区块链平台部署模块，用于电商平台的用户注册为区块链平台的组织；

用户行为数据上传模块，用于将用户行为数据上传至区块链平台；

用户聚类模块，用于根据用户行为数据的数据量进行选择聚类算法；

个性化推荐模块，用于提取用户簇的特征指标，并针对用户簇的特征，将特征匹配的软文和商品信息发送给用户簇内所有用户。

作为优选，所述区块链平台部署模块包括行为记录智能合约编写模块，行为记录智能合约编写模块用于编写行为记录智能合约，用户行为数据上传到区块链时需经过行为记录智能合约，保证参与者的真实性。

作为优选，所述用户行为数据包括但不限于浏览、点赞、评论、转发、收藏及购买的操作。

作为优选，所述聚类算法包括但不限于K均值(K-Means)、谱聚类(SpectralClustering)及层次聚类。

更优地，所述用户簇的特征指标包括但不限于兴趣、需求及趋势。

一种基于区块链的个性化推荐方法，该方法具体如下：

部署区块链:电商平台的用户注成为区块链平台的组织，区块链的每个区块均记录一份用户发生的行为数据且将用户发生的行为数据进行加密处理；

用户行为数据写入区块链：用户作为区块链上的一个组织，在电商平台上产生的行为数据写入区块链，行为数据通过行为记录智能合约上传到区块链上，将原始内容数据锁在区块链上；

用户聚类：用户行为数据记录到区块链上，电商平台使用数据挖掘中的聚类算法对用户进行聚类分析，使得在同一个类里面的数据最为相似,不同类中的数据又彼此相异,得到很好的分类效果，最终将用户分成不同的用户簇；

个性化推荐：单独对每个用户簇进行深入分析，分析用户簇内用户的兴趣和需求，通过关键字计数器的自检测功能实现用户兴趣和需求的动态更新，得到用户簇的特征指标；根据用户簇的特征指标为用户精准的推荐软文和商品。

作为优选，所述用户行为数据上传到区块链上的时间作为确权依据。

作为优选，所述用户行为数据写入区块链的前提是用户先要创建基于私钥的区块链身份，保障用户隐私和权益。

作为优选，所述用户行为数据包括但不限于浏览、点赞、评论、转发、收藏及购买的操作。

作为优选，所述聚类算法包括但不限于K均值(K-Means)、谱聚类(SpectralClustering)及层次聚类；

所述用户簇的特征指标包括但不限于兴趣、需求及趋势。

本发明的基于区块链的个性化推荐系统及方法具有以下优点：

(一)、针对现有推荐系统中传统数据库安全性低、数据同步成本高的问题，本发明应用在电商体系的软文、商品推荐系统中，基于区块链去中心化、高安全性的特点，结合用户与电商平台互动产生的行为数据，利用数据挖掘中的聚类算法，找到数据的分布特征，将用户分簇，并针对不同的分组给用户推送感兴趣的软文和商品；基于区块链的技术优势，能有效提高用户行为数据的安全性，降低被恶意盗用的风险，同时在数据同步出现异常时既能保证数据的可用性又有较低的维护成本；

(二)、本发明的用户行为数据的安全性，降低数据维护成本，并且在此基础上利用机器学习中的聚类算法对电商平台的用户进行聚类分组，实现信息的精准推荐；

(三)、本发明基于区块链的技术优势，用户行为数据存储在区块链上，区块链上发生的一切都是加密的，提高了数据的安全性，降低了数据被非法盗用的风险；

(四)、基于区块链的技术优势，用户行为数据多节点分布式存储，与集中式主从存储结构相比，数据同步的成本较低。

附图说明

下面结合附图对本发明进一步说明。

附图1为基于区块链的个性化推荐系统的结构框图；

附图2为基于区块链的个性化推荐方法的流程框图。

具体实施方式

参照说明书附图和具体实施例对本发明的一种基于区块链的个性化推荐系统及方法作以下详细地说明。

实施例1：

如附图1所示，本发明的基于区块链的个性化推荐系统，该系统包括，

区块链平台部署模块，用于电商平台的用户注册为区块链平台的组织；区块链平台部署模块包括行为记录智能合约编写模块，行为记录智能合约编写模块用于编写行为记录智能合约，用户行为数据上传到区块链时需经过行为记录智能合约，保证参与者的真实性。

用户行为数据上传模块，用于将用户行为数据上传至区块链平台；用户行为数据包括但不限于浏览、点赞、评论、转发、收藏及购买的操作。

用户聚类模块，用于根据用户行为数据的数据量进行选择聚类算法；聚类算法包括但不限于K均值(K-Means)、谱聚类(Spectral Clustering)及层次聚类。

个性化推荐模块，用于描述并提取用户簇的特征指标；用户簇的特征指标包括但不限于兴趣、需求及趋势；并针对用户簇的特征，将特征匹配的软文和商品信息发送给用户簇内所有用户。

实施例2：

如附图2所示，本发明的基于区块链的个性化推荐方法，该方法具体步骤如下：

S1、部署区块链:电商平台的用户注成为区块链平台的组织，区块链的每个区块均记录一份用户发生的行为数据且将用户发生的行为数据进行加密处理；

其中，区块链是一种去中心化的分布式存储技术，具有去中心化、安全等特性。基于区块链的这些特性，有针对性的用于个性化推荐相关的业务场景，有效提高业务的安全性和健壮性。

用户行为数据泄露的事情时有发生，黑客千方百计获取用户信息的唯一目的无非是为获利。例如对于一些比较特殊的用户信息，如：学生、打工者、老板等，则会通过发送广告、垃圾短信、电商营销等方式变相获利，或者将有价值的用户信息直接出售给第三方，如网店经营者和广告投放公司等，给用户的日常生活带来严重困扰，甚至直接带来经济损失。

区块链的每个区块都会记录一份用户发生的行为数据，仅仅是区块链的基本结构，不加上基于此的任何应用和平台，区块链就可以增加数据的安全性。从数据角度看，区块链上发生的一切都是加密的，黑客攻击区块链上拿到所有用户数据是难度非常大的，基于区块链的技术优势，可有效解决数据安全性的问题。

S2、用户行为数据写入区块链：用户作为区块链上的一个组织，在电商平台上产生的行为数据写入区块链，行为数据通过行为记录智能合约上传到区块链上，将原始内容数据锁在区块链上；

S3、用户聚类：用户行为数据记录到区块链上，电商平台使用数据挖掘中的聚类算法对用户进行聚类分析，使得在同一个类里面的数据最为相似,不同类中的数据又彼此相异,得到很好的分类效果，最终将用户分成不同的用户簇；

S4、个性化推荐：单独对每个用户簇进行深入分析，分析用户簇内用户的兴趣和需求，通过关键字计数器的自检测功能实现用户兴趣和需求的动态更新，得到用户簇的特征指标；并根据用户簇的特征指标为用户精准的推荐软文和商品。

步骤S2中，用户行为数据上传到区块链上的时间作为确权依据。

步骤S2中，用户行为数据写入区块链的前提是用户先要创建基于私钥的区块链身份，保障用户隐私和权益。

步骤S2中，用户行为数据包括但不限于浏览、点赞、评论、转发、收藏及购买的操作。

步骤S3中，聚类算法包括但不限于K均值(K-Means)、谱聚类(SpectralClustering)及层次聚类；

步骤S4中，用户簇的特征指标包括但不限于兴趣、需求及趋势。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种基于区块链的个性化推荐系统，其特征在于，该系统包括，

区块链平台部署模块，用于电商平台的用户注册为区块链平台的组织；

用户行为数据上传模块，用于将用户行为数据上传至区块链平台；

用户聚类模块，用于根据用户行为数据的数据量进行选择聚类算法，对用户进行分簇；

个性化推荐模块，用于提取用户簇的特征指标，并针对用户簇的特征，将特征匹配的软文和商品信息发送给用户簇内所有用户。

2.根据权利要求1所述的基于区块链的个性化推荐系统，其特征在于，所述区块链平台部署模块包括行为记录智能合约编写模块，行为记录智能合约编写模块用于编写行为记录智能合约，用户行为数据上传到区块链时需经过行为记录智能合约，保证参与者的真实性。

3.根据权利要求1或2所述的基于区块链的个性化推荐系统，其特征在于，所述用户行为数据包括浏览、点赞、评论、转发、收藏及购买的操作。

4.根据权利要求1所述的基于区块链的个性化推荐系统，其特征在于，所述聚类算法包括K均值、谱聚类及层次聚类。

5.根据权利要求1或2或3或4所述的基于区块链的个性化推荐系统，其特征在于，所述用户簇的特征指标包括兴趣、需求及趋势。

6.一种基于区块链的个性化推荐方法，其特征在于，该方法具体如下：

部署区块链:电商平台的用户注成为区块链平台的组织，区块链的每个区块均记录一份用户发生的行为数据且将用户发生的行为数据进行加密处理；

用户行为数据写入区块链：用户作为区块链上的一个组织，在电商平台上产生的行为数据写入区块链，行为数据通过行为记录智能合约上传到区块链上，将原始内容数据锁在区块链上；

用户聚类：用户行为数据记录到区块链上，电商平台使用数据挖掘中的聚类算法对用户进行聚类分析，使得在同一个类里面的数据最为相似,不同类中的数据又彼此相异,得到很好的分类效果，最终将用户分成不同的用户簇；

个性化推荐：对用户行为数据进行聚类并得到用户簇，单独对每个用户簇进行深入分析，分析用户簇内用户的兴趣和需求，通过关键字计数器的自检测功能实现用户兴趣和需求的动态更新，得到用户簇的特征指标；根据用户簇的特征指标为用户精准的推荐软文和商品。

7.根据权利要求6所述的基于区块链的个性化推荐方法，其特征在于，所述用户行为数据上传到区块链上的时间作为确权依据。

8.根据权利要求6所述的基于区块链的个性化推荐方法，其特征在于，所述用户行为数据写入区块链的前提是用户先要创建基于私钥的区块链身份，保障用户隐私和权益。

9.根据权利要求6所述的基于区块链的个性化推荐方法，其特征在于，所述用户行为数据包括浏览、点赞、评论、转发、收藏及购买的操作。

10.根据权利要求6或7或8或9所述的基于区块链的个性化推荐系统，其特征在于，所述聚类算法包括K均值、谱聚类及层次聚类；

所述用户簇的特征指标包括兴趣、需求及趋势。