CN111127103B - 数字资产的价值评估方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种数字资产的价值评估方法及系统，该方法包括获取关于目标数字资产的用户背书行为的统计数据；该统计数据包括预设时刻目标数字资产的背书总量，与目标数字资产的所属类别相同的同类资产的背书总量，以及该目标数字资产的背书增量和背书取消量；根据该目标数字资产的背书总量、同类资产的背书总量、背书增量、背书取消量，以及预设的用户特性系数和资产特性系数，计算用户背书行为的可信度值；根据该可信度值和该目标数字资产的背书总量，评估目标数字资产的价值。本发明通过对用户背书行为的数据进行分析，计算得到其可信度值，实现对资产的背书行为的量化评估，有效降低了虚假背书行为对数字资产价值的判断带来的负面影响。

Description

数字资产的价值评估方法及系统

技术领域

本发明涉及区块链技术领域，尤其是涉及一种数字资产的价值评估方法及系统。

背景技术

点赞是背书行为的一种体现形式，例如，朋友圈中的点赞，当某一用户发表状态后，其他用户可根据自己的喜好为其点赞(背书)，以表示对这一行为的认可。一定数量的点赞可以抽象出一类用户对于发表本次动态的认可，从而使其在数据统计上具有一定的意义。一些不法商贩不惜以用户的信息为代价，过度剖析用户数据背后的用户行为。这也使得另外一些想要谋取暴利的人，利用虚假账户仿造点赞行为，使得某事物的认同率飙升，导致其与实际认同率不符，因而误导了人们的判断。

虚假背书的行为降低了背书数据的可靠性，一定程度误导了用户对数字资产价值的判断，但是，目前尚没有方法可以缓解这一技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种数字资产的价值评估方法及系统，可以对背书行为的可信度进行量化评估，进而缓解虚假背书行为对数字资产价值判断带来的负面影响。

第一方面，本发明实施例提供了一种数字资产的价值评估方法，包括：获取关于目标数字资产的用户背书行为的统计数据；该统计数据包括预设时刻该目标数字资产的背书总量，与该目标数字资产的所属类别相同的同类资产的背书总量，以及该目标数字资产的背书增量和背书取消量；根据该目标数字资产的背书总量、该同类资产的背书总量、该背书增量、该背书取消量，以及预设的用户特性系数和资产特性系数，计算该用户背书行为的可信度值；根据该可信度值和该目标数字资产的背书总量，评估该目标数字资产的价值。

结合第一方面，本发明实施例还提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，上述根据目标数字资产的背书总量、同类资产的背书总量、背书增量、背书取消量，以及预设的用户特性系数和资产特性系数，计算用户背书行为的可信度值的步骤，包括：根据该目标数字资产的背书总量和背书取消量计算目标数字资产的背书率和取消背书率；根据目标数字资产的背书总量、同类资产的背书总量和背书取消量计算该目标数字资产的背书占比和取消背书占比；根据该背书增量，以及截止预设时刻该目标数字资产的上链时长，计算该目标数字资产的背书增率；根据该背书率、取消背书率、背书占比、取消背书占比、背书增率，以及预设的用户特性系数和资产特性系数，计算该用户背书行为的可信度值。

结合第一方面的第一种可能的实施方式，本发明实施例还提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，上述根据目标数字资产的背书总量和背书取消量计算该目标数字资产的背书率和取消背书率的计算公式为：式中，/>为该目标数字资产的背书率，n_目总为该目标数字资产的背书总量，n_取消量为该目标数字资产的背书取消量，/>为该背书取消率。

结合第一方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例还提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，上述根据该目标数字资产的背书总量、同类资产的背书总量和背书取消量计算该目标数字资产的背书占比和取消背书占比的计算公式为：式中，β_背书比为该目标数字资产的背书占比，n_目总为该目标数字资产的背书总量，n_同总为该同类资产的背书总量，β_取消比为该目标数字资产的取消背书占比。

结合第一方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例还提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，上述根据该背书增量，以及截止预设时刻该目标数字资产的上链时长，计算该目标数字资产的背书增率的计算公式为：式中，θ_增率为该目标数字资产的背书增率，n_背增为该背书增量，t_时长为该目标数字资产的上链时长。

结合第一方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例还提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，上述根据背书率、取消背书率、背书占比、取消背书占比、背书增率，以及预设的用户特性系数和资产特性系数，计算该用户背书行为的可信度值的计算公式为：式中，η_可信度该用户背书行为的可信度值，r为用户特性系数，q为资产特性系数。

结合第一方面，本发明实施例还提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，上述根据可信度值和目标数字资产的背书总量，评估该目标数字资产的价值的步骤，包括：根据该可信度值和目标数字资产的背书总量，查找预设的价值评估表，得到该目标数字资产的价值等级；该评估表为该价值等级关于可信度值和目标数字资产的表格。

第二方面，本发明实施例还提供了一种数字资产的价值评估系统，包括：背书数据获取模块，用于获取关于目标数字资产的用户背书行为的统计数据；该统计数据包括预设时刻该目标数字资产的背书总量，与该目标数字资产的所属类别相同的同类资产的背书总量，以及该目标数字资产的背书增量和背书取消量；可信度值计算模块，用于根据该目标数字资产的背书总量、同类资产的背书总量、背书增量、背书取消量，以及预设的用户特性系数和资产特性系数，计算该用户背书行为的可信度值；资产价值评估模块，用于根据该可信度值和目标数字资产的背书总量，评估该目标数字资产的价值。

结合第二方面，本发明实施例还提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，该系统还包括：资产上链模块；该资产上链模块用于，登记目标数字资产的资产信息，并将该目标数字资产和资产信息写入到预设的区块链网络；该资产信息包括该目标数字资产的所属类别。

结合第二方面的第一种可能的实施方式，本发明实施例还提供了第二方面的第二种可能的实施方式，其中，该系统还包括：特性系数确定模块；该特性系数确定模块用于，根据用户的身份标识和历史背书行为，确定用户的用户特性系数，以及，根据该目标数字资产的所属类别确定该目标数字资产的资产特性系数。

本发明实施例带来了以下有益效果：

本发明实施例提供的一种数字资产的价值评估方法及系统，该方法包括获取关于目标数字资产的用户背书行为的统计数据；该统计数据包括预设时刻该目标数字资产的背书总量，与该目标数字资产的所属类别相同的同类资产的背书总量，以及该目标数字资产的背书增量和背书取消量；根据该目标数字资产的背书总量、该同类资产的背书总量、该背书增量、该背书取消量，以及预设的用户特性系数和资产特性系数，计算该用户背书行为的可信度值；根据该可信度值和该目标数字资产的背书总量，评估该目标数字资产的价值。该方式中，通过对关于数字资产的用户背书行为的数据进行分析，计算得到背书行为的可信度值，实现对资产的背书行为的量化评估，有效降低了虚假背书行为对数字资产价值的判断带来的负面影响。

本公开的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本公开的上述技术即可得知。

为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种数字资产的价值评估方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种数字资产的价值评估方法的应用场景示意图；

图3为本发明实施例提供的一种背书量及取消背书量的分布曲线示意图；

图4为本发明实施例提供的一种数字资产的价值评估系统的结构示意图；

图5为本发明实施例提供的另一种数字资产的价值评估系统的结构示意图。

图标：41-背书数据获取模块；42-可信度值计算模块；43-资产价值评估模块；51-资产上链模块；52-特性系数确定模块。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

考虑到虚假背书的行为降低了背书数据的可靠性，一定程度误导了用户对数字资产价值的判断，本发明实施例提供了一种数字资产的价值评估方法及系统，该技术可以应用于各种对数字资产的价值进行评估的场景中。为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种数字资产的价值评估方法进行详细介绍。

参见图1，所示为本发明实施例提供的一种数字资产的价值评估方法的流程示意图，由图1可见，该方法包括以下步骤：

S102：获取关于目标数字资产的用户背书行为的统计数据；该统计数据包括预设时刻该目标数字资产的背书总量，与该目标数字资产的所属类别相同的同类资产的背书总量，以及该目标数字资产的背书增量和背书取消量。

这里，数字资产可以是文章、音频、视频、图片等等，并且，背书行为是指对数字资产的一种认可记录，例如，在朋友圈中的“点赞”即是一种背书行为。对于每一个数字资产，都有其对应的所属类别，这里，类别可以是用户在登记自己的数字资产时设置的一个资产标签，为了后期统计的细分，通常资产标签的范围会有约束(不致过于宽泛)，例如，上述类别可以是：神经网络、机器人、潮汐、洋流等，表示其所属技术领域。

以区块链网络的应用场景为例，当用户的一篇文章A上传到区块链网络的某个区块之后，用户可以对该文章A进行收藏、点赞、评论等操作，这些操作行为都属于用户行为。假设该文章A于当年某月的1号上传到网络中，并且在一段时间后，需要对这篇文章A的价值进行评估，例如，于该月30号，需要评估该文章A的当前价值。此时，需要获取关于文章A的用户背书行为的统计数据，这里，统计数据包括：30号时，该文章A的背书总量，也即30号时总的背书量；与文章A的所属类别相同的同类资产的背书总量，例如，文章A的所属类别为“机器人”，则获取所有类别为“机器人”的文章总数；以及，在1号到30号之间，用户对该篇文章A的背书增量，和背书取消量。

S104：根据该目标数字资产的背书总量、该同类资产的背书总量、该背书增量、该背书取消量，以及预设的用户特性系数和资产特性系数，计算该用户背书行为的可信度值。

在其中一种可能的实施方式中，可以通过下述步骤21-24来计算该用户背书行为的可信度值：

(21)根据该目标数字资产的背书总量和背书取消量计算目标数字资产的背书率和取消背书率。

在至少一种可能的实施方式中，计算目标数字资产的背书率的公式为：

式中，为该目标数字资产的背书率，n_目总为该目标数字资产的背书总量，n_取消量为该目标数字资产的背书取消量。

并且，计算目标数字资产的取消背书率的公式可以为：

式中，为该背书取消率，n_目总为该目标数字资产的背书总量，n_取消量为该目标数字资产的背书取消量。

(22)根据目标数字资产的背书总量、同类资产的背书总量和背书取消量计算该目标数字资产的背书占比和取消背书占比。

在至少一种可能的实施方式中，计算该目标数字资产的背书占比和取消背书占比的公式如下：

式中，β_背书比为该目标数字资产的背书占比，n_目总为该目标数字资产的背书总量，n_同总为该同类资产的背书总量，β_取消比为该目标数字资产的取消背书占比。

(23)根据该背书增量，以及截止预设时刻该目标数字资产的上链时长，计算该目标数字资产的背书增率。

在至少一种可能的实施方式中，计算该目标数字资产的背书增率的计算公式为：

式中，θ_增率为该目标数字资产的背书增率，n_背增为该背书增量，t_时长为该目标数字资产的上链时长。

(24)根据该背书率、取消背书率、背书占比、取消背书占比、背书增率，以及预设的用户特性系数和资产特性系数，计算该用户背书行为的可信度值。

这里，用户特性系数是通过对用户的身份标识和历史背书行为进行分析后获得的一个常数值，而资产特性系数是通过对数字资产的所属类别进行统计分析后得到的一个常数值。其中，用户特性系数和资产特性系数的取值范围都是在0～1之间。用户特性系数用于调整该用户的背书行为数据的可信度，通常情况下，一个身份标识为“区块链专家”的用户，或者，该用户是认证过的区块链技术专家，或者，该用户撰写过区块链相关技术文档，并深受好评，那么该用户对类别为“区块链”的文章的背书行为数据认为是可信的，对应的系数相对更大。

在至少一种可能的实施方式中，计算该用户背书行为的可信度值的计算公式为：

式中，η_可信度该用户背书行为的可信度值，r为用户特性系数，q为资产特性系数。

S106：根据该可信度值和该目标数字资产的背书总量，评估该目标数字资产的价值。

这里，该目标数字资产的可信度和背书总量共同约束了该目标数字资产的价值，例如，假设某篇文章的背书总量很高，但是，通过对用户背书行为的统计数据进行分析后，发现参与背书的用户多是虚假用户，则这些用户的背书数据可信度则较低，背书总量中有的数据可能为虚假数据，则其对应的价值就会有折扣。

在其中一种可能的实施方式中，可以预先设置用于评估数字资产的评估表，其中，该评估表包含目标数字资产的背书总量、该目标数字资产的用户背书行为的可信度值和价值等级三个参量，其中，对于特定范围内的背书总量和特定范围内的可信度值，对应有相应的价值等级。并且，当评估该目标数字资产的价值时，可以根据该可信度值和目标数字资产的背书总量，查找预设的价值评估表，得到该目标数字资产的价值等级；这里，该评估表为该价值等级关于可信度值和目标数字资产的表格。

本发明实施例提供的数字资产的价值评估方法，该方法包括获取关于目标数字资产的用户背书行为的统计数据；该统计数据包括预设时刻该目标数字资产的背书总量，与该目标数字资产的所属类别相同的同类资产的背书总量，以及该目标数字资产的背书增量和背书取消量；根据该目标数字资产的背书总量、该同类资产的背书总量、该背书增量、该背书取消量，以及预设的用户特性系数和资产特性系数，计算该用户背书行为的可信度值；根据该可信度值和该目标数字资产的背书总量，评估该目标数字资产的价值。该方式中，通过对关于数字资产的用户背书行为的数据进行分析，计算得到背书行为的可信度值，实现对资产的背书行为的量化评估，有效降低了虚假背书行为对数字资产价值的判断带来的负面影响。

为了更好理解上述数字资产的价值评估方法，本实施例还介绍了一个应用实例，内容如下。

如图2所示，其为一种数字资产的价值评估方法的应用场景示意图，在图2示出的场景中，包括四个部分，分别是：资产登记上链、用户背书行为、背书数据上链和背书数据分析。

在资产登记上链过程中，A用户将自己的文章等互联网数据在平台进行登记，将其可见范围设置为公开，并写入区块链网络。

以数字资产为文章举例，每一篇被登记的文章资产会有自己的一个类别，例如这篇文章是一篇有关区块链的文章，且其作者A用户刚好是区块链领域内的一个知名专家。那么A用户登记的这篇文章就和A用户这个人在区块链这一领域上有了一个重合。那么通常情况下，A用户的喜好领域中会有区块链这一类目。并且，A用户对区块链相关的话题或者文章的关注度，可能会比其他用户会高一点。这里，A用户也可以是一个对资产背书者，当A用户在看到有关区块链的文章时，很有能会对其背书表示认可。

在资产登记并上链后，网络上的用户可以对A用户的资产进行背书。例如，B用户对A用户的数字资产进行了背书，这里，B用户既可能是一个无害用户，即是一个真实且行为正常的用户，也可能是一个虚假账户，或者是一个违赞用户。其中，违赞是指出于某种目的(例如刷赞，得佣金行为)进行的点赞行为，并非用户对背书资产的认可而做出的动作。并且，对于用户的每一次背书行为，都会被记录到区块链上。

假设在某一场景下，B用户在搜索某一话题时搜索出来A用户的这篇文章，并为其点赞(背书)。这里，对B用户的背书行为进行分析如下；

场景一：B用户是一个真实的用户，且在搜索区块链这一话题，搜出了A的文章，阅读之后对其内容表示认可，真心的为这篇文章背书。

场景二：B用户是一个真实的用户，在搜索互联网相关的内容，其中包含了A用户的这篇文章，不小心手滑，为A用户点了赞。

场景三：B用户是一个真实的用户，但是B用户在某平台接单，背书得佣金，通过这个活动找到了A的文章，并为其点赞。

场景四：B用户并非真实存在，是某平台创建出来的虚假账户，目的是伪造背书，制造虚假表象，让大众以为这个话题很火，并从中谋取暴利。

在上面的场景中，第二、第三和第四种场景都有可能会对用户关于A的这篇文章的价值造成误导。这里，结合本实施例提供的数字资产的价值评估方法，可以实现对资产A的背书行为的量化评估，有效降低了虚假背书行为对该数字资产A的价值的判断带来的负面影响。

此外，还可以分析该资产A的背书量和背书取消量的分布规律，来辅助判断其背书行为数据的可信度。如图3所示，其为本发明实施例提供的一种背书量及取消背书量的分布曲线示意图，其中，资产的背书量和背书取消量都随时间逐渐增加，并最终趋于平稳的状态。

在实际操作中，一个正常用户背书的内容，应与其所处领域，以及其所持有的资产有一定的关联度。例如，若某用户的账户下不存在资产，且其背书广度十分大，那么这个用户有可能是一个虚假用户。通常情况下，用户的背书行为是因为他对资产的内容表示认可，且对该类型的话题感兴趣，因此这个用户很有可能会有相同类型的资产，或者对相同类型资产背书的过往历史。如果用户的背书行为并非出于其本意，那么很有可能这个用户会在短时间内取消对该资产的背书，例如背书后马上取消背书。

又比如，一个资产在某一天背书的数量超出日平均背书数量的三倍，且为其背书的用户的偏好又十分广泛，该用户名下资产数量小于2个，且该账户频繁为不同类型资产背书，那么认为该用户可能为恶意用户，在计算资产真实性时，将剔除本次背书数据，不将本次背书行为纳入资产真实性的计算当中。

对应于上述数字资产的价值评估方法，本实施例还提供了一种数字资产的价值评估系统，参见图4，所示为一种数字资产的价值评估系统的结构示意图，由图4可见，该系统包括依次连接的背书数据获取模块41、可信度值计算模块42和资产价值评估模块43。其中，各个模块的功能如下：

背书数据获取模块41，用于获取关于目标数字资产的用户背书行为的统计数据；该统计数据包括预设时刻该目标数字资产的背书总量，与该目标数字资产的所属类别相同的同类资产的背书总量，以及该目标数字资产的背书增量和背书取消量；

可信度值计算模块42，用于根据该目标数字资产的背书总量、同类资产的背书总量、背书增量、背书取消量，以及预设的用户特性系数和资产特性系数，计算该用户背书行为的可信度值；

资产价值评估模块43，用于根据该可信度值和目标数字资产的背书总量，评估该目标数字资产的价值。

本发明实施例提供的一种数字资产的价值评估系统，获取关于目标数字资产的用户背书行为的统计数据；该统计数据包括预设时刻该目标数字资产的背书总量，与该目标数字资产的所属类别相同的同类资产的背书总量，以及该目标数字资产的背书增量和背书取消量；根据该目标数字资产的背书总量、该同类资产的背书总量、该背书增量、该背书取消量，以及预设的用户特性系数和资产特性系数，计算该用户背书行为的可信度值；根据该可信度值和该目标数字资产的背书总量，评估该目标数字资产的价值。该系统中，通过对关于数字资产的用户背书行为的数据进行分析，计算得到背书行为的可信度值，实现对资产的背书行为的量化评估，有效降低了虚假背书行为对数字资产价值的判断带来的负面影响。

在图4所示数字资产的价值评估系统的基础上，本发明实施例还提供了另一种数字资产的价值评估系统，参见图5，其为该另一种数字资产的价值评估系统的结构示意图，其中，该系统包括依次连接的资产上链模块51、背书数据获取模块41、特性系数确定模块52、可信度值计算模块42和资产价值评估模块43。其中，该资产上链模块51用于，登记目标数字资产的资产信息，并将该目标数字资产和资产信息写入到预设的区块链网络；该资产信息包括该目标数字资产的所属类别。并且，该特性系数确定模块52用于，根据用户的身份标识和历史背书行为，确定用户的用户特性系数，以及，根据该目标数字资产的所属类别确定该目标数字资产的资产特性系数。

在其中一种可能的实施方式中，上述可信度值计算模块42还用于：根据该目标数字资产的背书总量和背书取消量计算目标数字资产的背书率和取消背书率；根据目标数字资产的背书总量、同类资产的背书总量和背书取消量计算该目标数字资产的背书占比和取消背书占比；根据该背书增量，以及截止预设时刻该目标数字资产的上链时长，计算该目标数字资产的背书增率；根据该背书率、取消背书率、背书占比、取消背书占比、背书增率，以及预设的用户特性系数和资产特性系数，计算该用户背书行为的可信度值。

在另一种可能的实施方式中，上述根据目标数字资产的背书总量和背书取消量计算该目标数字资产的背书率和取消背书率的计算公式为：式中，/>为该目标数字资产的背书率，n_目总为该目标数字资产的背书总量，n_取消量为该目标数字资产的背书取消量，/>为该背书取消率。

在另一种可能的实施方式中，上述根据该目标数字资产的背书总量、同类资产的背书总量和背书取消量计算该目标数字资产的背书占比和取消背书占比的计算公式为：式中，β_背书比为该目标数字资产的背书占比，n_目总为该目标数字资产的背书总量，n_同总为该同类资产的背书总量，β_取消比为该目标数字资产的取消背书占比。

在另一种可能的实施方式中，上述根据该背书增量，以及截止预设时刻该目标数字资产的上链时长，计算该目标数字资产的背书增率的计算公式为：式中，θ_增率为该目标数字资产的背书增率，n_背增为该背书增量，t_时长为该目标数字资产的上链时长。

在另一种可能的实施方式中，上述根据背书率、取消背书率、背书占比、取消背书占比、背书增率，以及预设的用户特性系数和资产特性系数，计算该用户背书行为的可信度值的计算公式为：式中，η_可信度该用户背书行为的可信度值，r为用户特性系数，q为资产特性系数。

本发明实施例所提供的数字资产的价值评估系统，其实现原理及产生的技术效果和前述数字资产的价值评估方法实施例相同，为简要描述，数字资产的价值评估系统实施例部分未提及之处，可参考前述数字资产的价值评估方法实施例中相应内容。

除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对步骤、数字表达式和数值并不限制本发明的范围。

附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

本发明实施例所提供的进行数字资产的价值评估方法的计算机程序产品，包括存储了处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

所述功能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，可以存储在一个处理器可执行的非易失的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-Only Memory)、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。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述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：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，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，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所述权利要求的保护范围为准。

Claims (5)

1.一种数字资产的价值评估方法，其特征在于，包括：

获取关于目标数字资产的用户背书行为的统计数据；所述统计数据包括预设时刻所述目标数字资产的背书总量，与所述目标数字资产的所属类别相同的同类资产的背书总量，以及所述目标数字资产的背书增量和背书取消量；

根据所述目标数字资产的背书总量和所述背书取消量计算所述目标数字资产的背书率和取消背书率；其中，根据所述目标数字资产的背书总量和所述背书取消量计算所述目标数字资产的背书率和取消背书率的计算公式为：

式中，为所述目标数字资产的背书率，n_目总为所述目标数字资产的背书总量，n_取消量为所述目标数字资产的背书取消量，/>为所述背书取消率；

根据所述目标数字资产的背书总量、所述同类资产的背书总量和所述背书取消量计算所述目标数字资产的背书占比和取消背书占比；其中，所述根据所述目标数字资产的背书总量、所述同类资产的背书总量和所述背书取消量计算所述目标数字资产的背书占比和取消背书占比的计算公式为：

式中，β_背书比为所述目标数字资产的背书占比，n_目总为所述目标数字资产的背书总量，n_同总为所述同类资产的背书总量，β_取消比为所述目标数字资产的取消背书占比；

根据所述背书增量，以及截止所述预设时刻所述目标数字资产的上链时长，计算所述目标数字资产的背书增率；其中，所述根据所述背书增量，以及截止所述预设时刻所述目标数字资产的上链时长，计算所述目标数字资产的背书增率的计算公式为：

式中，θ_增率为所述目标数字资产的背书增率，n_背增为所述背书增量，t_时长为所述目标数字资产的上链时长；

根据所述背书率、所述取消背书率、所述背书占比、所述取消背书占比、所述背书增率，以及预设的用户特性系数和资产特性系数，计算所述用户背书行为的可信度值；其中，所述根据所述背书率、所述取消背书率、所述背书占比、所述取消背书占比、所述背书增率，以及预设的用户特性系数和资产特性系数，计算所述用户背书行为的可信度值的计算公式为：

式中，η_可信度所述用户背书行为的可信度值，r为用户特性系数，q为资产特性系数；

根据所述可信度值和所述目标数字资产的背书总量，评估所述目标数字资产的价值。

2.根据权利要求1所述的数字资产的价值评估方法，其特征在于，所述根据所述可信度值和所述目标数字资产的背书总量，评估所述目标数字资产的价值的步骤，包括：

根据所述可信度值和所述目标数字资产的背书总量，查找预设的价值评估表，得到所述目标数字资产的价值等级；所述评估表为所述价值等级关于所述可信度值和所述目标数字资产的表格。

3.一种数字资产的价值评估系统，其特征在于，包括：

背书数据获取模块，用于获取关于目标数字资产的用户背书行为的统计数据；所述统计数据包括预设时刻所述目标数字资产的背书总量，与所述目标数字资产的所属类别相同的同类资产的背书总量，以及所述目标数字资产的背书增量和背书取消量；

可信度值计算模块，用于根据所述目标数字资产的背书总量和所述背书取消量计算所述目标数字资产的背书率和取消背书率；其中，根据所述目标数字资产的背书总量和所述背书取消量计算所述目标数字资产的背书率和取消背书率的计算公式为： 式中，/>为所述目标数字资产的背书率，n_目总为所述目标数字资产的背书总量，n_取消量为所述目标数字资产的背书取消量，/>为所述背书取消率；根据所述目标数字资产的背书总量、所述同类资产的背书总量和所述背书取消量计算所述目标数字资产的背书占比和取消背书占比；其中，所述根据所述目标数字资产的背书总量、所述同类资产的背书总量和所述背书取消量计算所述目标数字资产的背书占比和取消背书占比的计算公式为：/>β_背书比为所述目标数字资产的背书占比，n_目总为所述目标数字资产的背书总量，n_同总为所述同类资产的背书总量，β_取消比为所述目标数字资产的取消背书占比；根据所述背书增量，以及截止所述预设时刻所述目标数字资产的上链时长，计算所述目标数字资产的背书增率；其中，所述根据所述背书增量，以及截止所述预设时刻所述目标数字资产的上链时长，计算所述目标数字资产的背书增率的计算公式为：/>式中，θ_增率为所述目标数字资产的背书增率，n_背增为所述背书增量，t_时长为所述目标数字资产的上链时长；根据所述背书率、所述取消背书率、所述背书占比、所述取消背书占比、所述背书增率，以及预设的用户特性系数和资产特性系数，计算所述用户背书行为的可信度值；其中，所述根据所述背书率、所述取消背书率、所述背书占比、所述取消背书占比、所述背书增率，以及预设的用户特性系数和资产特性系数，计算所述用户背书行为的可信度值的计算公式为：式中，η_可信度所述用户背书行为的可信度值，r为用户特性系数，q为资产特性系数；

资产价值评估模块，用于根据所述可信度值和所述目标数字资产的背书总量，评估所述目标数字资产的价值。

4.根据权利要求3所述的数字资产的价值评估系统，其特征在于，所述系统还包括：资产上链模块；

所述资产上链模块用于，登记目标数字资产的资产信息，并将所述目标数字资产和所述资产信息写入到预设的区块链网络；所述资产信息包括所述目标数字资产的所属类别。

5.根据权利要求4所述的数字资产的价值评估系统，其特征在于，所述系统还包括：特性系数确定模块；

所述特性系数确定模块用于，根据用户的身份标识和历史背书行为，确定所述用户的用户特性系数，以及，根据所述目标数字资产的所属类别确定所述目标数字资产的资产特性系数。