CN111967028A - 一种数据交互系统 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种数据交互系统，包括数据处理设备、联盟链网络和云平台；数据处理系统包括数据处理设备和数据分析设备，数据处理设备用于获取待处理对象的基础数据，补充数据、结果贡献数据、原始数据和证明数据；以及按照第一规则对基础数据、补充数据、结果贡献数据、原始数据和证明数据进行标签化处理，得到第一数据集合和第二数据集合，由于该方法中可公开的数据可以发送至对公众公开的云平台且可公开的数据可以对联盟链用户做精准推送，保密的数据可以存储在区块链中，因此，在推动成果产业化的同时可以保障数据存储的安全性和机密性，数据处理设备对可公开数据实施统计和数据分析，为数据交互系统的全方位应用提供有力的数据支撑。

Description

一种数据交互系统

技术领域

本申请涉及区块链技术领域，尤其涉及一种数据交互系统。

背景技术

近年来，我国持续加大科研投入，2019年全国研发投入高达2.17万亿，居全球第2，而创新指数仅列全球第14位。科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑，“创新策源”是实现科技大国向科技强国的硬核推动力。国家已针对科学数据、论文、科研不端行为专门发文，要求建立科研诚信评价体系，明确要求论文等科研成果发表后1个月内，将所涉及的原始数据资料交所在单位统一管理、留存备查，但是，实际落地时执行困难，缺乏抓手。

这是因为，现有技术中，通常直接将科学数据简单的存储至服务器，然而，现在的服务器存在被攻击，木马植入从而导致泄密的风险，科学数据是科学家的核心机密和宝贵财富，是不允许泄露的，数据泄露将造成科学家，科研单位和国家的严重损失。基于上述理由，有必要提出一种解决方式，来保障科学数据存储的安全性和机密性，使得科学家无后顾之忧，安心的投入科研工作中。

发明内容

本申请实施例提供了一种数据交互系统，由于该系统中将必须要保密的科学数据可以存储在区块链中，因此，可以保障数据存储的安全性和机密性。

一方面，本申请实施例提供了一种数据交互系统，该数据交互系统包括数据处理设备、联盟链网络和云平台；

数据处理系统包括数据处理设备和数据分析设备，数据处理设备用于获取待处理对象的基础数据，补充数据、结果贡献数据、原始数据和证明数据；以及按照第一规则对基础数据、补充数据、结果贡献数据、原始数据和证明数据进行标签化处理，得到第一数据集合和第二数据集合；

云平台用于接收并存储数据处理设备发送的第一数据集合，并将第一数据集合推送至与第一数据集合匹配的用户账号；用户账号是在云平台上注册生成的；

联盟链网络用于接收并存储数据处理设备发送的第二数据集合；联盟链网络是由多个成员作为节点共同构建的；

数据分析设备用于从联盟链网络和/或云平台获取待分析数据，对待分析数据实施统计和数据分析。

可选的，待处理对象包括但不限于科研论文、专利、项目、成果转化事件；数据处理设备还用于当所述待处理对象为科研论文，获取科研论文的发表原文；数据处理设备用于按照第一预设规则对发表原文、基础数据、补充数据、结果贡献数据、原始数据和证明数据进行标签化处理，得到第一数据集合和第二数据集合。

可选的，待处理对象的基础数据至少包括科研论文的题目，作者、和发表期刊；待处理数据的补充数据至少包括科研论文的研究领域、关键词、摘要、论文唯一标识符、所在索引数据库、所在发表期刊的位置、作者所在单位和作者的联系方式；结果贡献数据至少包括贡献者和贡献者的贡献工作；原始数据至少包括科研论文对应的实验数据，音频数据、视频数据、图片数据、建模仿真数据、源代码；证明数据至少包括科研论文的作者知情证明数据、非涉密审批数据、获奖证明数据、流程完整证明数据。

可选的，待处理对象的基础数据至少包括专利的专利名称，专利类型，发明人和专利代理机构；待处理数据的补充数据至少包括专利申请日期，专利公开日期、撰写语言和专利国内外申请类型；结果贡献数据至少包括贡献者和贡献者的贡献工作；原始数据至少包括专利的交底书材料，图片，沟通音视频；证明数据至少包括专利的专利初审合格证明、实审合格证明和/或授权/驳回证明。

可选的，待处理对象的基础数据至少包括项目的项目名称，项目来源；待处理数据的补充数据至少包括项目的人员角色，项目所属的领域；结果贡献数据至少包括项目贡献者和贡献者的贡献工作；原始数据至少包括项目的原始材料，图片，沟通音视频；证明数据至少包括项目各阶段流程证明、项目验收证明。

可选的，待处理对象的基础数据至少包括成果转化事件的名称，转让双方；待处理数据的补充数据至少包括成果转化事件的转让金额，成果转化事件所属的领域；结果贡献数据至少包括成果转化事件的贡献者和贡献者的贡献工作；原始数据至少包括成果转化事件的转让资料，图片，沟通音视频；证明数据至少包括成果转化事件的各阶段流程证明。

可选的，第一数据集合包括基础数据、补充数据、结果贡献数据；第二数据集合包括原始数据和证明数据；

或者；

第一数据集合包括科研论文的作者、研究领域和关键词；第二数据集合包括发表原文、基础数据、补充数据、结果贡献数据、原始数据和证明数据。

可选的，联盟链网络包括主节点和弱节点；主节点和弱节点中每个节点对应于一个成员；主节点包含决策机制，每个节点上设置有存储区域；联盟链网络还包括云存储设备；

数据处理设备还用于按照第二预设规则将第二数据集合中的数据进行标签化，确定共享数据和私密数据；

云存储设备用于接收并存储共享数据，以服务于联盟链网络中各个成员；

主节点和弱节点用于接收并存储私密数据，以服务于私密数据对应的科研论文的拥有者。

可选的，共享数据包括发表原文、基础数据、补充数据和结果贡献数据；

私密数据包括原始数据和证明数据。

可选的，数据分析设备包括数据获取模块、数据分类存储模块、数据统计分析模块和显示模块；

数据获取模块用于从联盟链网络和/或云平台获取待分析数据；

数据分类存储模块用于按照预设分类规则对待分析数据进行分类和存储；

数据统计分析模块用于基于分类后的数据进行统计并进行模型分析，得到统计分析结果；

显示模块用于显示统计结果。

可选的，数据统计分析模块包括科研人才评价子模块；待分析数据包括第一数据集合和/或共享数据；

科研人才评价子模块用于根据待分析数据确定个人科研能力数据；个人科研能力数据用于服务于人才推荐、项目遴选、专家遴选及考核。

可选的，数据统计分析模块包括科研单元评价子模块；待分析数据还包括软硬件设施支撑数据、社会效益数据和经济效益数据；

科研单元评价子模块用于根据待分析数据确定科研单元能力数据；科研单元能力数据用于服务于科研单元综合绩效评价、项目评审和项目监管；科研单元包括由研究所、大学、研究室、课题组中一个或者多个组成的研发团队。

可选的，数据统计分析模块包括项目评价子模块；待分析数据还包括个人科研能力数据、科研单元能力数据、项目技术路线数据以及研究价值综合评判数据；

项目评价子模块用于根据待分析数据确定项目成功实施概率数据和项目综合绩效评价数据，项目综合绩效评价数据用于服务项目评审、经费扶持和项目绩效评价。

本申请实施例提供的数据交互系统，具有如下技术效果：数据交互系统包括数据处理设备、联盟链网络和云平台，其中，数据处理系统包括数据处理设备和数据分析设备，数据处理设备用于获取待处理对象的基础数据，补充数据、结果贡献数据、原始数据和证明数据；以及按照第一规则对基础数据、补充数据、结果贡献数据、原始数据和证明数据进行标签化处理，得到第一数据集合和第二数据集合，云平台用于接收并存储数据处理设备发送的第一数据集合，并将第一数据集合推送至与第一数据集合匹配的用户账号，用户账号是在云平台上注册生成的，联盟链网络用于接收并存储数据处理设备发送的第二数据集合；联盟链网络是由多个成员作为节点共同构建的，数据分析设备用于从联盟链网络和/或云平台获取待分析数据，对待分析数据实施统计和数据分析。由于该方法中可公开的数据可以发送至对公众公开的云平台且可公开的数据可以对联盟链用户做精准推送，保密的数据可以存储在区块链中，因此，在推动成果产业化的同时可以保障数据存储的安全性和机密性，数据处理设备对可公开数据实施统计和数据分析，为数据交互系统的全方位应用提供有力的数据支撑。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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它附图。

图1是本申请实施例提供的一种数据交互系统的结构示意图；

图2是本申请实施例提供的一种应用环境的示意图；

图3是本申请实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图；

图4是本申请实施例提供的一种用户终端上的基础数据录入界面示意图；

图5是本申请实施例提供的一种用户终端上的基础数据确认界面示意图；

图6是本申请实施例提供的一种用户终端呈现的补充数据添加界面示意图；

图7是本申请实施例提供的一种用户终端呈现的结果贡献数据的上传界面示意图；

图8是本申请实施例提供的一种用户终端上的数据上传界面示意图；

图9是本申请实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图；

图10是本申请实施例提供的一种联盟链网络示意图；

图11是本申请实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图；

图12是本申请实施例提供的一种数据分析设备的结构示意图；

图13是本申请实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图；

图14是本申请实施例提供的一种数据统计结果示意图；

图15是本申请实施例提供的一种基于数据交互系统的数据流示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

请参阅图1，图1是本申请实施例提供的一种数据交互系统的结构示意图，该示意图包括数据处理系统101、联盟链网络102和云平台103。数据处理系统101包括数据处理设备1011和数据分析设备1012。其中，数据处理设备1011可以用于获取待处理对象的基础数据，补充数据、结果贡献数据、原始数据和证明数据，以及按照第一规则对基础数据、补充数据、结果贡献数据、原始数据和证明数据进行标签化处理，得到第一数据集合和第二数据集合。云平台103可以用于接收并存储数据处理设备1011发送的第一数据集合，并将第一数据集合推送至与第一数据集合匹配的用户账号，用户账号可以是在云平台上注册生成的。联盟链网络102可以用于接收并存储数据处理设备1011发送的第二数据集合；联盟链网络是由多个成员作为节点共同构建的，数据分析设备1012用于从联盟链网络102和/或云平台103获取待分析数据，并对待分析数据实施统计和数据分析。

下面将基于图1所示的数据交互系统介绍一种应用环境，请参阅图2，图2是本申请实施例提供的一种应用环境的示意图，该示意图包括数据处理系统101、用户终端104、联盟链网络102和云平台103。其中，数据处理系统101和用户终端102之间可以通过无线网络或者有线网络建立通信链接，数据处理系统101和联盟链网络102可以通过无线网络建立通信链接，数据处理系统101和云平台103可以通过无线网络建立通信链接。

本申请实施例中，该数据处理系统101可以承载于服务器和PC端，移动手机或者平板电脑等设备端，用于从互联网或者数据库中收集待处理对象的基础信息，以及将待处理对象的所有信息标签化后分别上传至联盟链网络102和云平台103进行存储。

用户终端102可以是台式电脑，平板电脑，移动手机和智能可穿戴设备(智能眼镜，智能手表等等)。用户终端102是待处理对象的拥有者用来对对象确认指示进行回复的终端，可以向数据处理设备1011上传待处理对象的相关数据。

联盟链网络103是区块链中的一种形式，区块链是一个信息技术领域的术语。从本质上讲，它是一个共享数据库，存储于其中的数据或信息，具有“不可伪造”、“全程留痕”、“可以追溯”、“公开透明”、“集体维护”等特征。根据网络中心化程度的不同，可以将区块链分为3种类型，包括公有链，联盟链和私有链。

其中，公有链是世界上任何个体或者团体都可以发送交易，且交易能够获得该区块链的有效确认，任何人都可以参与其共识过程。公有区块链是最早的区块链，也是应用最广泛的区块链。

联盟链是由某个群体内部指定多个预选的节点为记账人，每个块的生成由所有的预选节点共同决定(预选节点参与共识过程)，其他接入节点可以参与交易，但不过问记账过程(本质上还是托管记账，只是变成分布式记账，预选节点的多少，如何决定每个块的记账者成为该区块链的主要风险点)，其他任何人可以通过该区块链开放的API进行限定查询。

私有链仅仅使用区块链的总账技术进行记账，可以是一个企业，也可以是个人，独享该区块链的写入权限，本链与其他的分布式存储方案没有太大区别。

基于本申请的应用场景，本申请实施例的重点在联盟链上，公有链和私有链的应用在本申请不做具体展开。

云平台104也称为云计算平台，是指基于硬件资源和软件资源的服务，提供计算、网络和存储能力。云平台可以划分为3类：以数据存储为主的存储型云平台，以数据处理为主的计算型云平台以及计算和数据存储处理兼顾的综合云计算平台。在本申请实施例中，云平台可以接收数据处理设备1011发送的第一数据集合并进行保存，该第一数据集合中的数据是对象的相关数据中可以展示给公众的数据。

具体的，数据处理设备1011获取待处理对象的基础数据，并向对象对应的用户终端102发送对象确认指示；其中，对象确认指示携带有待处理对象的基础数据。若数据处理设备1011接收到对象确定信息，则可以继续获取待处理对象的补充数据、结果贡献数据、原始数据和证明数据；并按照第一预设规则对基础数据、补充数据、结果贡献数据、原始数据和证明数据进行标签化处理，得到第一数据集合和第二数据集合。最后，数据处理设备1011将第一数据集合中的数据发送至云平台103进行存储；将第二数据集合中的数据发送至联盟链网络102进行存储；其中，联盟链网络是由多个成员作为节点共同构建的。

以下介绍本申请一种数据处理方法的具体实施例，图3是本申请实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图，本说明书提供了如实施例或流程图的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的系统或服务器产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。具体的如图3所示，该方法可以包括：

S301：获取待处理对象的基础数据。

可选的，数据处理设备可以通过多种方法获取待处理对象的基础数据。基础数据的作用是通过该基础数据可以初步定位至该待处理对象。待处理对象包括但不限于科研论文、专利、项目、成果转化事件等等，下面以待处理对象为科研论文为例介绍可选的获取待处理对象的基础数据的具体实施例。

本申请实施例中，一个待处理对象可以表示一篇科研论文。可选的，科研论文的基础数据可以包括该科研论文的题目，作者和发表期刊，其中，科研论文的作者可以包括通讯作者，第一作者、第二作者……在内的所有作者。可选的，论文的基础数据可以包括该科研论文的题目，作者、发表期刊以及发表时间。一种可选的实施方式中，该科研论文的拥有者通过用户终端和该数据处理设备建立通信连接后，可以通过该用户终端将科研论文的基础数据上传至数据处理设备。可选的，该科研论文的拥有者可以是该科研论文的第一通讯作者。

具体的，科研论文的拥有者在通过用户终端和数据处理设备建立通信连接后，用户终端可以显示如图4所示的界面，包括论文成果录入框，由于此种方式是拥有者通过用户终端直接将科研论文的基础数据上传至数据处理设备，因此，论文成果录入框中至包含“新建”框，方便拥有者添加科研论文的基础数据。如此，数据处理设备就获得了该科研论文的基础数据。

另一种可选的实施方式中，数据处理设备可以基于互联网上或者论文数据库中的数据进行搜索，得到待处理对象的基础数据。具体的，数据处理设备可以以作者为索引，在互联网上或者论文数据库中进行搜索，得到待处理的基础对象。或者，为了得到更精确的数据，数据处理设备可以以作者和作者所在单位名称为索引，在互联网上或者论文数据库中进行搜索，得到待处理的基础对象。

事实上，在以某些标签(作者、作者和作者所在单位名称)为索引进行检索时，可以得到多个科研论文的基础数据，此时，需要将每个科研论文作为一个待处理对象，分别执行S301-S309的步骤。

上述的两种方式都可以得到科研论文的基础数据，但是，第一种实施方式中需要人为的将基础数据输入终端，并上传至数据处理设备，且有些科研人员由于发表的科研论文的数量庞大，从而需要很多精力去提前整理论文数据，浪费人力和时间。第二种方法通过数据处理设备可以直接获取科研论文的基础数据，确保科研人员在此基础上进行处理，减少了科研人员大量的整理工作，在应用中，更贴合实际场景。

S303：向对象对应的用户终端发送对象确认指示；其中，对象确认指示携带有待处理对象的基础数据。

本申请实施例中，数据处理设备可以向用户终端发送对象确认指示，该对象确认指示可以包括有待处理对象的技术数据。

上述步骤S301涉及的主动通过用户终端上传科研论文的基础数据至数据处理设备的方式中，可以跳过步骤S303，节约用户终端和数据处理设备的通信交互资源。也可以继续执行步骤S303，再次确认输入的科研论文的基础数据的准确性。

然而，在第二种实施方式中，由于科研论文的基础数据是数据处理设备基于互联网上或者论文数据库中的数据进行搜索得到的，可能存在索引范围太广出现重名的情况。因此，在数据处理设备搜索得到科研论文的基础数据后，可以向用户终端发送对象确认指示。

对应的，用户终端接收到该数据处理设备的对象确认指示后，可以呈现如图5所示的用户界面，包括新增论文成果区域和论文成果录入区域，其中新增论文成果区域可以包括搜索到的每一个科研论文的基础数据，便于用户评判搜索得到的科研论文的基础数据是否和自己的科研论文匹配，若匹配，则在该科研论文的基础数据的确认成果后面点击“是”，用于向数据处理设备发送对象确认信息。若不匹配，即意味着这个科研论文的基础数据并不是用户的，则在该科研论文的基础数据的确认成果后面点击“否”，用于向数据处理设备发送对象否认信息。进一步地，由于数据处理设备并不能保证一定搜索到用户的所有科研论文，因此，可以增加论文成果录入区域，便于用户录入遗漏的科研论文的基础数据，保证录入科研论文的完整性。

S305：若接收到对象确定信息，获取待处理对象的补充数据、结果贡献数据、原始数据和证明数据。

本申请实施例中，补充数据可以理解为基础数据上的辅助数据或者通过科研论文的发表原文提取出的待处理对象的特征数据。通过补充数据，可以更了解待处理对象的特征，对其做更清晰的定位。

基于待处理对象为科研论文继续阐述，待处理数据的补充数据至少包括科研论文的研究领域、关键词、摘要、论文唯一标识符、所在索引数据库、所在发表期刊的位置、作者所在单位和作者的联系方式。

可选的，科研论文的基础数据中的数据可能以第一语言呈现，那么在科研论文的补充数据中还可以包括第二语言呈现的该数据。举个例子，基础数据中的题目是英文的，补充数据中的题目是中文的；基础数据中的关键字是英文的，补充数据中的关键字是中文的。

在本申请实施例中，补充数据可以是数据处理设备通过用户终端上传获取的，也可以是基于预先设置在数据处理设备中的对应表获取的，举个例子，数据处理设备中设有一张用户信息对应表，对应表中可以包括用户，用户所在单位，用户联系方式的对应关系。当确定基础数据的作者中存在和用户信息对应表中相同的用户，则可以直接提取该用户的所在单位，用户联系方式作为补充数据中的作者所在单位和作者的联系方式。

此外，另一种可选的实施方式中，数据处理设备在互联网或者论文数据库中获取科研论文的基础数据时，可以获取科研论文的发表原文以及标记下从哪里获得的该篇科研论文。如此，数据处理设备可以基于该发表原文提取一些数据作为补充数据，比如，英文格式的论文题目，英文格式的关键字，论文唯一标识符，所在索引数据库，所在发表期刊的位置以及摘要。如此，用户只需要通过用户终端上传部分补充数据，提高自动化程度，节省时间。

如图6所示，图6是用户终端呈现的补充数据添加界面的实施例，其中，有些补充数据可以是通过下载下来的发表原文直接获取的，比如，题目，所属领域，关键字，期刊/会议，DOI，索引数据库，期刊年卷页和摘要。有些是需要通过用户终端上传的，比如，题目(中文)和关键字(中文)。

本申请实施例中，结果贡献数据至少可以包括贡献者和所述贡献者的贡献工作。可选的，如图7所示的用户终端呈现的结果贡献数据的上传界面，结果贡献数据可以包括贡献者、贡献者所在单位、贡献者的类型和贡献工作。其中，贡献者可以是科研论文的作者或者其他相关人员。贡献者的类型可以理解为贡献者的身份，比如教授，副教授，工程师，讲师、学生等等。贡献工作可以是如图7所示的针对科研论文的10个方面工作，包括：课题涉及和研究策划者、提供资金支持并指导研究者、实验关键样品和材料提供者、数据处理者、建模计算、文章撰写和修改者、实验仪器或源代码改进、自主开发者、实验实施者、软件仿真和结构设计。当然，可能还存在其他贡献工作，这里就不再一一列举。当用户在用户终端的界面勾选好贡献工作之后，可以上传至数据处理设备。

结果贡献数据可以清晰的定位到该科研论文的完成涉及到的相关人员以及这些人所做的工作，精细化人员工作贡献，为每个人员的科研工作打上标签，为后续基于这些数据分析各个人员的能力以及后期的精细推送打下基础。

本申请实施例中，原始数据可以是除了发表原文之外所有的在科研论文完成过程中产生的数据的集合。至少包括科研论文对应的实验数据，音频数据、视频数据、图片数据、建模仿真数据、源代码。其中，实验数据可以包括科研论文的所有待处理数据(比如收集到的调查问卷数据，通信领域中随机生成的数据)，基于不同处理规则对待处理数据进行处理后得到的处理后数据，对处理后数据进行试验后得到的输出数据，以及的试验过程评价参数。图片数据可以是软件仿真中得到的图片或者实验实施过程中得到的图片数据。音频数据可以是参与科研论文的参与者开会讨论留下的音频数据或者某些实验要用到的样品音频数据。视频数据可以是从互联网上下载下来的帮助理解科研内容的视频数据，或者做了帮助其他科研人员理解，做的一些动画数据等等。此外，原始数据可以包括项目进度汇报表等。

本申请实施例中，证明数据至少包括科研论文的作者知情证明数据、非涉密审批数据、获奖证明数据、流程完整证明数据、保密承诺数据、诚信数据和应用证明等等。其中，作者知情证明数据可以指每个作者签名的知情证明数据表。保密承诺数据是指每个作者签名的不泄露科研成果保证表。诚信数据可以指每个作者承诺的负责的方向对应的数据真实、可靠、无捏造和篡改，不抄袭和剽窃，不一稿多投等证明数据。应用证明可以是这个科研论文是否涉及产业化应用的证明。

上述用户终端上的发表原文、原始数据，证明数据的上传界面可见如图8。

S307：按照第一预设规则对基础数据、补充数据、结果贡献数据、原始数据和证明数据进行标签化处理，得到第一数据集合和第二数据集合。

一种可选的实施方式中，由于可以通过基础数据或者补充数据直接定位至该发表原文，数据处理设备可以不需要得到发表原文，直接按照第一预设规则对基础数据、补充数据、结果贡献数据、原始数据和证明数据进行标签化处理，得到第一数据集合和第二数据集合。

另一种可选的实施方式中，可以如图9所示，在标签化处理数据之前：

S3071：获取科研论文的发表原文；

S3072：按照第一预设规则对发表原文、基础数据、补充数据、结果贡献数据、原始数据和证明数据进行标签化处理，得到第一数据集合和第二数据集合。

S309：将第一数据集合中的数据发送至云平台进行存储；将第二数据集合中的数据发送至联盟链网络进行存储；联盟链网络是由多个成员作为节点共同构建的。

由于云平台是一个可以对公众公开的平台，任何人通过账号登陆后都可以在云平台上查看数据，为了推动科研人员和科技企业的对接，推动科学研究成果的产业化过程，可以将一些非保密的数据发送至云平台，以供公众和科技企业浏览。进而使得科技企业在涉及某个领域的研究应用时，可以通过云平台上公开的数据定位到合适的科研人员，和其对接，将科研和实际应用通过云平台紧密结合起来。此外，将涉及科研人员核心机密的科研论文数据上传至联盟链网络中，保障数据存储的安全性和机密性。

本申请实施例中，科研论文相关数据上传的云平台可以由政府机构进行监管，想要获取科研论文相关数据的个人或者企业都可以在该云平台上注册账号。一种可选的实施方式中，个人或者企业在该云平台上可以通过搜索的方法看到科研论文的第一数据集合，通过第一数据集合定位到科研人员，科研人员所在单位，科研人员研究领域或者科研人员联系人方式。

另一种可选的实施方式中，个人或者企业登陆该云平台后，可以建立个人标签或者企业标签，比如，个人标签或者企业标签可以包括关注的研究领域，所在的地理位置，企业名称。云平台可以将科研论文的第一数据集合中的科研相关数据和个人标签或者企业标签进行匹配，随后将匹配程度较高的一个或者几个第一数据集合推动给该个人标签对应的账号或者企业标签对应的账号，使得个人或者企业人员登录自己的账号后，就可以接收到推动的信息。

另一种可选的实施方式中，个人或者企业登陆该云平台后，可以建立个人标签或者企业标签，比如，个人标签或者企业标签可以包括关注的研究领域，所在的地理位置，企业名称，个人或者企业联系电话。云平台可以将科研论文的第一数据集合中的科研相关数据和个人标签或者企业标签进行匹配，随后将匹配程度较高的个人标签或者企业标签推送给科研人员，以使得科研人员可以通过个人标签或者企业标签中的联系方式定位到对接人员。

综上，本申请基于上述方法可以构建科研地理信息系统GIS地图，通过中间的云平台可以将科研人员和实际产业化的个人和企业进行对接，互相推动，将科研和实际应用结合起来。

基于此，在一种可选的实施方式中，一些数据按照预设的第一规则可以被打上可公开的标签，比如科研论文的基础数据，补充数据，结果贡献数据等等，其可以组成第一数据集合，被上传至云平台保存。另一些数据按照预设的第一规则被打上保密标签，比如科研论文的原始数据和证明数据。上述预设的第一规则是以类别为单位进行数据标签化的，也就是说，每一类数据为一个整体，被打上可公开的标签或者保密标签。

在另一种可选的实施方式中，数据处理设备可以对某一类数据中的某个数据打标签。比如，将科研论文的作者、研究领域和关键词打上可公开的标签，组成第一数据集合，被上传至云平台。

在另一种可选的实施方式中，数据处理设备可以对某一类数据中的某个数据打标签，同时还可以对某一类的数据集体打标签，比如，将科研论文的作者、研究领域和关键词打上可公开的标签，组成第一数据集合，被上传至云平台。将发表原文、基础数据、补充数据、结果贡献数据、原始数据和证明数据打上保密标签，组成第二数据集合，被上传至联盟链网络。

本申请实施例中，该联盟链网络包括主节点和弱节点，如图10所示的联盟链网络示意图，该联盟链网络结构中包括第一主节点、第二主节点、第一弱节点、第二弱节点、第三弱节点和第四弱节点这6个节点，每个节点(主节点或者是弱节点)都可以对应于一个成员。基于科研论文这个例子继续阐述，第一主节点可以部署在X市市科委，第二主节点可以部署在科研所A，第一弱节点可以部署在科研所B，第二弱节点可以部署在A大学，第三弱节点可以部署在B大学，第四弱节点可以部署在A企业。上述的X市市科委、科研所A、科研所B、A大学、B大学和A企业是维护该联盟链网络的成员。本申请实施例中，成员可以是和科研论文相关的任一机构，单位，企业或者个人。

可选的，一个部署弱节点的成员可能是一个部署主节点成员的下属机构。其中，该联盟链网络中涉及的绝大多数成员只需要部署一个弱节点，该弱节点只能提供数据交互以及数据存储的功能。少数成员可以部署一个主节点，除了数据交互以及数据存储的功能之外，部分主节点还包含决策机制，也就是说，部分主节点在整个联盟链网络中担任“董事”角色，担任“董事”角色的主节点可以通过投票等方式，确定联盟链中产生事件的走向。比如，当担任“董事”角色的主节点针对C大学是否加入联盟链这个事件的投同意票的比值超过60％时，C大学可以加入该联盟链，称为其中的一员，甚至可以在C大学部署一个节点。因此，采用推荐授权共识机制，包含决策机制的主节点通过共同决策提高效率。

此外，很多成员(由于规模，资金或者地理空间的原因)甚至可以不部署节点，由于每个节点上都设置有存储区域，不部署节点的成员可以将自己的科研论文相关数据通过设定的通信接口上传至联盟链网络中的存储区域。上述的60％只是本申请中的一个举例，比值可以根据实际情况设置。

可选的，若某个成员部署有自己的节点，该成员的科研人员可以将科研论文的第二数据集合上传至包括该节点在内的多个节点存储区域。换句话说，某个成员的科研人员可以将科研论文的第二数据集合通过算法实现数据压缩和切片，分别上传至多个节点的存储区域进行分布式保密存储。随后，在任意节点进行切片重组，重现数据。

可选的，不同节点可以通过分级设置以确定该节点对应的成员(单位、机构、企业或者个人)的权限，包括数据上传权限，云存储区域的数据下载权限，云存储区域的数据浏览权限等等。

为了使得成员的科研人员可以通过联盟链网络查看一些可公开的科研论文的数据，可以在联盟链网络设置云存储设备，数据处理设备可以第二数据集合中的数据继续标签化，具体流程如图11所示：

S3091：将第一数据集合中的数据发送至云平台进行存储。

S3092：按照第二预设规则将第二数据集合中的数据进行标签化，确定共享数据和私密数据。

S3093：将共享数据上传至云存储设备进行存储，以服务于联盟链中各个成员。

S3094：将私密数据上传至节点上的存储区域进行存储，以服务于私密数据对应的科研论文的拥有者。

举个例子，假设第二数据集合中包括发表原文、基础数据、补充数据、结果贡献数据、原始数据和证明数据。其中，发表原文、基础数据、补充数据、结果贡献数据和部分证明数据可以被打上共享标签，组成共享数据，上传至云存储设备，以服务于联盟链中各个成员。原始数据和部分证明数据可以被打上私密标签，组成私密数据，上传至节点上的存储区域，以服务于所述私密数据对应的科研论文的拥有者。上述的共享数据和私密数据包含的数据仅仅是本申请中的一个实施例，实际应用过程中包含的数据可以基于各个成员预设的规则确定。可选的，共享数据的信息量可以大于第一数据集合的信息量。

由于区块链包含广播机制，因此，当共享数据被上传至云存储设备进行存储后，可以通过广播机制将存储的共享数据通知给联盟链网络中的所有成员(包括成员下面的科研人员)。

此外，当联盟链网络中的成员(比如某个企业成员)想定位到某个领域的科研人员时，可以自行通过云存储设备对共享数据进行搜索，通过共享数据包含的科研人员标签定位到合适的一个或者多个科研人员。可选的，还可以从中筛选出匹配程度最高的科研人员。该种方式提供了一种自行检索功能，可以避免联盟链成员在联盟链广播该共享数据时，因为不在意从而导致的永远不能获取的后果。

如此，通过联盟链网络中的云存储设备和各个成员建构科研地理信息系统GIS地图，可以使得联盟链网络中的企业在涉及某个领域的研究应用时，通过云存储设备上公开的共享数据定位到合适的科研人员和科研成果，和其对接，将科研和实际应用紧密结合起来。

本申请实施例中，待处理对象除了科研论文之外，还可以包括专利、项目、成果转化事件等等。

比如，专利可以看做是一个待处理对象，所有和专利相关的公司、研究所、大学、代理所、律所、个人都可以是一个联盟链网络的成员。专利拥有者可以通过数据处理设备获取专利的基础数据，比如专利名称，专利类型(发明，实用新型还是外观)，发明人，专利代理机构。数据处理设备还可以获取专利的补充数据，比如专利申请日期，专利公开日期、撰写语言，专利国内外申请类型，比如国内申请还是国外申请；获取专利的专利贡献数据，包括贡献者名字和贡献工作，贡献工作可以包括技术指导，交底书撰写工作、专利撰写工作、专利审核工作和专利流程相关工作等；还可以获取原始数据，包括交底书材料，图片，沟通音视频等等。证明数据可以包括专利初审合格证明、实审合格证明、授权/驳回证明等等。

比如，项目可以是一个待处理对象，所有和项目实施有关的公司、单位、个人都可以是一个联盟链网络的成员。项目负责人可以通过数据处理设备获取项目的基础数据，比如项目名称，项目来源。数据处理设备还可以获取项目的补充数据，比如项目的人员角色，项目所属的领域；获取项目的贡献数据，包括贡献者名字和贡献工作，贡献工作包括项目提议工作，项目的经费提供、项目的协调工作、项目的实施工作等等。还可以获取原始数据，包括项目的原始材料，图片，沟通音视频等等。证明数据可以包括项目各阶段流程证明、项目验收证明等等。

比如，成果转化事件可以是一个待处理对象，所有和成果转化事件实施有关的公司、单位、个人都可以是一个联盟链网络的成员。成果转化事件负责人可以通过数据处理设备获取成果转化事件的基础数据，比如成果转化事件的名称，转让双方。数据处理设备还可以获取项目的补充数据，比如成果转化事件的转让金额，成果转化事件所属的领域；获取项目的贡献数据，包括贡献者名字和贡献工作，贡献工作包括成果贡献数据、成果转化事件提议工作，成果转化事件的协调工作、成果转化事件的实施工作等等。还可以获取原始数据，包括成果转化事件的转让资料(专利，科研论文等等)，图片，沟通音视频等等。证明数据可以包括成果转化事件的各阶段流程证明等等。

请参阅图12，图12是本申请实施例提供的一种数据分析设备的结构示意图，数据分析设备1012包括数据获取模块1051、数据分类存储模块1052、数据统计分析模块1053和显示模块1054。具体的，一种基于联盟链网络进行数据处理，或者说是数据分析的实施方式可以如图13所示：

S131：数据获取模块用于从联盟链网络和/或云平台获取待分析数据；

S132：数据分类存储模块用于按照预设分类规则对待分析数据进行分类和存储；

S133：数据统计分析模块用于基于分类后的数据进行统计并进行模型分析，得到统计分析结果；

S134；显示模块用于显示统计结果。

一种可选的实施方式中，科研人员可以通过上述的方法定向的对自己的所有科研论文做综合分析。比如，可以从联盟链网络中获取科研论文的所有获奖证明和基础数据，根据获奖的等级将科研论文进行分类和存储，并对分类后的数据进行统计，得到不同获奖等级对应的不同科研论文的统计结果，将统计结果显示于界面上。

另一种可选的实施方式中，成员的管理者可以通过数据分析系统从联盟链网络中的云存储设备上获取科研论文的可公开数据，该这些数据看做待分类统计的数据，并基于预设的标签将待分类统计的数据进行分类和存储，随后，根据分类统计后的数据进行统计，得到统计结果并显示。如此，管理者可以得到如图14所示的基于一个科研论文不同作者之间的所述单位，人员类型和结果贡献数据统计。或者可以得到基于同一个作者在不同科研论文中的结果贡献数据统计等等。

一种具体的实施方式汇总，数据统计分析模块可以包括科研人才评价子模块，其中，待分析数据可以包括第一数据集合和共享数据。可选地，第一数据集合和共享数据可以是某个科研工作者的科研论文的第一数据集合和共享数据，专利的第一数据集合和共享数据、项目的第一数据集合和共享数据和成果转化事件的第一数据集合和共享数据。也就是说，由于数据统计分析模块可以针对某个科研人工作者进行各个方面能力的评价，因此，待分析数据就可以包括该科研工作者相关的所有可公开数据。进一步的，在由于第一数据集合和共享数据中可能存在重复的数据，因此，数据获取模块在获取待分析数据之后，可以对数据进行整理。

举个例子，待分析数据可以包括个人基础信息、项目信息、诚信信息、科普和成果转化信息。其中，科研转换数据可以是通过收集获取的第一数据集合对应的科研论文转换成产业的成果数据。本申请实施例中，科研人才评价子模块用于根据待分析数据确定个人科研能力数据，个人科研能力信息用于服务于人才推荐、项目遴选、专家遴选及考核等。

可选的，数据统计分析模块可以包括科研单元评价子模块，待分析数据除了上述的第一数据集合和/或共享数据，还可以包括软硬件设施支撑数据、社会效益数据和经济效益数据。比如，待分析数据可以包括科研情况、社会效益、经济效益和硬件基础。本申请实施例中，科研单元评价子模块用于根据待分析数据确定科研单元能力数据，科研单元能力数据用于服务于科研单元综合绩效评价、项目评审和项目监管等。

可选的，数据统计分析模块可以包括项目评价子模块，待分析数据除了包括第一数据集合、共享数据和/或科研成果转化数据，以及软硬件支撑数据和社会经济效益数据，还可以包括基于科研人才评价子模块得到的个人科研能力数据、基于科研单元评价子模块得到的科研单元能力数据、项目技术路线数据以及研究价值综合评判数据。可选的，科研单元包括由研究所、大学、研究室、课题组中一个或者多个组成的研发团队。

可选的，数据统计分析模块可以包括项目评价子模块，待分析数据还包括个人科研能力数据、科研单元能力数据、项目技术路线数据以及研究价值综合评判数据，项目评价子模块用于根据待分析数据确定项目成功实施概率数据和项目综合绩效评价数据，项目评价数据用于服务项目评审、经费扶持和项目绩效评价等。

该数据分析设备中还包括管理者权限设置模块，可以设定单位中哪些人员具有管理者权限。

下面基于上述所有内容阐述一种可选的数据处理的实施方式，具体流程可以包括：

步骤一：数据处理设备从论文数据库中获取待处理对象的基础数据。

步骤二：数据处理设备向对象对应的用户终端发送对象确认指示；其中，对象确认指示携带有待处理对象的基础数据；对应的，用户终端接收对象确认指示。

步骤三：若接收到对象确认信息发送指示，用户终端向数据处理设备发送对象确认信息。

所述对象确认信息发送指示可以是用户通过鼠标点击预设框发送的。

步骤四：获取待处理对象的补充数据、完成公共线数据、原始数据和证明数据。

步骤五：数据处理设备按照第一预设规则对基础数据、补充数据、结果贡献数据、原始数据和证明数据进行标签化处理，得到第一数据集合和第二数据集合。

步骤六：数据处理设备将第一数据集合中的数据发送至云平台进行存储。

步骤七：数据处理设备按照第二预设规则将第二数据集合中的数据进行标签化，确定共享数据和私密数据。

步骤八：数据处理设备将共享数据上传至云存储设备，以服务于联盟链中各个成员。

步骤九：数据处理设备将私密数据上传至节点上的存储区域进行存储，以服务于私密数据对应的科研论文的拥有者。

一般来说，科研论文的拥有者是这篇科研论文的第一通讯作者。

步骤十：数据分析设备从联盟链网络中获取待分类统计的数据；

步骤十一：数据分析设备根据分类标签将待分类统计的数据进行分类和存储；

步骤十二；数据分析设备对分类后的数据进行统计并进行模型分析，得到统计分析结果；

步骤十三：数据分析设备显示统计结果。

请参考图15，图15是本申请实施例提供的一种基于数据交互系统的数据流示意图。数据处理设备获取科研论文、专利、项目和成果转化事件的相关数据(比如基础数据，补充数据、结果贡献数据、原始数据和证明数据)，将以上数据分成第一数据集合和第二数据集合，将第一数据集合上传至云平台，将第二数据集合分成私密数据和共享数据(也可称为可公开数据)，将私密数据上传至联盟链网络中的节点，将共享数据上传至联盟链网络中的云存储设备。当数据分析设备中的科研人才评价子模块、科研单元评价子模块和项目评价子模块想要进行数据模型分析时，可以从云平台和云存储设备中获取第一数据集合和共享数据，还可以获取可用的其他数据，组成待分析数据，对该待分析数据进行统计并进行模型分析，得到统计分析结果，包括个人科研能力数据、科研单元能力数据和项目成功实施概率数据和项目综合绩效评价数据。

综上，通过以上方法，本申请呈现了以下优势：

第一点：通过将科研人员的私密数据(比如原始数据)上传至联盟链网络的节点存储，可以保障科学数据存储的安全性和机密性，使得科学家无后顾之忧，安心的投入科研工作中。

第二点：基于云平台对公众开放的属性，将科研论文的一些可公开数据发送至云平台，构建科研GIS地图，可以使得企业在涉及某个领域的研究应用时，通过云平台上公开的数据定位到合适的科研人员和科研成果，和其对接，将科研和实际应用紧密结合起来，或者科研人员在某个领域的研究成果获得后，想要把该成果产业化，则可以通过云平台找到合适的企业，进行对接，以便开展后续合作来达到产业化应用和提高攻关效率的目标。

第三点：通过将一些可公开的数据发送至联盟链网络中的云存储区域，可以使得单位的管理者更好的基于数据做数据统计分析，更好的对人才进行一个全面、客观、精准的评价，为人才选拔、项目资助、项目评审、科研成果转化和专家评估提供有力的数据支撑。

第四点：由于区块链本身具有“不可伪造”、“全程留痕”、“可以追溯”、“公开透明”、“集体维护”、“多成员参与”等特征，因此，当论文成果出现问题时，可以直接确定出现问题部分(比如实验数据)对应的负责人，而不是由第一作者或者通讯作者承担所有责任。

第五点：本申请的联盟链网络采用大量节点保证了多单位参与和跨界融合，从而提高可信度和实用性。并通过主节点组成核心网络，弱节点不记账的特性实现了高效共识，上传下载方便的目的。

此外，本申请除了应用在与科学数据相关的科研系统，还可以应用在教育系统、医疗系统，文娱系统，法律系统等等。

比如，文娱系统中一个音乐作品可以看做是一个待处理对象，所有和音乐相关的音乐公司，个人都可以是一个联盟链网络的成员。音乐拥有者可以通过数据处理设备获取音乐作品的基础数据，比如音乐名，演唱者，发表专辑等等。

数据处理设备收到对象确认信息后，可以获取音乐作品的补充数据，比如该音乐作品的作词人，作曲人，歌词，音乐风格，音乐的语言形式等等。可以获取结果贡献数据，包括贡献者名字和贡献工作，贡献工作可以包括音乐创意，资金支持，编曲，作词，出品，运营，录音场地提供方等等。可以获取原始数据，原始数据比如音乐作品相关手稿对应的电子文档，demo小样等等。证明数据可以包括音乐作品获奖证明，授权演唱证明、转让证明等等。随后，数据处理设备按照第一预设规则将基础数据、补充数据、结果贡献数据、原始数据和证明数据进行标签化处理，得到第一数据集合和第二数据集合；并将第一数据集合中的数据发送至云平台进行存储；将第二数据集合中的数据发送至联盟链网络进行存储。第一数据集合中包括可公开的数据，可供公众在与平台上查询，第二集合数据发送至联盟链网络供联盟链成员下载或者仅供音乐拥有者下载。

其余的教育系统、医疗系统、文娱系统中的其他领域和法律系统等的具体应用方法都可以参考科研论文的应用，这里不在赘述。

需要说明的是：上述本申请实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述仅为本申请的较佳实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (13)

1.一种数据交互系统，其特征在于，所述数据交互系统包括数据处理系统、联盟链网络和云平台；

所述数据处理系统包括数据处理设备和数据分析设备，所述数据处理设备用于获取待处理对象的基础数据，补充数据、结果贡献数据、原始数据和证明数据；以及按照第一规则对所述基础数据、所述补充数据、所述结果贡献数据、所述原始数据和所述证明数据进行标签化处理，得到第一数据集合和第二数据集合；

所述云平台用于接收并存储所述数据处理设备发送的所述第一数据集合，并将所述第一数据集合推送至与所述第一数据集合匹配的用户账号；所述用户账号是在所述云平台上注册生成的；

所述联盟链网络用于接收并存储所述数据处理设备发送的所述第二数据集合；所述联盟链网络是由多个成员作为节点共同构建的；

所述数据分析设备用于从所述联盟链网络和/或所述云平台获取待分析数据，对所述待分析数据实施统计和数据分析。

2.根据权利要求1所述的数据交互系统，其特征在于，所述待处理对象包括但不限于科研论文、专利、项目、成果转化事件；

所述数据处理设备还用于，当所述待处理对象为所述科研论文，获取所述科研论文的发表原文；

所述数据处理设备用于按照所述第一预设规则对所述发表原文、所述基础数据、所述补充数据、所述结果贡献数据、所述原始数据和所述证明数据进行标签化处理，得到第一数据集合和第二数据集合。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述待处理对象的基础数据至少包括所述科研论文的题目，作者、和发表期刊；

所述待处理数据的补充数据至少包括所述科研论文的研究领域、关键词、摘要、论文唯一标识符、所在索引数据库、所在所述发表期刊的位置、所述作者所在单位和所述作者的联系方式；

所述结果贡献数据至少包括贡献者和所述贡献者的贡献工作；

所述原始数据至少包括所述科研论文对应的实验数据，音频数据、视频数据、图片数据、建模仿真数据、源代码；

所述证明数据至少包括所述科研论文的作者知情证明数据、非涉密审批数据、获奖证明数据、流程完整证明数据。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述待处理对象的基础数据至少包括所述专利的专利名称，专利类型，发明人和专利代理机构；

所述待处理数据的补充数据至少包括专利申请日期，专利公开日期、撰写语言和专利国内外申请类型；

所述结果贡献数据至少包括贡献者和所述贡献者的贡献工作；

所述原始数据至少包括所述专利的交底书材料，图片，沟通音视频；

所述证明数据至少包括所述专利的专利初审合格证明、实审合格证明和/或授权/驳回证明。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述待处理对象的基础数据至少包括所述项目的项目名称，项目来源；

所述待处理数据的补充数据至少包括所述项目的人员角色，所述项目所属的领域；

所述结果贡献数据至少包括所述项目贡献者和所述贡献者的贡献工作；

所述原始数据至少包括所述项目的原始材料，图片，沟通音视频；

所述证明数据至少包括所述项目各阶段流程证明、项目验收证明。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述待处理对象的基础数据至少包括所述成果转化事件的名称，转让双方；

所述待处理数据的补充数据至少包括所述成果转化事件的转让金额，成果转化事件所属的领域；

所述结果贡献数据至少包括所述成果转化事件的贡献者和所述贡献者的贡献工作；

所述原始数据至少包括所述成果转化事件的转让资料，图片，沟通音视频；

所述证明数据至少包括所述成果转化事件的各阶段流程证明。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述第一数据集合包括所述基础数据、所述补充数据、所述结果贡献数据；所述第二数据集合包括所述原始数据和所述证明数据；

或者；

所述第一数据集合包括所述科研论文的作者、所述研究领域和所述关键词；所述第二数据集合包括所述发表原文、所述基础数据、所述补充数据、所述结果贡献数据、所述原始数据和所述证明数据。

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述联盟链网络包括主节点和弱节点；所述主节点和弱节点中每个节点对应于一个成员；所述主节点包含决策机制，所述每个节点上设置有存储区域；所述联盟链网络还包括云存储设备；

所述数据处理设备还用于按照第二预设规则将所述第二数据集合中的数据进行标签化，确定共享数据和私密数据；

所述云存储设备用于接收并存储所述共享数据，以服务于所述联盟链网络中各个成员；

所述主节点和所述弱节点用于接收并存储所述私密数据，以服务于所述私密数据对应的科研论文的拥有者。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，

所述共享数据包括所述发表原文、所述基础数据、所述补充数据和所述结果贡献数据；

所述私密数据包括所述原始数据和所述证明数据。

10.根据权利要求8所述的数据交互系统，其特征在于，所述数据分析设备包括数据获取模块、数据分类存储模块、数据统计分析模块和显示模块；

所述数据获取模块用于从所述联盟链网络和/或所述云平台获取待分析数据；

所述数据分类存储模块用于按照预设分类规则对所述待分析数据进行分类和存储；

所述数据统计分析模块用于基于分类后的数据进行统计并进行模型分析，得到统计分析结果；

所述显示模块用于显示统计结果。

11.根据权利要求10所述的数据交互系统，其特征在于，数据统计分析模块包括科研人才评价子模块；所述待分析数据包括所述第一数据集合和/或所述共享数据；

所述科研人才评价子模块用于根据所述待分析数据确定个人科研能力数据；所述个人科研能力数据用于服务于人才推荐、项目遴选、专家遴选及考核。

12.根据权利要求11所述的数据交互系统，其特征在于，数据统计分析模块包括科研单元评价子模块；所述待分析数据还包括软硬件设施支撑数据、社会效益数据和经济效益数据；

所述科研单元评价子模块用于根据所述待分析数据确定科研单元能力数据；所述科研单元能力数据用于服务于科研单元综合绩效评价、项目评审和项目监管；

所述科研单元包括由研究所、大学、研究室、课题组中一个或者多个组成的研发团队。

13.根据权利要求12所述的数据交互系统，其特征在于，数据统计分析模块包括项目评价子模块；所述待分析数据还包括所述个人科研能力数据、所述科研单元能力数据、项目技术路线数据以及研究价值综合评判数据；

所述项目评价子模块用于根据所述待分析数据确定项目成功实施概率数据和项目综合绩效评价数据，所述项目综合绩效评价数据用于服务项目评审、经费扶持和项目绩效评价。

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