CN112199719A - 数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种数据处理方法、系统、设备及计算机可读存储介质，其中，方法包括：用户终端发送查询请求至数据存储区块链；数据存储区块链基于智能合约查询所述查询请求对应的目标信息；用户终端显示目标信息，基于智能合约发送交易请求至对应的商家终端；所述商家终端执行所述交易请求对应的交易操作，并在所述交易操作完成时，并基于激励积分对所述交易请求对应的账户信息执行积分发放操作。本发明能够通过区块链技术实现对电子商务平台系统中交易操作，通过数据存储区块链存储商品数据(目标信息)，确保电子商务平台系统中各种数据的安全性，避免电子商务平台系统中隐私数据的泄露，提高电子商务平台系统的数据可信度低且数据安全性。

Description

数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种电子商务平台系统、数据处理方法、系统、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
在电商交易过程中，所涉用户隐私数据众多，包括交易记录、个人住址联系方式等诸多方面。电子商务平台的用户数据的存储需兼顾存储安全性与读取效率，确保用户数据安全的同时满足高并发读取需求。同时，平台数据存储还面临内部泄露的风险，调查显示，电子商务平台数据最大的泄露源是商家和物流方，在数据泄露原因中，比例最高的是内部作案即电子商务平台的内部员工泄露电子商务平台数据。泄露的电子商务平台数据中包含用户姓名、电话号码、电子邮箱、地址等。在用户数据价值愈发凸显的今天，数据安全面临更加严峻挑战，造成电商模式中数据泄露风险高，隐私不能得到有效保护，造成电子商务平台数据的数据可信度低且数据安全性低。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种电子商务平台系统、数据处理方法、系统、设备及计算机可读存储介质，旨在解决电子商务平台的数据泄露的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种电子商务平台系统，所述电子商务平台系统包括：
数据存储区块链，所述数据存储区块链包括用于存储加密后的平台数据的平台数据节点、用于存储加密后的商家数据的商家数据节点、用于存储加密后的用户数据的用户数据节点；
电子商务平台，所述电子商务平台将平台数据进行哈希处理，并将哈希处理后的平台数据通过平台私钥进行加密，将加密后的平台数据上传至所述平台数据节点；
商家终端，所述商家终端将产品特征信息进行哈希处理，并将哈希处理后的产品特征信息通过平台私钥进行加密，将加密后的产品特征信息上传至所述商家数据节点；
用户终端，所述用户终端将用户信息进行哈希处理，并将哈希处理后的用户信息通过平台私钥进行加密，将加密后的用户信息上传至所述用户数据节点。
进一步地，所述电子商务平台系统还包括：商品信息链；
所述商品信息链包括用于存储加密后的产品生产数据的生产节点、用于存储加密后的产品运输数据的运输节点、用于存储加密后的产品仓储数据的仓储节点、用于存储加密后的产品销售数据的销售节点、用于存储加密后的产品物流数据的物流节点。
进一步地，所述电子商务平台系统还包括：
生产终端，所述生产终端将产品生产数据进行哈希处理，并将哈希处理后的产品生产数据通过生产私钥进行加密，将加密后的产品生产数据上传至所述生产节点；
运输终端，所述运输终端将产品运输数据进行哈希处理，并将哈希处理后的产品运输数据通过运输私钥进行加密，将加密后的产品运输数据上传至所述运输节点；
仓储终端，所述仓储终端将产品仓储数据进行哈希处理，并将哈希处理后的产品仓储数据通过仓储私钥进行加密，将加密后的产品仓储数据上传至所述仓储节点；
销售终端，所述运输终端将产品销售数据进行哈希处理，并将哈希处理后的产品销售数据通过销售私钥进行加密，将加密后的产品销售数据上传至所述销售节点；
物流终端，所述物流终端将产品物流数据进行哈希处理，并将哈希处理后的产品物流数据通过物流私钥进行加密，将加密后的产品物流数据上传至所述物流节点。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种数据处理方法，应用于前述的电子商务平台系统，所述数据处理方法包括以下步骤：
在接收到信息查看请求时，用户终端发送查询请求至数据存储区块链；
数据存储区块链基于智能合约在数据存储区块链的商家数据节点中，查询所述查询请求对应的目标信息，并将所述目标信息发送至所述用户终端；
用户终端显示接收到的所述目标信息，并在接收到基于所述目标信息触发的购买请求时，基于智能合约发送交易请求至所述目标信息对应的商家终端；
所述商家终端执行所述交易请求对应的交易操作，并在所述交易操作完成时，商家终端基于智能合约确定所述交易请求对应的激励积分，并基于激励积分对所述交易请求对应的账户信息执行积分发放操作。
进一步地，所述数据处理方法还包括：
在接收到商品溯源指令时，用户终端发送商品溯源请求至商品信息区块链，以供所述商品信息区块链基于智能合约查询所述商品溯源请求对应的溯源信息，并反馈所述溯源信息至所述用户终端；
用户终端显示接收到的所述溯源信息。
进一步地，所述数据处理方法还包括：
前端溯源终端将产品前端数据进行哈希处理，并将哈希处理后的产品前端数据通过生产私钥进行加密，将加密后的产品前端数据上传至所述商品信息区块链，以供所述商品信息区块链将加密后的产品前端数据存储至所述商品信息区块链的前端溯源节点，其中，产品前端数据包括运输数据、运输数据以及仓储数据；
销售终端将产品销售数据进行哈希处理，并将哈希处理后的产品销售数据通过销售私钥进行加密，将加密后的产品销售数据上传至所述商品信息区块链，以供所述商品信息区块链将加密后的产品销售数据存储至所述商品信息区块链的销售节点；
物流终端将产品物流数据进行哈希处理，并将哈希处理后的产品物流数据通过物流私钥进行加密，将加密后的产品物流数据上传至所述商品信息区块链，以供所述商品信息区块链将加密后的产品物流数据存储至所述商品信息区块链的物流节点。
进一步地，所述数据处理方法还包括：
商家终端将产品特征信息进行哈希处理，并将哈希处理后的产品特征信息通过平台私钥进行加密，将加密后的产品特征信息上传至所述数据存储区块链，以供所述数据存储区块链将加密后的产品特征信息存储至所述数据存储区块链的商家数据节点。
进一步地，所述数据处理方法还包括：
所述数据存储区块链的商家数据节点获取待推荐用户信息；
商家数据节点将待推荐用户信息输入预训练的联邦推荐模型，以获得推荐结果；
商家数据节点将所述推荐结果发送至商家终端，以供所述商家终端基于所述推荐结果生成产品推荐界面，并将所述产品推荐界面发送至所述待推荐用户信息对应的用户终端。
进一步地，所述商家数据节点获取待推荐用户信息的步骤之前，还包括：
所述数据存储区块链的用户数据节点基于加密后的用户信息获取用户偏好数据，并将用户偏好数据输入第一待训练模型进行模型训练，以获得第一中间参数；
所述商家数据节点基于加密后的产品特征信息获取产品特征数据，并将所述产品特征数据输入第二待训练模型进行模型训练，以获得第二中间参数；
所述数据存储区块链的平台数据节点基于加密后的平台数据获取用户购买能力数据，并将用户购买能力数据输入待训练模型进行模型训练，以获得第三中间参数；
所述数据存储区块链基于所述第一中间参数、所述第二中间参数以及所述第三中间参数，确定目标梯度，并反馈所述目标梯度至所述商家数据节点，以供所述商家数据节点基于所述目标梯度确定预训练的联邦推荐模型。
进一步地，所述数据存储区块链基于所述第一中间参数、所述第二中间参数以及所述第三中间参数，确定目标梯度，并反馈所述目标梯度至所述商家数据节点，以供所述商家数据节点基于所述目标梯度确定预训练的联邦推荐模型的步骤包括：
所述数据存储区块链基于所述第一中间参数、所述第二中间参数以及所述第三中间参数，确定目标中间参数以及目标梯度；
在所述目标中间参数满足预设条件时，所述数据存储区块链反馈所述目标梯度至所述商家数据节点，以供所述商家数据节点基于所述目标梯度确定预训练的联邦推荐模型。
进一步地，所述数据存储区块链基于所述第一中间参数、所述第二中间参数以及所述第三中间参数，确定目标中间参数以及目标梯度的步骤之后，还包括：
在所述目标中间参数满足未预设条件时，所述数据存储区块链反馈所述目标梯度至所述商家数据节点；
所述商家数据节点基于所述目标梯度更新第二待训练模型，并将更新后的第二待训练模型作为所述第二待训练模型，并返回执行将用户偏好数据输入第二待训练模型进行模型训练，以获得第二中间参数的步骤。
进一步地，所述数据存储区块链基于所述第一中间参数、所述第二中间参数以及所述第三中间参数，确定目标梯度，并反馈所述目标梯度至所述商家数据节点，以供所述商家数据节点基于所述目标梯度确定预训练的联邦推荐模型的步骤之后，还包括：
所述数据存储区块链基于所述第一中间参数、所述第二中间参数以及所述第三中间参数，确定所述用户数据节点对应的第一工作量、所述商家数据节点对应的第二工作量以及所述平台数据节点对应的第三工作量；
所述数据存储区块链基于所述第一工作量、所述第二工作量以及所述第三工作量，为所述用户数据节点、所述商家数据节点以及所述平台数据节点分发区块链积分。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种数据处理装置，应用于前述的电子商务平台系统，所述数据处理装置包括：
发送模块，用于在接收到信息查看请求时，发送查询请求至数据存储区块链；
查询模块，用于基于智能合约在数据存储区块链的商家数据节点中，查询所述查询请求对应的目标信息，并将所述目标信息发送至所述用户终端；
显示模块，用于显示接收到的所述目标信息，并在接收到基于所述目标信息触发的购买请求时，基于智能合约发送交易请求至所述目标信息对应的商家终端；
执行模块，用于执行所述交易请求对应的交易操作，并在所述交易操作完成时，商家终端基于智能合约确定所述交易请求对应的激励积分，并基于激励积分对所述交易请求对应的账户信息执行积分发放操作。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种数据处理设备，所述数据处理设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的数据处理程序，所述数据处理程序被所述处理器执行时实现前述的数据处理方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有数据处理程序，所述数据处理程序被处理器执行时实现前述的数据处理方法的步骤。
本发明通过在接收到信息查看请求时，用户终端发送查询请求至数据存储区块链；接着数据存储区块链基于智能合约在数据存储区块链的商家数据节点中，查询所述查询请求对应的目标信息，并将所述目标信息发送至所述用户终端；而后用户终端显示接收到的所述目标信息，并在接收到基于所述目标信息触发的购买请求时，基于智能合约发送交易请求至所述目标信息对应的商家终端；然后所述商家终端执行所述交易请求对应的交易操作，并在所述交易操作完成时，商家终端基于智能合约确定所述交易请求对应的激励积分，并基于激励积分对所述交易请求对应的账户信息执行积分发放操作，能够通过区块链技术实现对电子商务平台系统中交易操作，通过数据存储区块链存储商品数据(目标信息)，确保电子商务平台系统中各种数据的安全性，避免电子商务平台系统中隐私数据的泄露，提高电子商务平台系统的数据可信度低且数据安全性。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境中数据处理设备的结构示意图；
图2为本发明数据处理方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明一实施例中电子商务平台系统的结构示意图；
图4为本发明数据处理装置一实施例的功能模块示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境中数据处理设备结构示意图。
本发明实施例数据处理设备可以是PC，也可以是智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3(Moving Picture Experts Group Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)播放器、MP4(Moving Picture Experts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、便携计算机等具有显示功能的可移动式终端设备。
如图1所示，该数据处理设备可以包括：处理器1001，例如CPU，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储系统。
可选地，数据处理设备还可以包括摄像头、RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块等等。其中，传感器比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示屏的亮度，接近传感器可在移动终端移动到耳边时，关闭显示屏和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别移动终端姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；当然，移动终端还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对数据处理设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机计算机可读存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及数据处理程序。
在图1所示的数据处理设备中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的数据处理程序。
在本实施例中，数据处理设备包括：存储器1005、处理器1001及存储在所述存储器1005上并可在所述处理器1001上运行的数据处理程序，其中，处理器1001调用存储器1005中存储的数据处理程序时，并执行本申请各个实施例中数据处理方法的步骤。
本发明还提供一种数据处理方法，参照图2，图2为本发明数据处理方法第一实施例的流程示意图。
本实施例中，该数据处理方法应用于电子商务平台系统，参照图3，该电子商务平台系统包括数据存储区块链100、电子商务平台200、商家终端300以及用户终端400。
其中，数据存储区块链包括用于存储加密后的平台数据的平台数据节点、用于存储加密后的商家数据的商家数据节点、用于存储加密后的用户数据的用户数据节点；数据存储区块链为区块链中的联盟链。
数据处理方法包括以下步骤：
步骤S101，在接收到信息查看请求时，用户终端发送查询请求至数据存储区块链；
步骤S102，数据存储区块链基于智能合约在数据存储区块链的商家数据节点中，查询所述查询请求对应的目标信息，并将所述目标信息发送至所述用户终端；
步骤S103，用户终端显示接收到的所述目标信息，并在接收到基于所述目标信息触发的购买请求时，基于智能合约发送交易请求至所述目标信息对应的商家终端；
步骤S104，所述商家终端执行所述交易请求对应的交易操作,并在所述交易操作完成时，商家终端基于智能合约确定所述交易请求对应的激励积分，并基于激励积分对所述交易请求对应的账户信息执行积分发放操作。
本实施例中，用户终端可以为手机、ipad、PC、可穿戴设备、智能电视等终端，用户可通过用户终端浏览对应的页面，并通过页面触发信息查看请求以获取对应的目标信息(商品信息)，接收到信息查看请求时，用户终端发送查询请求至数据存储区块链。
数据存储区块链基于智能合约在数据存储区块链的商家数据节点中，查询所述查询请求对应的目标信息，并将所述目标信息发送至所述用户终端，其中，数据存储区块链可先解析该查询请求获得对应的商品标识信息，根据该商品标识信息在商家数据节点中查询对应的目标信息，数据存储区块链的商家数据节点用于存储加密后的产品特征信息，数据存储区块链在商家数据节点中查询到查询请求对应的加密后的产品特征信息后，对加密后的产品特征信息进行解密，并进行哈希处理得到目标信息，并将所述目标信息发送至所述用户终端。
在接收到数据存储区块链反馈的目标信息之后，用户终端显示接收到的目标信息，以供用户查看该目标信息，同时，用户可通过该目标信息的显示界面触发购买请求，在接收到基于目标信息触发的购买请求时，用户终端基于智能合约发送交易请求至目标信息对应的商家终端。
商家终端在接收到交易请求时，执行该交易请求对应的交易操作，例如，商家终端对交易请求对应的用户账户执行扣款操作，或者，发送包括目标信息对应扣款金额的扣款请求至对应的服务器(或者数据存储区块链)，服务器对该扣款请求对应的用户账户执行扣款操作并反馈扣款结果至商家终端。并在交易操作完成时，商家终端基于智能合约确定交易请求对应的激励积分，并基于激励积分对所述交易请求对应的账户信息执行积分发放操作，具体地，商家终端基于交易请求确定激励积分，将激励积分发放至交易请求对应的账户信息的账户中，并在商家终端对应的账户扣除对应的激励积分。
进一步地，该数据处理方法还包括：
商家终端将产品特征信息进行哈希处理，并将哈希处理后的产品特征信息通过平台私钥进行加密，将加密后的产品特征信息上传至所述数据存储区块链，以供所述数据存储区块链将加密后的产品特征信息存储至所述数据存储区块链的商家数据节点。
本实施例中，商家终端将产品特征信息进行哈希处理，并将哈希处理后的产品特征信息通过平台私钥进行加密，将加密后的产品特征信息上传至数据存储区块链，数据存储区块链将加密后的产品特征信息存储至数据存储区块链的商家数据节点。具体地，商家终端将产品特征信息进行脱敏处理，将脱敏处理后的产品特征信息进行哈希处理，并将哈希处理后的产品特征信息通过平台私钥进行加密，而后将加密后的产品特征信息上传至所述商家数据节点，以通过脱敏技术保护产品特征信息中的隐私数据。
需要说的是，电子商务平台将平台数据进行哈希处理，并将哈希处理后的平台数据通过平台私钥进行加密，将加密后的平台数据上传至数据存储区块链，数据存储区块链将加密后的平台数据存储至数据存储区块链的平台数据节点。具体地，电子商务平台可先将平台数据进行脱敏处理，将脱敏处理后的平台数据进行哈希处理，并将哈希处理后的平台数据通过平台私钥进行加密，而后将加密后的平台数据上传至数据存储区块链，以通过脱敏技术保护平台数据中的隐私数据。
用户终端将用户信息进行哈希处理，并将哈希处理后的用户信息通过平台私钥进行加密，将加密后的用户信息上传至数据存储区块链，数据存储区块链将加密后的用户信息存储至所述用户数据节点。具体地，用户终端先将用户信息进行脱敏处理，将脱敏处理后的用户信息进行哈希处理，并将哈希处理后的用户信息通过平台私钥进行加密，而后将加密后的用户信息上传至数据存储区块链，以通过脱敏技术保护用户信息中的隐私数据。
本实施例中，通过区块链技术实现对电子商务平台系统中各种数据的安全存储，利用数据脱敏技术确保电子商务平台系统中数据信息的私密性，通过哈希处理与私钥加密相结合的加密方式对电子商务平台系统的隐私信息进行定向加密链上存储。
需要说明的是，还可通过联盟链架构实现对数据存储区块链中的数据的读取权限的进行管控，仅向特定节点开放相应区块的读取权限及内容解密私钥，杜绝隐私数据泄露。例如，仅向电子商务平台开放平台数据节点的读取权限，向用户终端中的特定节点开放用户数据节点的读取权限。
本实施例提出数据处理方法，通过在接收到信息查看请求时，用户终端发送查询请求至数据存储区块链；接着数据存储区块链基于智能合约在数据存储区块链的商家数据节点中，查询所述查询请求对应的目标信息，并将所述目标信息发送至所述用户终端；而后用户终端显示接收到的所述目标信息，并在接收到基于所述目标信息触发的购买请求时，基于智能合约发送交易请求至所述目标信息对应的商家终端；然后所述商家终端执行所述交易请求对应的交易操作，并在所述交易操作完成时，商家终端基于智能合约确定所述交易请求对应的激励积分，并基于激励积分对所述交易请求对应的账户信息执行积分发放操作，能够通过区块链技术实现对电子商务平台系统中交易操作，通过数据存储区块链存储商品数据(目标信息)，确保电子商务平台系统中各种数据的安全性，避免电子商务平台系统中隐私数据的泄露，提高电子商务平台系统的数据可信度低且数据安全性。
基于第一实施例，提出本发明数据处理方法的第二实施例，在本实施例中，该数据处理方法还包括：
步骤S201，在接收到商品溯源指令时，用户终端发送商品溯源请求至商品信息区块链，以供所述商品信息区块链基于智能合约查询所述商品溯源请求对应的溯源信息，并反馈所述溯源信息至所述用户终端；
步骤S202，用户终端显示接收到的所述溯源信息。
本实施例中，用户可通过用户终端显示的界面触发商品溯源指令，例如，通过目标信息的显示界面触发该目标信息对应的商品的商品溯源指令，或者，通过该数据存储区块链中所存储的其他商品的信息显示界面触发商品溯源指令。
在接收到商品溯源指令时，用户终端发送商品溯源请求至商品信息区块链，商品信息区块链基于智能合约查询所述商品溯源请求对应的溯源信息，并反馈所述溯源信息至所述用户终端；具体的，商品信息区块链获取该商品溯源请求对应的商品标识，通过该商品标识在商品信息区块链的各个节点中查询对应的溯源信息，该溯源信息包括运输数据、运输数据以及仓储数据，若该商品溯源请求对应的商品已售出，则该溯源信息还包括销售数据以及运输数据。
在接收到该溯源信息时，用户终端显示接收到的溯源信息。
进一步地，在一实施例中，该数据处理方法还包括：
步骤S203，前端溯源终端将产品前端数据进行哈希处理，并将哈希处理后的产品前端数据通过生产私钥进行加密，将加密后的产品前端数据上传至所述商品信息区块链，以供所述商品信息区块链将加密后的产品前端数据存储至所述商品信息区块链的前端溯源节点，其中，产品前端数据包括运输数据、运输数据以及仓储数据；
步骤S204，运输终端将产品销售数据进行哈希处理，并将哈希处理后的产品销售数据通过销售私钥进行加密，将加密后的产品销售数据上传至所述商品信息区块链，以供所述商品信息区块链将加密后的产品销售数据存储至所述商品信息区块链的销售节点；
步骤S205，物流终端将产品物流数据进行哈希处理，并将哈希处理后的产品物流数据通过物流私钥进行加密，将加密后的产品物流数据上传至所述商品信息区块链，以供所述商品信息区块链将加密后的产品物流数据存储至所述商品信息区块链的物流节点。
本实施例中，参照图3，商品信息链包括用于存储加密后的产品前端数据的前端溯源节点，用于存储加密后的产品销售数据的销售节点、用于存储加密后的产品物流数据的物流节点。该电子商务平台系统还包括前端溯源终端、销售终端以及物流终端。
其中，参照图3，产品前端数据包括运输数据、运输数据以及仓储数据，前端溯源节点包括用于存储加密后的产品生产数据的生产节点、用于存储加密后的产品运输数据的运输节点、用于存储加密后的产品仓储数据的仓储节点；前端溯源终端包括生产终端、运输终端以及仓储终端。
生产终端将产品生产数据进行哈希处理，并将哈希处理后的产品生产数据通过生产私钥进行加密，将加密后的产品生产数据上传至所述生产节点；
运输终端将产品运输数据进行哈希处理，并将哈希处理后的产品运输数据通过运输私钥进行加密，将加密后的产品运输数据上传至所述运输节点；
仓储终端将产品仓储数据进行哈希处理，并将哈希处理后的产品仓储数据通过仓储私钥进行加密，将加密后的产品仓储数据上传至所述仓储节点。
在电子商务平台系统中，通过区块链与商品渠道供应链的深度结合实现对商品流通信息的全流程可信记录和信息追踪，实现对商品供应链的有效管控，有效提高商品写入信息的真实可信度，提升商品查询信息的可信度。利用区块链技术实现电子商务平台系统及买家用户对商品信息的全流程追溯，同时利用区块链可实现价值传输的特点赋能供应链金融，助力商品流、物流、资金流、信息流四流合一，实现平台参与方多方共赢，推动平台网络化经济发展。区块链信息平台的搭建有助于降低供应链中信息不对称情况的出现，提高平台商家与供应链企业间的沟通效率，实现“产销一体化”，缓解供应链仓储压力。同时，结合“一物一码”、RFID标签和嵌入式传感器等成熟技术，可实现对平台各类型商品的全周期管控追查，产品信息的记录溯源与内容审查将变得更为方便快捷，例如，可在每一个产品中设置RFID标签和嵌入式传感器等。
需要说明的是，在商家开展商品营销活动过程中，商家终端可通过电子商务系统的智能合约设置商品营销促销、推广方案，降低活动设置成本、渠道推广成本与用户参与难度。同时，基于合约自动化触发生效的交易方式有助于减少商品交易纠纷，提高平台商家交易效率，减轻商家的社群运营负担。通过链上区块存储的方式实现平台数据的安全存储。
参照图3，图3为本申请电子商务平台系统的框架图，平台为电子商务平台，用户为用户终端，商家为商家终端，数据存储区块链为数据存储区块链，平台数据、用户数据以及商家数据分别为平台数据节点、用户数据节点以及商家数据节点，商品信息区块链为商品信息链，生产、运输、仓储、销售以及物流分别为生产节点、运输节点、仓储节点、销售节点以及物流节点。
本实施例提出的数据处理方法，通过在接收到商品溯源指令时，用户终端发送商品溯源请求至商品信息区块链，以供所述商品信息区块链基于智能合约查询所述商品溯源请求对应的溯源信息，并反馈所述溯源信息至所述用户终端；接着用户终端显示接收到的所述溯源信息，能够通过区块链技术实现对电子商务平台系统中的商品溯源，通过商品信息区块链存储商品的溯源数据，确保电子商务平台系统中各种数据的安全性，避免电子商务平台系统中隐私数据的泄露，进一步提高电子商务平台系统的数据可信度低且数据安全性。
基于上述各个实施例，提出本发明数据处理方法的第三实施例，在本实施例中，该数据处理方法还包括：
步骤S301，数据存储区块链的商家数据节点获取待推荐用户信息；
本实施例中，数据存储区块链的商家终端可对当前处于登录状态的用户账号推送包括产品信息的产品推荐界面，例如，用户通过用户终端登录用户账号至电子商务平台系统的电子商务平台，电子商务平台将该用户账号的登录信息发送至商家终端，该登录信息包括待推荐用户信息，商家终端上传推荐求去至商家数据节点，该推荐请求包括待推荐用户信息。
而后，商家数据节点获取待推荐用户信息，例如，商家数据节点解析商家终端上传的推荐请求，获取推荐请求中的待推荐用户信息。
步骤S302，商家数据节点将待推荐用户信息输入预训练的联邦推荐模型，以获得推荐结果；
本实施例中，商家数据节点存储有预训练的联邦推荐模型，在获取到待推荐用户信息时，商家数据节点将待推荐用户信息输入预训练的联邦推荐模型进行模型训练，以获得推荐结果，即预训练的联邦推荐模型的输出即为推荐结果。
步骤S303，商家数据节点将所述推荐结果发送至商家终端，以供所述商家终端基于所述推荐结果生成产品推荐界面，并将所述产品推荐界面发送至所述待推荐用户信息对应的用户终端。
本实施例中，在获取到在获取到推荐结果之后，商家数据节点将所述推荐结果发送至商家终端，即将推荐结果下发至商家终端，在接收到商家数据节点下发的推荐结果时，商家终端基于推荐结果生成产品推荐界面，例如将推荐结果所对应的产品信息添加至预设的产品推荐界面，以得到产品推荐界面，并将产品推荐界面发送至所述待推荐用户信息对应的用户终端，以实现对用户进行产品推荐。
本实施例提出的数据处理方法，通过数据存储区块链的商家数据节点获取待推荐用户信息；接着商家数据节点将待推荐用户信息输入预训练的联邦推荐模型，以获得推荐结果；而后商家数据节点将所述推荐结果发送至商家终端，以供所述商家终端基于所述推荐结果生成产品推荐界面，并将所述产品推荐界面发送至所述待推荐用户信息对应的用户终端，通过预训练的联邦推荐模型对用户进行产品推荐，以根据电子商务系统中各种数据实现产品推荐，提升产品推荐的精准性，进而提高电子商务系统的交易效率。
基于第三实施例，提出本发明数据处理方法的第四实施例，在本实施例中，步骤S301之前，该数据处理方法还包括：
步骤S401，所述数据存储区块链的用户数据节点基于加密后的用户信息获取用户偏好数据，并将用户偏好数据输入第一待训练模型进行模型训练，以获得第一中间参数；
步骤S402，所述商家数据节点基于加密后的产品特征信息获取产品特征数据，并将所述产品特征数据输入第二待训练模型进行模型训练，以获得第二中间参数；
步骤S403，所述数据存储区块链的平台数据节点基于加密后的平台数据获取用户购买能力数据，并将用户购买能力数据输入待训练模型进行模型训练，以获得第三中间参数；
步骤S404，所述数据存储区块链基于所述第一中间参数、所述第二中间参数以及所述第三中间参数，确定目标梯度，并反馈所述目标梯度至所述商家数据节点，以供所述商家数据节点基于所述目标梯度确定预训练的联邦推荐模型。
本实施例中，为提高产品推荐的准确性，先通过电子商务系统中的各种相关数据对联邦推荐模型进行训练，以获得预训练的联邦推荐模型。
具体地，用户数据节点基于加密后的用户信息获取用户偏好数据，即用户数据节点对加密后的用户信息进行解密，得到解密后的用户信息，并从解密后的用户信息确定用户偏好数据，例如，根据用户信息中的历史购买数据确定用户偏好数据，将用户偏好数据输入第一待训练模型进行模型训练，以获得第一中间参数，该第一中间参数可以为第一待训练模型的损失函数值。
同时，商家数据节点对加密后的产品特征信息进行解密，得到解密后的产品特征数据，并将所述产品特征数据输入第二待训练模型进行模型训练，以获得第二中间参数。平台数据节点对加密后的平台数据进行解密，以获得解密后的平台数据，根据解密后的平台数据确定用户购买能力数据，并将用户购买能力数据输入待训练模型进行模型训练，以获得第三中间参数。电子商务平台可以与银行系统进行关联，以获得银行数据，并根据银行数据确定平台数据，而后上传平台数据至平台数据节点，以便于根据平台数据确定用户购买能力数据。
而后，用户数据节点将第一中间参数上传至数据存储区块链，商家数据节点将第二中间参数上传至数据存储区块链，平台数据节点将第三中间参数上传至数据存储区块链。数据存储区块链基于第一中间参数、第二中间参数以及第三中间参数，确定目标梯度，例如，数据存储区块链基于第一中间参数、第二中间参数以及第三中间参数确定目标参数例如目标损失函数值，并基于目标参数确定目标梯度，而后数据存储区块链下发目标梯度至商家数据节点、用户数据节点以及平台数据节点，商家数据节点基于所述目标梯度确定预训练的联邦推荐模型，同时，用户数据节点以及平台数据节点基于目标梯度确定预训练的联邦推荐模型。
本实施例提出的数据处理方法，通过所述数据存储区块链的用户数据节点基于加密后的用户信息获取用户偏好数据，并将用户偏好数据输入第一待训练模型进行模型训练，以获得第一中间参数；接着所述商家数据节点基于加密后的产品特征信息获取产品特征数据，并将所述产品特征数据输入第二待训练模型进行模型训练，以获得第二中间参数；而后所述数据存储区块链的平台数据节点基于加密后的平台数据获取用户购买能力数据，并将用户购买能力数据输入待训练模型进行模型训练，以获得第三中间参数；然后所述数据存储区块链基于所述第一中间参数、所述第二中间参数以及所述第三中间参数，确定目标梯度，并反馈所述目标梯度至所述商家数据节点，以供所述商家数据节点基于所述目标梯度确定预训练的联邦推荐模型，以实现根据用户信息、产品特征信息以及平台数据通过联邦学习得到预训练的联邦推荐模型，在联邦学习中无须导出电子商务系统的数据就能够为三方联合构建预训练的联邦推荐模型，既充分保护了电子商务系统中的各种隐私数据，又能够准确得到预训练的联邦推荐模型，以为用户提供个性化的产品服务。
基于第四实施例，提出本发明数据处理方法的第五实施例，在本实施例中，步骤S404包括：
步骤S501，所述数据存储区块链基于所述第一中间参数、所述第二中间参数以及所述第三中间参数，确定目标中间参数以及目标梯度；
步骤S502，在所述目标中间参数满足预设条件时，所述数据存储区块链反馈所述目标梯度至所述商家数据节点，以供所述商家数据节点基于所述目标梯度确定预训练的联邦推荐模型。
本实施例中，数据存储区块链在获取到第一中间参数、第二中间参数以及第三中间参数时，基于第一中间参数、第二中间参数以及第三中间参数确定目标中间参数，具体地，可先确定第一中间参数对应的权重、第二中间参数对应的权重以及第三中间参数对应的权重，而后通过向量加法确定目标中间参数，例如，目标中间参数＝第一中间参数*第一中间参数对应的权重+第二中间参数*第二中间参数对应的权重+第三中间参数*第三中间参数对应的权重。而后根据目标中间参数确定目标梯度，例如，目标中间参数为总损失函数值，则通过梯度下降算法对目标中间参数进行处理，以获得目标梯度。
而后，判断目标中间参数是否满足预设条件，例如确定目标中间参数是否小于预设参数，若目标中间参数小于预设参数，则判定目标中间参数满足预设条件，进而数据存储区块链下发目标梯度至商家数据节点、用户数据节点以及平台数据节点，商家数据节点基于所述目标梯度确定预训练的联邦推荐模型，同时，用户数据节点以及平台数据节点基于目标梯度确定预训练的联邦推荐模型。
进一步地，在一实施例中，步骤S501之后，还包括：
步骤S503，在所述目标中间参数满足未预设条件时，所述数据存储区块链反馈所述目标梯度至所述商家数据节点；
步骤S504，所述商家数据节点基于所述目标梯度更新第二待训练模型，并将更新后的第二待训练模型作为所述第二待训练模型，并返回执行将用户偏好数据输入第二待训练模型进行模型训练，以获得第二中间参数的步骤。
本实施例中，若目标中间参数满足未预设条件即目标中间参数大于或等于预设参数，则数据存储区块链反馈所述目标梯度至所述商家数据节点；商家数据节点基于所述目标梯度更新第二待训练模型，并将更新后的第二待训练模型作为所述第二待训练模型，并返回执行步骤S202。同时，数据存储区块链下发目标梯度至用户数据节点以及平台数据节点，用户数据节点基于所述目标梯度更新第一待训练模型，并将更新后的第一待训练模型作为所述第一待训练模型，并返回执行步骤S201，平台数据节点基于所述目标梯度更新第三待训练模型，并将更新后的第三待训练模型作为所述第三待训练模型，并返回执行步骤S203，以确保预训练的联邦推荐模型收敛。
本实施例提出的数据处理方法，通过所述数据存储区块链基于所述第一中间参数、所述第二中间参数以及所述第三中间参数，确定目标中间参数以及目标梯度；在所述目标中间参数满足预设条件时，所述数据存储区块链反馈所述目标梯度至所述商家数据节点，以供所述商家数据节点基于所述目标梯度确定预训练的联邦推荐模型，通过目标中间参数满足预设条件，确保预训练的联邦推荐模型的预存效果。
基于第五实施例，提出本发明数据处理方法的第六实施例，在本实施例中，步骤S303之后，还包括：
步骤S601，所述数据存储区块链基于所述第一中间参数、所述第二中间参数以及所述第三中间参数，确定所述用户数据节点对应的第一工作量、所述商家数据节点对应的第二工作量以及所述平台数据节点对应的第三工作量；
步骤S602，所述数据存储区块链基于所述第一工作量、所述第二工作量以及所述第三工作量，为所述用户数据节点、所述商家数据节点以及所述平台数据节点分发区块链积分。
本实施例中，数据存储区块链基于所述第一中间参数、所述第二中间参数以及所述第三中间参数，确定所述用户数据节点对应的第一工作量、所述商家数据节点对应的第二工作量以及所述平台数据节点对应的第三工作量，以根据第一中间参数、第二中间参数以及第三中间参数确定各个节点的工作量，并基于所述第一工作量、所述第二工作量以及所述第三工作量，为所述用户数据节点、所述商家数据节点以及所述平台数据节点分发区块链积分，以实现区块链的通证激励，进而通过通证激励提升电子商务系统的活跃度，平台用户可基于自身用户行为获得相应的行为激励收益，通过更为广泛的用户行为参与进一步提高自身收益，体现自身行为价值，促进电子商务系统流量活跃。
本实施例提出的数据处理方法，通过所述数据存储区块链基于所述第一中间参数、所述第二中间参数以及所述第三中间参数，确定所述用户数据节点对应的第一工作量、所述商家数据节点对应的第二工作量以及所述平台数据节点对应的第三工作量；接着所述数据存储区块链基于所述第一工作量、所述第二工作量以及所述第三工作量，为所述用户数据节点、所述商家数据节点以及所述平台数据节点分发区块链积分，以通过通证激励提升电子商务系统的活跃度。
本发明实施例还提供一种数据处理装置，参照图4，所述数据处理装置包括：
发送模块100，用于在接收到信息查看请求时，发送查询请求至数据存储区块链；
查询模块200，用于基于智能合约在数据存储区块链的商家数据节点中，查询所述查询请求对应的目标信息，并将所述目标信息发送至所述用户终端；
显示模块300，用于显示接收到的所述目标信息，并在接收到基于所述目标信息触发的购买请求时，基于智能合约发送交易请求至所述目标信息对应的商家终端；
执行模块400，用于执行所述交易请求对应的交易操作，并在所述交易操作完成时，商家终端基于智能合约确定所述交易请求对应的激励积分，并基于激励积分对所述交易请求对应的账户信息执行积分发放操作。
进一步地，数据处理装置还包括：
在接收到商品溯源指令时，用户终端发送商品溯源请求至商品信息区块链，以供所述商品信息区块链基于智能合约查询所述商品溯源请求对应的溯源信息，并反馈所述溯源信息至所述用户终端；
用户终端显示接收到的所述溯源信息。
进一步地，数据处理装置还包括：
前端溯源终端将产品前端数据进行哈希处理，并将哈希处理后的产品前端数据通过生产私钥进行加密，将加密后的产品前端数据上传至所述商品信息区块链，以供所述商品信息区块链将加密后的产品前端数据存储至所述商品信息区块链的前端溯源节点，其中，产品前端数据包括运输数据、运输数据以及仓储数据；
销售终端将产品销售数据进行哈希处理，并将哈希处理后的产品销售数据通过销售私钥进行加密，将加密后的产品销售数据上传至所述商品信息区块链，以供所述商品信息区块链将加密后的产品销售数据存储至所述商品信息区块链的销售节点；
物流终端将产品物流数据进行哈希处理，并将哈希处理后的产品物流数据通过物流私钥进行加密，将加密后的产品物流数据上传至所述商品信息区块链，以供所述商品信息区块链将加密后的产品物流数据存储至所述商品信息区块链的物流节点。
进一步地，数据处理装置还包括：
商家终端将产品特征信息进行哈希处理，并将哈希处理后的产品特征信息通过平台私钥进行加密，将加密后的产品特征信息上传至所述数据存储区块链，以供所述数据存储区块链将加密后的产品特征信息存储至所述数据存储区块链的商家数据节点。
进一步地，数据处理装置还包括：
所述数据存储区块链的商家数据节点获取待推荐用户信息；
商家数据节点将待推荐用户信息输入预训练的联邦推荐模型，以获得推荐结果；
商家数据节点将所述推荐结果发送至商家终端，以供所述商家终端基于所述推荐结果生成产品推荐界面，并将所述产品推荐界面发送至所述待推荐用户信息对应的用户终端。
进一步地，数据处理装置还包括：
所述数据存储区块链的用户数据节点基于加密后的用户信息获取用户偏好数据，并将用户偏好数据输入第一待训练模型进行模型训练，以获得第一中间参数；
所述商家数据节点基于加密后的产品特征信息获取产品特征数据，并将所述产品特征数据输入第二待训练模型进行模型训练，以获得第二中间参数；
所述数据存储区块链的平台数据节点基于加密后的平台数据获取用户购买能力数据，并将用户购买能力数据输入待训练模型进行模型训练，以获得第三中间参数；
所述数据存储区块链基于所述第一中间参数、所述第二中间参数以及所述第三中间参数，确定目标梯度，并反馈所述目标梯度至所述商家数据节点，以供所述商家数据节点基于所述目标梯度确定预训练的联邦推荐模型。
进一步地，数据处理装置还包括：
所述数据存储区块链基于所述第一中间参数、所述第二中间参数以及所述第三中间参数，确定目标中间参数以及目标梯度；
在所述目标中间参数满足预设条件时，所述数据存储区块链反馈所述目标梯度至所述商家数据节点，以供所述商家数据节点基于所述目标梯度确定预训练的联邦推荐模型。
进一步地，数据处理装置还包括：
在所述目标中间参数满足未预设条件时，所述数据存储区块链反馈所述目标梯度至所述商家数据节点；
所述商家数据节点基于所述目标梯度更新第二待训练模型，并将更新后的第二待训练模型作为所述第二待训练模型，并返回执行将用户偏好数据输入第二待训练模型进行模型训练，以获得第二中间参数的步骤。
进一步地，数据处理装置还包括：
所述数据存储区块链基于所述第一中间参数、所述第二中间参数以及所述第三中间参数，确定所述用户数据节点对应的第一工作量、所述商家数据节点对应的第二工作量以及所述平台数据节点对应的第三工作量；
所述数据存储区块链基于所述第一工作量、所述第二工作量以及所述第三工作量，为所述用户数据节点、所述商家数据节点以及所述平台数据节点分发区块链积分。
此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有数据处理程序，所述数据处理程序被处理器执行时实现如上所述的数据处理方法的步骤。
其中，在所述处理器上运行的数据处理程序被执行时所实现的方法可参照本发明数据处理方法各个实施例，此处不再赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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如上所述的一个计算机可读存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (12)

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述数据处理方法包括以下步骤：
在接收到信息查看请求时，用户终端发送查询请求至数据存储区块链；
数据存储区块链基于智能合约在数据存储区块链的商家数据节点中，查询所述查询请求对应的目标信息，并将所述目标信息发送至所述用户终端；
用户终端显示接收到的所述目标信息，并在接收到基于所述目标信息触发的购买请求时，基于智能合约发送交易请求至所述目标信息对应的商家终端；
所述商家终端执行所述交易请求对应的交易操作，并在所述交易操作完成时，商家终端基于智能合约确定所述交易请求对应的激励积分，并基于激励积分对所述交易请求对应的账户信息执行积分发放操作。
2.如权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述数据处理方法还包括：
在接收到商品溯源指令时，用户终端发送商品溯源请求至商品信息区块链，以供所述商品信息区块链基于智能合约查询所述商品溯源请求对应的溯源信息，并反馈所述溯源信息至所述用户终端；
用户终端显示接收到的所述溯源信息。
3.如权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，所述数据处理方法还包括：
前端溯源终端将产品前端数据进行哈希处理，并将哈希处理后的产品前端数据通过生产私钥进行加密，将加密后的产品前端数据上传至所述商品信息区块链，以供所述商品信息区块链将加密后的产品前端数据存储至所述商品信息区块链的前端溯源节点，其中，产品前端数据包括运输数据、运输数据以及仓储数据；
销售终端将产品销售数据进行哈希处理，并将哈希处理后的产品销售数据通过销售私钥进行加密，将加密后的产品销售数据上传至所述商品信息区块链，以供所述商品信息区块链将加密后的产品销售数据存储至所述商品信息区块链的销售节点；
物流终端将产品物流数据进行哈希处理，并将哈希处理后的产品物流数据通过物流私钥进行加密，将加密后的产品物流数据上传至所述商品信息区块链，以供所述商品信息区块链将加密后的产品物流数据存储至所述商品信息区块链的物流节点。
4.如权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述数据处理方法还包括：
商家终端将产品特征信息进行哈希处理，并将哈希处理后的产品特征信息通过平台私钥进行加密，将加密后的产品特征信息上传至所述数据存储区块链，以供所述数据存储区块链将加密后的产品特征信息存储至所述数据存储区块链的商家数据节点。
5.如权利要求1至4任一项所述的数据处理方法，其特征在于，所述数据处理方法还包括：
所述数据存储区块链的商家数据节点获取待推荐用户信息；
商家数据节点将待推荐用户信息输入预训练的联邦推荐模型，以获得推荐结果；
商家数据节点将所述推荐结果发送至商家终端，以供所述商家终端基于所述推荐结果生成产品推荐界面，并将所述产品推荐界面发送至所述待推荐用户信息对应的用户终端。
6.如权利要求5所述的数据处理方法，其特征在于，所述商家数据节点获取待推荐用户信息的步骤之前，还包括：
所述数据存储区块链的用户数据节点基于加密后的用户信息获取用户偏好数据，并将用户偏好数据输入第一待训练模型进行模型训练，以获得第一中间参数；
所述商家数据节点基于加密后的产品特征信息获取产品特征数据，并将所述产品特征数据输入第二待训练模型进行模型训练，以获得第二中间参数；
所述数据存储区块链的平台数据节点基于加密后的平台数据获取用户购买能力数据，并将用户购买能力数据输入待训练模型进行模型训练，以获得第三中间参数；
所述数据存储区块链基于所述第一中间参数、所述第二中间参数以及所述第三中间参数，确定目标梯度，并反馈所述目标梯度至所述商家数据节点，以供所述商家数据节点基于所述目标梯度确定预训练的联邦推荐模型。
7.如权利要求6所述的数据处理方法，其特征在于，所述数据存储区块链基于所述第一中间参数、所述第二中间参数以及所述第三中间参数，确定目标梯度，并反馈所述目标梯度至所述商家数据节点，以供所述商家数据节点基于所述目标梯度确定预训练的联邦推荐模型的步骤包括：
所述数据存储区块链基于所述第一中间参数、所述第二中间参数以及所述第三中间参数，确定目标中间参数以及目标梯度；
在所述目标中间参数满足预设条件时，所述数据存储区块链反馈所述目标梯度至所述商家数据节点，以供所述商家数据节点基于所述目标梯度确定预训练的联邦推荐模型。
8.如权利要求7所述的数据处理方法，其特征在于，所述数据存储区块链基于所述第一中间参数、所述第二中间参数以及所述第三中间参数，确定目标中间参数以及目标梯度的步骤之后，还包括：
在所述目标中间参数满足未预设条件时，所述数据存储区块链反馈所述目标梯度至所述商家数据节点；
所述商家数据节点基于所述目标梯度更新第二待训练模型，并将更新后的第二待训练模型作为所述第二待训练模型，并返回执行将用户偏好数据输入第二待训练模型进行模型训练，以获得第二中间参数的步骤。
9.如权利要求6所述的数据处理方法，其特征在于，所述数据存储区块链基于所述第一中间参数、所述第二中间参数以及所述第三中间参数，确定目标梯度，并反馈所述目标梯度至所述商家数据节点，以供所述商家数据节点基于所述目标梯度确定预训练的联邦推荐模型的步骤之后，还包括：
所述数据存储区块链基于所述第一中间参数、所述第二中间参数以及所述第三中间参数，确定所述用户数据节点对应的第一工作量、所述商家数据节点对应的第二工作量以及所述平台数据节点对应的第三工作量；
所述数据存储区块链基于所述第一工作量、所述第二工作量以及所述第三工作量，为所述用户数据节点、所述商家数据节点以及所述平台数据节点分发区块链积分。
10.一种数据处理装置，其特征在于，所述数据处理装置包括：
发送模块，用于在接收到信息查看请求时，发送查询请求至数据存储区块链；
查询模块，用于基于智能合约在数据存储区块链的商家数据节点中，查询所述查询请求对应的目标信息，并将所述目标信息发送至所述用户终端；
显示模块，用于显示接收到的所述目标信息，并在接收到基于所述目标信息触发的购买请求时，基于智能合约发送交易请求至所述目标信息对应的商家终端；
执行模块，用于执行所述交易请求对应的交易操作，并在所述交易操作完成时，商家终端基于智能合约确定所述交易请求对应的激励积分，并基于激励积分对所述交易请求对应的账户信息执行积分发放操作。
11.一种数据处理设备，其特征在于，所述数据处理设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的数据处理程序，所述数据处理程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至9中任一项所述的数据处理方法的步骤。
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有数据处理程序，所述数据处理程序被处理器执行时实现如权利要求1至9中任一项所述的数据处理方法的步骤。
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