CN112231495A - 一种个人和家庭的建模方法及装置 - Google Patents

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CN112231495A CN202011174064.5A CN202011174064A CN112231495A CN 112231495 A CN112231495 A CN 112231495A CN 202011174064 A CN202011174064 A CN 202011174064A CN 112231495 A CN112231495 A CN 112231495A
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Abstract

本申请实施例提供的一种个人和家庭的建模方法及装置，属于建模技术领域。本申请利用区块链技术先从区块链上的对应节点处读取个人和家庭的基础信息；再查询所述基础信息对应的城市信息；接着按照城市信息对所述家庭进行分组，并将所述个人加入至对应的家庭；然后再生成所述个人和所述家庭的初始数据模型；最后将所述城市信息和所述初始数据模型进行融合，生成个人和家庭的数据模型。从而利用区块链以获得真实可靠的基础信息，并且再通过该基础信息得到城市信息，以该城市信息对家庭进行分组，进而缩小家庭范围，使得家庭建模更加真实可靠。

Description

一种个人和家庭的建模方法及装置
技术领域
本申请涉及建模技术领域，具体而言，涉及一种个人和家庭的建模方 法及装置。
背景技术
目前，为了统计个人信息以及家庭信息，都是利用网络进行搜索，从 网络上获得个人信息或家庭信息，以便于对个人或家庭进行数据建模。
然而，由于网络资源混乱，很容易出现错误或误导信息，使得所建模 型准确性较低。并且由于网络资源的随意获取，会容易造成信息泛滥，进 一步使得所建模型不够真实以及准确。
因此，如何解决上述问题是目前亟需解决的技术问题。
发明内容
本申请提供一种个人和家庭的建模方法及装置，旨在改善上述问题。
第一方面，本申请提供的一种个人和家庭的建模方法，所述方法包括： 从区块链上的对应节点处读取个人和家庭的基础信息，所述基础信息包括 以图像、语音和/或文本构成的个人信息和家庭信息；查询所述基础信息对 应的城市信息；按照城市信息对所述家庭进行分组，并将所述个人加入至 对应的家庭；生成所述个人和所述家庭的初始数据模型；将所述城市信息 和所述初始数据模型进行融合，生成个人和家庭的数据模型。
在上述实现过程中，通过先从区块链上的对应节点处读取个人和家庭 的基础信息；再查询所述基础信息对应的城市信息；然后按照城市信息对 所述家庭进行分组，并将所述个人加入至对应的家庭；接着再生成所述个 人和所述家庭的初始数据模型；最后将所述城市信息和所述初始数据模型 进行融合，生成个人和家庭的数据模型。从而利用区块链以获得真实可靠 的基础信息，并且再通过该基础信息得到城市信息，以该城市信息对家庭进行分组，进而缩小家庭范围，使得家庭建模更加真实可靠。
可选地，所述从区块链上的对应节点处读取个人和家庭的基础信息， 包括：从区块链上的对应节点处读取加密的个人和家庭的基础信息；查询 与所述节点对应的密钥；通过所述密钥对加密的个人和家庭的基础信息进 行解密处理，得到解密后的个人和家庭的基础信息。
在上述实现过程中，通过区块链技术，从区块链上的对应节点处读取 加密的个人和家庭的基础信息；并通过查询与所述节点对应的密钥，以通 过所述密钥对加密的个人和家庭的基础信息进行解密处理，得到解密后的 个人和家庭的基础信息；从而实现基于区块链的个人和家庭信息的采集， 使得信息的收集更加安全。
可选地，所述方法还包括：间隔预设时间段从区块链上的对应节点处 读取加密的个人的新的个人信息；获取与所述节点对应的新的密钥；通过 所述新的密钥对加密的个人信息进行解密处理，得到解密后的新的个人信 息；将所述新的个人信息加入所述个人的数据模型，以更新所述数据模型； 以及，将所述新的个人信息加入所述家庭的数据模型，以更新所述数据模 型。
在上述实现过程中，通过间隔预设时间段就从区块链上的对应节点处 读取加密的个人的新的个人信息，以完善对个人数据模型的更新，以及对 家庭数据模型的更新，使得个人和家庭的数据模型更加完善。
可选地，所述方法还包括：监测所述个人的交易信息；在监测到所述 个人有交易完成时，从区块链上的对应节点处读取加密的个人交易信息； 获取与所述节点对应的新的密钥；通过所述新的密钥对加密的个人交易信 息进行解密处理，得到解密后的个人交易信息；将所述个人交易信息加入 所述个人的数据模型，以更新所述数据模型；根据所述个人的数据模型更 新所述家庭的数据模型。
在上述实现过程中，通过区块链技术监测个人在区块链上的交易，以 使得当个人发生交易后，可以从该区块链上得到对应的交易信息，以将该 交易信息更新至个人的数据模型中，进一步完善该个人的数据模型。
可选地，所述方法还包括：对所述数据模型采用嵌入马尔可夫链方法 进行模型分析，验证所述数据模型的可靠性。
可选地，所述将所述城市信息和所述初始数据模型进行融合，生成个 人和家庭的数据模型，包括：将所述初始数据模型发送至主链，所述主链 与侧链描定；所述主链基于所述初始数据模型进行模型训练，以获得梯度， 通过同态加密密钥中的第一密钥对梯度进行加密得到加密梯度，并反馈所 述加密述梯度至所述侧链；所述侧链基于加密梯度确定聚合梯度；所述主 链基于所述聚合梯度以及所述初始数据模型，生成个人和家庭的数据模型。
在上述实现过程中，通过将所述初始数据模型发送至主链；以通过所 述主链基于所述初始数据模型进行模型训练，以获得梯度，通过同态加密 密钥中的第一密钥对梯度进行加密得到加密梯度，并反馈所述加密述梯度 至所述侧链；所述侧链基于加密梯度确定聚合梯度；最后所述主链基于所 述聚合梯度以及所述初始数据模型，生成个人和家庭的数据模型，以实现 在区块链上的个人和家庭建模，使得生成的模型更加可靠。
可选地，所述主链基于所述聚合梯度以及所述初始数据模型，生成个 人和家庭的数据模型，包括：通过同态加密密钥中的第一密钥对聚合梯度 进行解密，以获得目标梯度；基于所述目标梯度更新所述初始数据模型， 并确定更新后的初始数据模型是否满足预设条件；若更新后的初始数据模 型满足预设条件，则所述训练发起者将更新后的初始数据模型作为所述个 人和家庭的数据模型；若更新后的初始数据模型未满足预设条件，则将更新后的初始数据模型作为所述初始数据模型，重新对所述初始数据模型进 行训练，直到生成个人和家庭的数据模型。
在上述实现过程中，通过同态加密密钥中的第一密钥对聚合梯度进行 解密，以获得目标梯度；基于所述目标梯度更新所述初始数据模型，并确 定更新后的初始数据模型是否满足预设条件；若更新后的初始数据模型满 足预设条件，则所述训练发起者将更新后的初始数据模型作为所述个人和 家庭的数据模型；若更新后的初始数据模型未满足预设条件，则将更新后 的初始数据模型作为所述初始数据模型，重新对所述初始数据模型进行训练，直到生成个人和家庭的数据模型，以实现生成精准的数据模型，使得 所生成的个人和家庭的数据模型中的数据更加完善真实。
可选地，所述基于所述目标梯度更新所述初始数据模型，并确定更新 后的初始数据模型是否满足预设条件，包括：基于所述目标梯度更新所述 初始数据模型，并确定更新后的初始数据模型的收敛区间是否位于预设收 敛区域；若更新后的初始数据模型的收敛区间位于预设收敛区域，则确定 更新后的初始数据模型满足预设条件；或者，基于所述目标梯度更新所述 初始数据模型，并累计所述初始数据模型的更新次数；确定所述更新次数是否达到阈值；若所述更新次数大于或等于所述阈值，则确定更新后的初 始数据模型满足预设条件。
在上述实现过程中，先通过目标梯度更新该初始数据模型，并判断更 新后的初始数据模型的收敛区间是否位于预设收敛区域，如果更新后的初 始数据模型的收敛区间位于该预设收敛区域，则判定更新后的初始数据模 型满足预设条件；如果没有位于该预设收敛区域，则表示不符合预设条件。 或者是通过该目标梯度更新所述初始数据模型，并累计所述初始数据模型 的更新次数；确定所述更新次数是否达到阈值；如果该更新次数大于或等 于阈值，则表示更新后的初始数据模型满足预设条件。从而通过不同的方 式来确定更新后的初始数据模型是否满足预设条件，以实现多种方式的验 证，进而提高数据的正确性，以使得初始数据模型更加准确。
可选地，所述查询所述基础信息对应的城市信息，包括：从区块链上 的主链的对应节点处读取所述基础信息对应的加密的城市信息；获取与所 述节点对应的密钥；通过所述密钥对加密的城市信息进行解密处理，得到 解密后的城市信息。
在上述实现过程中，通过区块链技术从区块链上查询基础信息对应的 城市信息，以便于通过所得到的准确的城市信息对家庭进行精准分组。并 且通过密钥的形式来进行解密，会提高数据的安全性，避免个人或家庭的 基础信息泛滥，或者是被恶意使用。
第二方面，本申请提供的一种个人和家庭的建模装置，所述装置包括： 获取模块，用于从区块链上的对应节点处读取个人和家庭的基础信息，所 述基础信息包括以图像、语音和/或文本构成的个人信息和家庭信息；查询 模块，用于查询所述基础信息对应的城市信息；分类模块，用于按照城市 信息对所述家庭进行分组，并将所述个人加入至对应的家庭；第一建模模 块，用于生成所述个人和所述家庭的初始数据模型；第二建模模块，用于将所述城市信息和所述初始数据模型进行融合，生成个人和家庭的数据模 型。
上述本申请提供的一种个人和家庭的建模方法及装置，利用区块链技 术先从区块链上的对应节点处读取个人和家庭的基础信息；再查询所述基 础信息对应的城市信息；接着按照城市信息对所述家庭进行分组，并将所 述个人加入至对应的家庭；然后再生成所述个人和所述家庭的初始数据模 型；最后将所述城市信息和所述初始数据模型进行融合，生成个人和家庭 的数据模型。从而利用区块链以获得真实可靠的基础信息，并且再通过该基础信息得到城市信息，以该城市信息对家庭进行分组，进而缩小家庭范 围，使得家庭建模更加真实可靠。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需 要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些 实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为本申请第一实施例提供的一种电子设备的结构示意图；
图2为本申请第二实施例提供的一种个人和家庭的建模方法的流程图；
图3为本申请第三实施例提供的一种个人和家庭的建模装置的功能模 块示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附 图对本申请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。
第一实施例
图1为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图，在本申请中 可以通过图1所示的示意图来描述用于实现本申请实施例的个人和家庭的 建模方法及装置的示例的电子设备100。
也就是说，电子设备100用于执行第二实施例所示的个人和家庭的建 模方法，以及实现如第三实施例所示的个人和家庭的建模装置的功能。具 体的，请参照对应实施例，在此，不再赘述。
如图1所示的一种电子设备的结构示意图，电子设备100包括一个或 多个处理器102、一个或多个存储装置104、输入装置106、输出装置108， 这些组件通过总线系统和/或其它形式的连接机构(未示出)互连。应当注 意，图1所示的电子设备100的组件和结构只是示例性的，而非限制性的， 根据需要，所述电子设备可以具有图1示出的部分组件，也可以具有图1 未示出的其他组件和结构。
所述处理器102可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/ 或指令执行能力的其它形式的处理单元，并且可以控制所述电子设备100 中的其它组件以执行期望的功能。
所述存储装置104可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机 程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/ 或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM) 和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读 存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个 或多个计算机程序指令，处理器102可以运行所述程序指令。
所述输入装置106可以是用户用来输入指令的装置，并且可以包括键 盘、鼠标、麦克风和触摸屏等中的一个或多个。
所述输出装置108用于输出个人或家庭信息，输出装置108可以是显 示器。
实施例二：
参照图2所示的一种个人和家庭的建模方法的流程图，方法具体包括 如下步骤：
步骤S201，从区块链上的对应节点处读取个人和家庭的基础信息。
其中，所述基础信息包括以图像、语音和/或文本构成的个人信息和家 庭信息。例如，姓名、工作、年龄、性别等个人信息。
作为一种实施方式，步骤S201，包括：从区块链上的对应节点处读取 加密的个人和家庭的基础信息；查询与所述节点对应的密钥；通过所述密 钥对加密的个人和家庭的基础信息进行解密处理，得到解密后的个人和家 庭的基础信息。
在上述实现过程中，通过区块链技术，从区块链上的对应节点处读取 加密的个人和家庭的基础信息；并通过查询与所述节点对应的密钥，以通 过所述密钥对加密的个人和家庭的基础信息进行解密处理，得到解密后的 个人和家庭的基础信息；从而实现基于区块链的个人和家庭信息的采集， 使得信息的收集更加安全。
步骤S202，查询所述基础信息对应的城市信息。
作为一种实施方式，步骤S202，包括：从区块链上的主链的对应节点 处读取所述基础信息对应的加密的城市信息；获取与所述节点对应的密钥； 通过所述密钥对加密的城市信息进行解密处理，得到解密后的城市信息。
在上述实现过程中，通过区块链技术从区块链上查询基础信息对应的 城市信息，以便于通过所得到的准确的城市信息对家庭进行精准分组。并 且通过密钥的形式来进行解密，会提高数据的安全性，避免个人或家庭的 基础信息泛滥，或者是被恶意使用。
步骤S203，按照城市信息对所述家庭进行分组，并将所述个人加入至 对应的家庭。
其中，分组是指将家庭按照不同的城市进行划分。
步骤S204，生成所述个人和所述家庭的初始数据模型。
其中，初始数据模型为该个人和家庭的初始建模后生成的一个模型。
步骤S205，将所述城市信息和所述初始数据模型进行融合，生成个人 和家庭的数据模型。
作为一种实施方式，步骤S204，包括：将所述初始数据模型发送至主 链，所述主链与侧链描定；所述主链基于所述初始数据模型进行模型训练， 以获得梯度，通过同态加密密钥中的第一密钥对梯度进行加密得到加密梯 度，并反馈所述加密述梯度至所述侧链；所述侧链基于加密梯度确定聚合 梯度；所述主链基于所述聚合梯度以及所述初始数据模型，生成个人和家 庭的数据模型。
其中，主链或侧链可以运行在不同终端设备或服务器上，以便于用户 进行建模。
在上述实现过程中，通过将所述初始数据模型发送至主链；以通过所 述主链基于所述初始数据模型进行模型训练，以获得梯度，通过同态加密 密钥中的第一密钥对梯度进行加密得到加密梯度，并反馈所述加密述梯度 至所述侧链；所述侧链基于加密梯度确定聚合梯度；最后所述主链基于所 述聚合梯度以及所述初始数据模型，生成个人和家庭的数据模型，以实现 在区块链上的个人和家庭建模，使得生成的模型更加可靠。
可选地，所述主链基于所述聚合梯度以及所述初始数据模型，生成个 人和家庭的数据模型，包括：通过同态加密密钥中的第一密钥对聚合梯度 进行解密，以获得目标梯度；基于所述目标梯度更新所述初始数据模型， 并确定更新后的初始数据模型是否满足预设条件；若更新后的初始数据模 型满足预设条件，则所述训练发起者将更新后的初始数据模型作为所述个 人和家庭的数据模型；若更新后的初始数据模型未满足预设条件，则将更新后的初始数据模型作为所述初始数据模型，重新对所述初始数据模型进 行训练，直到生成个人和家庭的数据模型。
在上述实现过程中，通过同态加密密钥中的第一密钥对聚合梯度进行 解密，以获得目标梯度；基于所述目标梯度更新所述初始数据模型，并确 定更新后的初始数据模型是否满足预设条件；若更新后的初始数据模型满 足预设条件，则所述训练发起者将更新后的初始数据模型作为所述个人和 家庭的数据模型；若更新后的初始数据模型未满足预设条件，则将更新后 的初始数据模型作为所述初始数据模型，重新对所述初始数据模型进行训练，直到生成个人和家庭的数据模型，以实现生成精准的数据模型，使得 所生成的个人和家庭的数据模型中的数据更加完善真实。
可选地，所述基于所述目标梯度更新所述初始数据模型，并确定更新 后的初始数据模型是否满足预设条件，包括：基于所述目标梯度更新所述 初始数据模型，并确定更新后的初始数据模型的收敛区间是否位于预设收 敛区域；若更新后的初始数据模型的收敛区间位于预设收敛区域，则确定 更新后的初始数据模型满足预设条件；或者，基于所述目标梯度更新所述 初始数据模型，并累计所述初始数据模型的更新次数；确定所述更新次数是否达到阈值；若所述更新次数大于或等于所述阈值，则确定更新后的初 始数据模型满足预设条件。
其中，预设收敛区域为预先配置的，在此，不做具体限定。
当然，在实际使用中，用户可以根据实际需求进行设置。
其中，阈值的设置可以根据实际需求进行配置，本申请中不作具体限 定。
在上述实现过程中，先通过目标梯度更新该初始数据模型，并判断更 新后的初始数据模型的收敛区间是否位于预设收敛区域，如果更新后的初 始数据模型的收敛区间位于该预设收敛区域，则判定更新后的初始数据模 型满足预设条件；如果没有位于该预设收敛区域，则表示不符合预设条件。 或者是通过该目标梯度更新所述初始数据模型，并累计所述初始数据模型 的更新次数；确定所述更新次数是否达到阈值；如果该更新次数大于或等 于阈值，则表示更新后的初始数据模型满足预设条件。从而通过不同的方 式来确定更新后的初始数据模型是否满足预设条件，以实现多种方式的验 证，进而提高数据的正确性，以使得初始数据模型更加准确。
在一可能的实施例中，所述方法还包括：间隔预设时间段从区块链上 的对应节点处读取加密的个人的新的个人信息；获取与所述节点对应的新 的密钥；通过所述新的密钥对加密的个人信息进行解密处理，得到解密后 的新的个人信息；将所述新的个人信息加入所述个人的数据模型，以更新 所述数据模型；以及，将所述新的个人信息加入所述家庭的数据模型，以 更新所述数据模型。
其中，间隔预设时间段可以是一周，也可以是一个月等。
当然，在实际使用中，也可以根据实际需求进行设置，在此，不作具 体限定。
在上述实现过程中，通过间隔预设时间段就从区块链上的对应节点处 读取加密的个人的新的个人信息，以完善对个人数据模型的更新，以及对 家庭数据模型的更新，使得个人和家庭的数据模型更加完善。
在一可能的实施例中，所述方法还包括：监测所述个人的交易信息； 在监测到所述个人有交易完成时，从区块链上的对应节点处读取加密的个 人交易信息；获取与所述节点对应的新的密钥；通过所述新的密钥对加密 的个人交易信息进行解密处理，得到解密后的个人交易信息；将所述个人 交易信息加入所述个人的数据模型，以更新所述数据模型；根据所述个人 的数据模型更新所述家庭的数据模型。
在上述实现过程中，通过区块链技术监测个人在区块链上的交易，以 使得当个人发生交易后，可以从该区块链上得到对应的交易信息，以将该 交易信息更新至个人的数据模型中，进一步完善该个人的数据模型。
在一可能的实施例中，所述方法还包括：对所述数据模型采用嵌入马 尔可夫链方法进行模型分析，验证所述数据模型的可靠性。
本实施例提供的一种个人和家庭的建模方法，通过先从区块链上的对 应节点处读取个人和家庭的基础信息；再查询所述基础信息对应的城市信 息；然后按照城市信息对所述家庭进行分组，并将所述个人加入至对应的 家庭；接着再生成所述个人和所述家庭的初始数据模型；最后将所述城市 信息和所述初始数据模型进行融合，生成个人和家庭的数据模型。从而利 用区块链以获得真实可靠的基础信息，并且再通过该基础信息得到城市信息，以该城市信息对家庭进行分组，进而缩小家庭范围，使得家庭建模更 加真实可靠。
实施例三：
参见图3所示的一种个人和家庭的建模装置，该个人和家庭的建模装 置400包括：
获取模块410，用于从区块链上的对应节点处读取个人和家庭的基础信 息，所述基础信息包括以图像、语音和/或文本构成的个人信息和家庭信息。
可选地，获取模块410，还用于：从区块链上的对应节点处读取加密的 个人和家庭的基础信息；查询与所述节点对应的密钥；通过所述密钥对加 密的个人和家庭的基础信息进行解密处理，得到解密后的个人和家庭的基 础信息。
查询模块420，用于查询所述基础信息对应的城市信息。
可选地，查询模块420，还用于：从区块链上的主链的对应节点处读取 所述基础信息对应的加密的城市信息；获取与所述节点对应的密钥；通过 所述密钥对加密的城市信息进行解密处理，得到解密后的城市信息。
分类模块430，用于按照城市信息对所述家庭进行分组，并将所述个人 加入至对应的家庭；
第一建模模块440，用于生成所述个人和所述家庭的初始数据模型；
第二建模模块450，用于将所述城市信息和所述初始数据模型进行融 合，生成个人和家庭的数据模型。
可选地，第二建模模块450，还用于：将所述初始数据模型发送至主链， 所述主链与侧链描定；所述主链基于所述初始数据模型进行模型训练，以 获得梯度，通过同态加密密钥中的第一密钥对梯度进行加密得到加密梯度， 并反馈所述加密述梯度至所述侧链；所述侧链基于加密梯度确定聚合梯度； 所述主链基于所述聚合梯度以及所述初始数据模型，生成个人和家庭的数 据模型。
在一可能的实施例中，该个人和家庭的建模装置400，还包括：第一更 新模块，该第一更新模块，用于：间隔预设时间段从区块链上的对应节点 处读取加密的个人的新的个人信息；获取与所述节点对应的新的密钥；通 过所述新的密钥对加密的个人信息进行解密处理，得到解密后的新的个人 信息；将所述新的个人信息加入所述个人的数据模型，以更新所述数据模 型；以及，将所述新的个人信息加入所述家庭的数据模型，以更新所述数 据模型。
可选地，所述主链基于所述聚合梯度以及所述初始数据模型，生成个 人和家庭的数据模型，包括：通过同态加密密钥中的第一密钥对聚合梯度 进行解密，以获得目标梯度；基于所述目标梯度更新所述初始数据模型， 并确定更新后的初始数据模型是否满足预设条件；若更新后的初始数据模 型满足预设条件，则所述训练发起者将更新后的初始数据模型作为所述个 人和家庭的数据模型；若更新后的初始数据模型未满足预设条件，则将更新后的初始数据模型作为所述初始数据模型，重新对所述初始数据模型进 行训练，直到生成个人和家庭的数据模型。
可选地，所述基于所述目标梯度更新所述初始数据模型，并确定更新 后的初始数据模型是否满足预设条件，包括：基于所述目标梯度更新所述 初始数据模型，并确定更新后的初始数据模型的收敛区间是否位于预设收 敛区域；若更新后的初始数据模型的收敛区间位于预设收敛区域，则确定 更新后的初始数据模型满足预设条件；或者，基于所述目标梯度更新所述 初始数据模型，并累计所述初始数据模型的更新次数；确定所述更新次数是否达到阈值；若所述更新次数大于或等于所述阈值，则确定更新后的初 始数据模型满足预设条件。
在一可能的实施例中，该个人和家庭的建模装置400，还包括：第二更 新模块，该第二更新模块，用于：监测所述个人的交易信息；在监测到所 述个人有交易完成时，从区块链上的对应节点处读取加密的个人交易信息； 获取与所述节点对应的新的密钥；通过所述新的密钥对加密的个人交易信 息进行解密处理，得到解密后的个人交易信息；将所述个人交易信息加入 所述个人的数据模型，以更新所述数据模型；根据所述个人的数据模型更新所述家庭的数据模型。
在一可能的实施例中，该个人和家庭的建模装置400，还包括：验证模 块，该验证模块，用于对所述数据模型采用嵌入马尔可夫链方法进行模型 分析，验证所述数据模型的可靠性。
进一步，本实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存 储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理设备运行时执行上述实施 例二提供的任一项个人和家庭的建模方法的步骤。
本申请实施例所提供的一种个人和家庭的建模方法、装置的计算机程 序产品，包括存储了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。
综上所述，上述本申请提供的一种个人和家庭的建模方法及装置，利 用区块链技术先从区块链上的对应节点处读取个人和家庭的基础信息；再 查询所述基础信息对应的城市信息；接着按照城市信息对所述家庭进行分 组，并将所述个人加入至对应的家庭；然后再生成所述个人和所述家庭的 初始数据模型；最后将所述城市信息和所述初始数据模型进行融合，生成 个人和家庭的数据模型。从而利用区块链以获得真实可靠的基础信息，并 且再通过该基础信息得到城市信息，以该城市信息对家庭进行分组，进而 缩小家庭范围，使得家庭建模更加真实可靠。
需要说明的是，上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，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这 样的理解，本申请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)执行本申请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-OnlyMemory)、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。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于 本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。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。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似 项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对 其进行进一步定义和解释。

Claims (10)

1.一种个人和家庭的建模方法，其特征在于，所述方法包括：
从区块链上的对应节点处读取个人和家庭的基础信息，所述基础信息包括以图像、语音和/或文本构成的个人信息和家庭信息；
查询所述基础信息对应的城市信息；
按照城市信息对所述家庭进行分组，并将所述个人加入至对应的家庭；
生成所述个人和所述家庭的初始数据模型；
将所述城市信息和所述初始数据模型进行融合，生成个人和家庭的数据模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从区块链上的对应节点处读取个人和家庭的基础信息，包括：
从区块链上的对应节点处读取加密的个人和家庭的基础信息；
查询与所述节点对应的密钥；
通过所述密钥对加密的个人和家庭的基础信息进行解密处理，得到解密后的个人和家庭的基础信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
间隔预设时间段从区块链上的对应节点处读取加密的个人的新的个人信息；
获取与所述节点对应的新的密钥；
通过所述新的密钥对加密的个人信息进行解密处理，得到解密后的新的个人信息；
将所述新的个人信息加入所述个人的数据模型，以更新所述数据模型；
以及，将所述新的个人信息加入所述家庭的数据模型，以更新所述数据模型。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
监测所述个人的交易信息；
在监测到所述个人有交易完成时，从区块链上的对应节点处读取加密的个人交易信息；
获取与所述节点对应的新的密钥；
通过所述新的密钥对加密的个人交易信息进行解密处理，得到解密后的个人交易信息；
将所述个人交易信息加入所述个人的数据模型，以更新所述数据模型；
根据所述个人的数据模型更新所述家庭的数据模型。
5.根据权利要求1-4任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对所述数据模型采用嵌入马尔可夫链方法进行模型分析，验证所述数据模型的可靠性。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述城市信息和所述初始数据模型进行融合，生成个人和家庭的数据模型，包括：
将所述初始数据模型发送至主链，所述主链与侧链描定；
所述主链基于所述初始数据模型进行模型训练，以获得梯度，通过同态加密密钥中的第一密钥对梯度进行加密得到加密梯度，并反馈所述加密述梯度至所述侧链；
所述侧链基于加密梯度确定聚合梯度；
所述主链基于所述聚合梯度以及所述初始数据模型，生成个人和家庭的数据模型。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述主链基于所述聚合梯度以及所述初始数据模型，生成个人和家庭的数据模型，包括：
通过同态加密密钥中的第一密钥对聚合梯度进行解密，以获得目标梯度；
基于所述目标梯度更新所述初始数据模型，并确定更新后的初始数据模型是否满足预设条件；
若更新后的初始数据模型满足预设条件，则所述训练发起者将更新后的初始数据模型作为所述个人和家庭的数据模型；
若更新后的初始数据模型未满足预设条件，则将更新后的初始数据模型作为所述初始数据模型，重新对所述初始数据模型进行训练，直到生成个人和家庭的数据模型。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标梯度更新所述初始数据模型，并确定更新后的初始数据模型是否满足预设条件，包括：
基于所述目标梯度更新所述初始数据模型，并确定更新后的初始数据模型的收敛区间是否位于预设收敛区域；
若更新后的初始数据模型的收敛区间位于预设收敛区域，则确定更新后的初始数据模型满足预设条件；
或者，基于所述目标梯度更新所述初始数据模型，并累计所述初始数据模型的更新次数；
确定所述更新次数是否达到阈值；
若所述更新次数大于或等于所述阈值，则确定更新后的初始数据模型满足预设条件。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述查询所述基础信息对应的城市信息，包括：
从区块链上的主链的对应节点处读取所述基础信息对应的加密的城市信息；
获取与所述节点对应的密钥；
通过所述密钥对加密的城市信息进行解密处理，得到解密后的城市信息。
10.一种个人和家庭的建模装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于从区块链上的对应节点处读取个人和家庭的基础信息，所述基础信息包括以图像、语音和/或文本构成的个人信息和家庭信息；
查询模块，用于查询所述基础信息对应的城市信息；
分类模块，用于按照城市信息对所述家庭进行分组，并将所述个人加入至对应的家庭；
第一建模模块，用于生成所述个人和所述家庭的初始数据模型；
第二建模模块，用于将所述城市信息和所述初始数据模型进行融合，生成个人和家庭的数据模型。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110300112A (zh) * 2019-07-02 2019-10-01 石家庄铁道大学 区块链密钥分层管理方法
CN110955730A (zh) * 2019-12-03 2020-04-03 湖南国奥电力设备有限公司 基于区块链的地下电缆三维建模方法和装置
CN111552986A (zh) * 2020-07-10 2020-08-18 鹏城实验室 基于区块链的联邦建模方法、装置、设备及存储介质

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110300112A (zh) * 2019-07-02 2019-10-01 石家庄铁道大学 区块链密钥分层管理方法
CN110955730A (zh) * 2019-12-03 2020-04-03 湖南国奥电力设备有限公司 基于区块链的地下电缆三维建模方法和装置
CN111552986A (zh) * 2020-07-10 2020-08-18 鹏城实验室 基于区块链的联邦建模方法、装置、设备及存储介质

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