CN114722434A - 基于区块链的台账数据管控方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及台账数据管理技术领域，用于解决现有的台账数据管控方法不能够对台账数据进行共享管理与交换推荐的问题，具体为基于区块链的台账数据管控方法及装置，对合格区块内的数据组进行价值分析评估并得到分析对象的价值系数，通过价值系数的数值大小对分析对象是否具有流通价值进行评价，将具有流动价值的分析对象标记为流通对象并发送至流通平台的共享数据库或交换数据库；对异常时段进行完整性检测评估并根据一天内异常时段的出现次数对共享数据库的安全等级进行判定；本发明通过质量评估模块对台账数据的完整性与准确性进行检测评估，在出现数据缺失时及时预警，而在数据完整的情况下继续进行准确性检测。

Description

基于区块链的台账数据管控方法及装置

技术领域

本发明涉及台账数据管理技术领域，具体为基于区块链的台账数据管控方法及装置。

背景技术

台账，实际上就是流水账，它包括文件、工作计划、工作汇报；台账数据管理在台账资料的记录、整理和积累过程中起到自我督促、强化安全生产管理的作用；是企业规范管理上档次，提高企业管理水平的需要；同时对单位和安全管理人员起到了自我保护的作用。

现有的台账数据管控方法仅能够对台账数据进行数据安全管理，而不能够对台账数据进行共享管理与交换推荐，因此也就无法实现数据应用的价值最大化。

针对上述技术问题，本申请提出一种解决方案。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决现有的台账数据管控方法不能够对台账数据进行共享管理与交换推荐的问题，而提出基于区块链的台账数据管控方法及装置。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：基于区块链的台账数据管控方法，包括以下步骤：

步骤一：对合格区块内的数据组进行价值分析评估并得到分析对象的价值系数，通过价值系数的数值大小对分析对象是否具有流通价值进行评价，将具有流动价值的分析对象标记为流通对象并发送至流通平台的共享数据库或交换数据库；

步骤二：对共享数据库进行风险评估预警，通过累计在线人数与同时在线人数对检测时段的风险性进行分析并将访问异常的检测时段标记为异常时段，对异常时段进行完整性检测评估并根据一天内异常时段的出现次数对共享数据库的安全等级进行判定；

步骤三：为发送至交换数据库中的数据生成交换名片，根据交换名片为用户进行数据筛查并得到推荐数据，将推荐数据发送给用户。

作为本发明的一种优选实施方式，步骤一中合格区块的判定过程包括：将存储台账数据的区块标记为存储区块i，i=，1，2，…n，n为正整数，将存储区块i内数据的单日访问量标记为FWi，在单日访问量FWi小于访问阈值FWmin时触发存储区块的完整性检测，所述质量评估模块对台账数据进行完整性检测评估的具体过程包括：记录存储区块i的完整信息Wi，完整信息Wi={Hi，Di}，Hi为数据调取之前的存储区块i内数据哈希值的数量，Di为数据调取之后的存储区块i内数据的数量，若Hi=Di，则判定存储区块i内的数据完整，对存储区块i进行数据准确性检测评估；否则，判定存储区域i内的数据缺失，生成数据缺失信号并发送至管理平台；

所述质量评估模块对台账数据进行准确性检测评估的具体过程包括：对存储区块i中的数据组中是否存在乱码进行注意筛查，若存在，则判定存储区块i内的数据准确，将对应的存储区块i标记为合格区块；否则，判定存储区域i内的数据错误，生成数据错误信号并发送至管理平台。

作为本发明的一种优选实施方式，步骤一中对分析对象是否具有流通价值进行评价的具体过程包括：将进行价值分析的数据组标记为分析对象，获取分析对象内各项数据在L1小时内的访问总次数并标记为热度值，获取分析对象内各项数据所涉及领域的数量并标记为广度值，获取分析对象内各项数据在L2天内进行交换的总次数并标记为稀缺值，通过对热度值、广度值以及稀缺值进行数值计算得到分析对象的价值系数；将分析对象的价值系数与价值阈值进行比较，价值系数不小于价值阈值的分析对象具有流通价值。

作为本发明的一种优选实施方式，步骤二中对共享数据库进行风险评估预警的具体过程包括：设定若干检测时段，将检测时段内的累计访问人数标记为FR，将检测时段内最大的同时在线人数标记为TS，将TS与FR的比值标记为异常系数，将异常系数与异常阈值进行比较：

若异常系数小于异常阈值，则判定检测时段访问正常；

若异常系数大于等于异常阈值，则判定检测时段访问异常，将对应的检测时段标记为异常时段，对共享数据库进行完整性检测评估。

作为本发明的一种优选实施方式，对共享数据库进行完整性检测评估的具体过程包括：记录共享数据库的完整信息GW，完整信息GW={GH，GD}，GH为用户访问之前的共享数据库中数据哈希值的数量，GD为用户访问之后的共享数据库内数据的数量，若GH=GD，则判定共享数据库内的数据完整，共享数据库的数据安全；否则，判定共享数据库内的数据缺失，生成预警信号并发送至流通平台。

作为本发明的一种优选实施方式，共享数据库的安全等级判定过程包括：将一天内出现异常时段的次数标记为YC，若YC=0，则判定共享数据库的安全等级为一等级；若0＜YC＜YCmax，则判定共享数据库的安全等级为二等级；若YC≥YCmax，则判定共享数据库的安全等级为三等级；其中YCmax为用于安全等级评判的设定阈值；将共享数据库的安全等级发送至流通平台。

作为本发明的一种优选实施方式，价值名片生成的具体过程包括：通过数据的价值信息、领域信息以及交换信息以J-L-C的形式为数据生成价值名片，其中J为数据的价值系数，L为数据的涉及领域，C为数据的交换次数。

作为本发明的一种优选实施方式，数据交换推荐的具体过程包括：将用户管理的存储于存储区块或共享数据库中的数据标记为申请对象，将申请对象发送至交换数据库，将交换数据库内涉及领域与申请对象涉及领域相同的数据标记为初选对象，获取申请对象的价值系数并通过阈值计算得到价值范围，将价值系数位于价值范围之间的初选对象标记为筛选对象，将筛选对象中交换次数的数值最小的数据标记为推荐数据，将推荐数据发送给用户，并将申请对象存入交换数据库中。

基于区块链的台账数据管控装置，包括管控平台与流通平台，所述管控平台与流通平台通信连接；

所述管控平台通信连接有质量评估模块与价值评估模块；

所述质量评估模块用于对台账数据的完整性与准确性进行检测评估；

所述价值评估模块用于对合格区块内的数据组进行价值分析评估；

所述流通平台通信连接有共享数据库与交换数据库；

所述共享数据库用于存储共享数据，所述共享数据库还通信连接有风险预估模块，所述风险预估模块用于对共享数据库进行风险评估预警；

所述交换数据库用于为存储交换数据，所述交换数据库还通信连接有交换分析模块，所述交换分析模块用于为发送至交换数据库中的数据生成价值名片，同时根据交换数据库中的价值名片为数据进行交换推荐。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、通过质量评估模块对台账数据的完整性与准确性进行检测评估，通过哈希值与数据数量分别对数据调取的前后过程进行监控，在出现数据缺失时及时预警，而在数据完整的情况下继续进行准确性检测，进而对合格区块进行筛选，在出现数据缺失和错误时也可以及时预警。

2、通过价值评估模块可以对合格区块内的数据组进行价值分析评估，通过对数据调取的热度、广度以及需求程度进行分析得到分析对象的价值系数，由价值系数为交换数据库的数据交换提供一个标准，从而建立统一规范的共享标准与数据交换制度。

3、通过风险预估模块对共享数据库的数据共享过程进行安全预警，分时段对共享数据库的访问情况进行分析，并在访问异常时对共享数据库中的数据进行完整性检测，在出现数据丢失时及时预警。

4、通过交换分析模块对交换数据库中的数据进行数据交换匹配，数据交换匹配的过程是在价值匹配的基础上进行稀缺性分析与数据推广，进一步提高数据交换的应用价值，以合规安全的形式完成共享交换或开放发布。

附图说明

为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1为本发明实施例一的原理框图；

图2为本发明实施例二的方法流程图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一

请参阅图1所示，基于区块链的台账数据管控装置，主要是指开展数据共享和交换，实现数据内外部价值的一系列活动，数据共享管理包括数据内部共享(企业内部跨组织、部门的数据交换)与外部流通(企业之间的数据交换)。包括管控平台与流通平台，管控数据主要用于对区块数据的安全性进行管理监控，流通平台主要用于数据内部共享与外部流通管理；管控平台与流通平台通信连接，另外，管控平台还通信连接有质量评估模块与价值评估模块。

质量评估模块通过区块链技术对台账数据进行存储，并对区块中数据的完整性与准确性进行检测评估，需要说明的是，区块链就是一个又一个区块组成的链条，每一个区块中保存了一定的信息，它们按照各自产生的时间顺序连接成链条，这个链条被保存在所有的服务器中，只要整个系统中有一台服务器可以工作，整条区块链就是安全的，在本实施例中，将存储台账数据的区块标记为存储区块i，i=，1，2，…n，n为正整数，存储区块i在区块链系统中被称为节点，它们为整个区块链系统提供存储空间和算力支持，将存储区块i内数据的单日访问量标记为FWi，在单日访问量FWi小于访问阈值FWmin时触发存储区块的完整性检测，可以理解的，数据完整性是指数据信息是否存在缺失的情况，数据缺失可能是整个数据的缺失，也可能是数据中某个字段信息的缺失，数据完整性是数据质量最为基础的一项评估标准。质量评估模块对台账数据进行完整性检测评估的具体过程包括：记录存储区块i的完整信息Wi，完整信息Wi={Hi，Di}，Hi为数据调取之前的存储区块i内数据哈希值的数量，Di为数据调取之后的存储区块i内数据的数量，若Hi=Di，则判定存储区块i内的数据完整，对存储区块i进行数据准确性检测评估；否则，判定存储区域i内的数据缺失，生成数据缺失信号并发送至管理平台，管理平台接收到数据缺失信号后将数据缺失信号发送至管理人员的手机终端进行预警。

质量评估模块对台账数据进行准确性检测评估的具体过程包括：对存储区块i中的数据组中是否存在乱码进行注意筛查，若存在，则判定存储区块i内的数据准确，将对应的存储区块i标记为合格区块；否则，判定存储区域i内的数据错误，生成数据错误信号并发送至管理平台，管理平台接收到数据错误信号后将数据错误信号发送至管理人员的手机终端，可以理解的，数据的准确性是指数据中记录的信息和数据是否准确，数据记录的信息是否存在异常或错误，准确性不合格则表示数据存在被篡改、破坏的嫌疑，因此则需要及时进行预警，而同时通过完整性检测与准确性检测的存储区块即可作为合格区块进行数据共享与数据交换，需要强调的是，在本申请中的数据共享均指代企业内部跨组织、部门的数据交换，数据交换均指代企业之间的数据交换。

价值评估模块用于对合格区块内的数据组进行价值分析评估：将进行价值分析的数据组标记为分析对象，获取分析对象内各项数据在L1小时内的访问总次数并标记为热度值RD，获取分析对象内各项数据所涉及领域的数量并标记为广度值GD，获取分析对象内各项数据在L2天内进行交换的总次数并标记为稀缺值XQ，通过公式JZ=α1×RD+α2×GD+α3×XQ得到分析对象的价值系数JZ，其中α1、α2以及α3均为比例系数，且α3＞α2＞α1＞1；将分析对象的价值系数JZ与价值阈值JZmin进行比较：若价值系数JZ大于等于价值阈值JZmin，则判定分析对象具有流通价值，将分析对象标记为流通对象并发送至流通平台；若价值系数JZ小于价值阈值JZmin，则判定分析对象不具有流通价值。

流通平台通信连接有共享数据库与交换数据库，共享数据库用于存储共享数据，共享数据库还通信连接有风险预估模块，风险预估模块与流通平台通信连接，风险预估模块用于对共享数据库进行风险评估预警，风险预估模块对共享数据库进行风险评估预警的具体过程包括：设定若干检测时段，将检测时段内的累计访问人数标记为FR，将检测时段内最大的同时在线人数标记为TS，将TS与FR的比值标记为异常系数，将异常系数与异常阈值进行比较：若异常系数小于异常阈值，则判定检测时段访问正常；若异常系数大于等于异常阈值，则判定检测时段访问异常，将对应的检测时段标记为异常时段，对共享数据库进行完整性检测评估，防止数据被篡改；对共享数据库进行完整性检测评估的具体过程与存储区块的数据完整性检测过程基本相同，其过程为：记录共享数据库的完整信息GW，完整信息GW={GH，GD}，GH为用户访问之前的共享数据库中数据哈希值的数量，GD为用户访问之后的共享数据库内数据的数量，若GH=GD，则判定共享数据库内的数据完整，共享数据库的数据安全；否则，判定共享数据库内的数据缺失，生成预警信号并发送至流通平台，流通平台接收到预警信号后将预警信号发送至管理人员的手机终端进行预警。将一天内出现异常时段的次数标记为YC，若YC为零，则判定共享数据库的安全等级为一等级；若YC不为零，则对YC与YCmax进行数值比较：若YC小于YCmax，则判定共享数据库的安全等级为二等级；若YC大于等于YCmax，则判定共享数据库的安全等级为三等级；其中YCmax为用于安全等级评判的设定阈值，YCmax的数值可由管理人员自行设置；将共享数据库的安全等级发送至流通平台，安全等级是一个反应共享数据库内数据安全程度的数值，一等级为最高安全等级，其数据安全性也最高。

交换数据库用于为存储交换数据，交换数据库还通信连接有交换分析模块，交换分析模块与流通平台通信连接，交换分析模块用于为发送至交换数据库中的数据生成价值名片，同时根据交换数据库中的价值名片为数据进行交换推荐；交换分析模块进行价值名片生成以及交换推荐的具体过程包括：通过数据的价值信息、领域信息以及交换信息以J-L-C的形式为数据生成价值名片，价值名片为交换数据在数据交换制度中的衡量标准，其中J为数据的价值系数，价值系数由价值评估模块计算得出，L为数据的涉及领域，即共享数据的分类，C为数据的交换次数；用户需要进行数据交换时，将用户管理的存储于存储区块或共享数据库中的数据标记为申请对象，将申请对象发送至交换数据库，并按照J-L-C的形式为申请对象生成价值名片，将交换数据库内涉及领域与申请对象涉及领域相同的数据标记为初选对象，获取申请对象的价值系数并通过阈值计算得到价值范围，可以理解的，阈值计算过程即为将价值系数按照固定比例放大和缩小获得最大范围值和最小范围值，由最大范围值和最小范围值构成价值范围，将价值系数位于价值范围之间的初选对象标记为筛选对象，将筛选对象中交换次数的数值最小的数据标记为推荐数据，将推荐数据发送给用户，并将申请对象存入交换数据库中，对交换数据库中的数据进行数据交换匹配，数据交换匹配的过程是在价值匹配的基础上进行稀缺性分析与数据推广，进一步提高数据交换的应用价值，以合规安全的形式完成共享交换或开放发布。

实施例二

请参阅图2所示，基于实施例一中的基于区块链的台账数据管控装置，本实施例提出一种基于区块链的台账数据管控方法，包括以下步骤：

步骤一：对存储区块中的数据进行完整性检测与准确性检测，将通过完整性检测与准确性检测的存储区块标记为合格区块，通过哈希值与数据数量分别对数据调取的前后过程进行监控，在出现数据缺失时及时预警，而在数据完整的情况下继续进行准确性检测，进而对合格区块进行筛选，在出现数据缺失和错误时也可以及时预警；

步骤二：对合格区块内的数据组进行价值分析评估并得到分析对象的价值系数，通过价值系数的数值大小对分析对象是否具有流通价值进行评价，将具有流动价值的分析对象标记为流通对象并发送至流通平台的共享数据库或交换数据库，通过对数据调取的热度、广度以及需求程度进行分析得到分析对象的价值系数，由价值系数为交换数据库的数据交换提供一个标准，从而建立统一规范的共享标准与数据交换制度；

步骤三：对共享数据库进行风险评估预警，通过累计在线人数与同时在线人数对检测时段的风险性进行分析并将访问异常的检测时段标记为异常时段，对异常时段进行完整性检测评估并根据一天内异常时段的出现次数对共享数据库的安全等级进行判定，分时段对共享数据库的访问情况进行分析，并在访问异常时对共享数据库中的数据进行完整性检测，在出现数据丢失时及时预警；

步骤四：为发送至交换数据库中的数据通过数据的价值信息、领域信息以及交换信息以J-L-C的形式为数据生成价值名片，根据交换名片为用户进行数据筛查并得到推荐数据，将推荐数据发送给用户；在价值匹配的基础上进行稀缺性分析与数据推广，进一步提高数据交换的应用价值，以合规安全的形式完成共享交换或开放发布。

上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式，公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置；如：公式JZ=α1×RD+α2×GD+α3×XQ；由本领域技术人员采集多组样本数据并对每一组样本数据设定对应的价值系数；将设定的价值系数和采集的样本数据代入公式，任意三个公式构成三元一次方程组，将计算得到的系数进行筛选并取均值，得到α1、α2和α3的取值分别为2.25、2.87和3.57；

系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值，便于后续比较，关于系数的大小，取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据初步设定对应的价值系数；只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可，如价值系数与热度值的数值成正比；

本发明在使用时，对合格区块内的数据组进行价值分析评估并得到分析对象的价值系数，通过价值系数的数值大小对分析对象是否具有流通价值进行评价，将具有流动价值的分析对象标记为流通对象并发送至流通平台的共享数据库或交换数据库；对共享数据库进行风险评估预警，通过累计在线人数与同时在线人数对检测时段的风险性进行分析并将访问异常的检测时段标记为异常时段；为发送至交换数据库中的数据生成交换名片，根据交换名片为用户进行数据筛查并得到推荐数据，将推荐数据发送给用户。

以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (9)

1.基于区块链的台账数据管控方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：对合格区块内的数据组进行价值分析评估并得到分析对象的价值系数，通过价值系数的数值大小对分析对象是否具有流通价值进行评价，将具有流动价值的分析对象标记为流通对象并发送至流通平台的共享数据库或交换数据库；

步骤二：对共享数据库进行风险评估预警，通过累计在线人数与同时在线人数对检测时段的风险性进行分析并将访问异常的检测时段标记为异常时段，对异常时段进行完整性检测评估并根据一天内异常时段的出现次数对共享数据库的安全等级进行判定；

步骤三：为发送至交换数据库中的数据生成交换名片，根据交换名片为用户进行数据筛查并得到推荐数据，将推荐数据发送给用户。

2.根据权利要求1所述的基于区块链的台账数据管控方法，其特征在于，步骤一中合格区块的判定过程包括：将存储台账数据的区块标记为存储区块i，i=，1，2，…n，n为正整数，获取存储区块i内数据的单日访问量并与访问阈值进行比较，在单日访问量小于访问阈值时触发存储区块的完整性检测，完整性检测评估的具体过程包括：记录存储区块i的完整信息Wi，完整信息Wi={Hi，Di}，Hi为数据调取之前的存储区块i内数据哈希值的数量，Di为数据调取之后的存储区块i内数据的数量，若Hi=Di，则判定存储区块i内的数据完整，对存储区块i进行数据准确性检测评估；否则，判定存储区域i内的数据缺失，生成数据缺失信号并发送至管理平台；

准确性检测评估的具体过程包括：对存储区块i中的数据组中是否存在乱码进行注意筛查，若存在，则判定存储区块i内的数据准确，将对应的存储区块i标记为合格区块；否则，判定存储区域i内的数据错误，生成数据错误信号并发送至管理平台。

3.根据权利要求2所述的基于区块链的台账数据管控方法，其特征在于，步骤一中对分析对象是否具有流通价值进行评价的具体过程包括：将进行价值分析的数据组标记为分析对象，获取分析对象内各项数据在L1小时内的访问总次数并标记为热度值，获取分析对象内各项数据所涉及领域的数量并标记为广度值，获取分析对象内各项数据在L2天内进行交换的总次数并标记为稀缺值，通过对热度值、广度值以及稀缺值进行数值计算得到分析对象的价值系数；将分析对象的价值系数与价值阈值进行比较，价值系数不小于价值阈值的分析对象具有流通价值。

4.根据权利要求1所述的基于区块链的台账数据管控方法，其特征在于，步骤二中对共享数据库进行风险评估预警的具体过程包括：设定若干检测时段，将检测时段内的累计访问人数标记为FR，将检测时段内最大的同时在线人数标记为TS，将TS与FR的比值标记为异常系数，将异常系数与异常阈值进行比较：

若异常系数小于异常阈值，则判定检测时段访问正常；

若异常系数大于等于异常阈值，则判定检测时段访问异常，将对应的检测时段标记为异常时段，对共享数据库进行完整性检测评估。

5.根据权利要求1所述的基于区块链的台账数据管控方法，其特征在于，对共享数据库进行完整性检测评估的具体过程包括：记录共享数据库的完整信息GW，完整信息GW={GH，GD}，GH为用户访问之前的共享数据库中数据哈希值的数量，GD为用户访问之后的共享数据库内数据的数量，若GH=GD，则判定共享数据库内的数据完整，共享数据库的数据安全；否则，判定共享数据库内的数据缺失，生成预警信号并发送至流通平台。

6.根据权利要求4所述的基于区块链的台账数据管控方法，其特征在于，共享数据库的安全等级判定过程包括：将一天内出现异常时段的次数标记为YC，若YC=0，则判定共享数据库的安全等级为一等级；若0＜YC＜YCmax，则判定共享数据库的安全等级为二等级；若YC≥YCmax，则判定共享数据库的安全等级为三等级；其中YCmax为用于安全等级评判的设定阈值；将共享数据库的安全等级发送至流通平台。

7.根据权利要求1所述的基于区块链的台账数据管控方法，其特征在于，价值名片生成的具体过程包括：通过数据的价值信息、领域信息以及交换信息以J-L-C的形式为数据生成价值名片，其中J为数据的价值系数，L为数据的涉及领域，C为数据的交换次数。

8.根据权利要求7所述的基于区块链的台账数据管控方法，其特征在于，数据交换推荐的具体过程包括：将用户管理的存储于存储区块或共享数据库中的数据标记为申请对象，将申请对象发送至交换数据库，将交换数据库内涉及领域与申请对象涉及领域相同的数据标记为初选对象，获取申请对象的价值系数并通过阈值计算得到价值范围，将价值系数位于价值范围之间的初选对象标记为筛选对象，将筛选对象中交换次数的数值最小的数据标记为推荐数据，将推荐数据发送给用户，并将申请对象存入交换数据库中。

9.基于区块链的台账数据管控装置，包括管控平台与流通平台，其特征在于，所述管控平台与流通平台通信连接；

所述管控平台通信连接有质量评估模块与价值评估模块；

所述质量评估模块用于对台账数据的完整性与准确性进行检测评估；

所述价值评估模块用于对合格区块内的数据组进行价值分析评估；

所述流通平台通信连接有共享数据库与交换数据库；

所述共享数据库用于存储共享数据，所述共享数据库还通信连接有风险预估模块，所述风险预估模块用于对共享数据库进行风险评估预警；

所述交换数据库用于为存储交换数据，所述交换数据库还通信连接有交换分析模块，所述交换分析模块用于为发送至交换数据库中的数据生成价值名片，同时根据交换数据库中的价值名片为数据进行交换推荐。

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