CN114723534A - 基于区块链的电商交易合理性判断方法及相关设备 - Google Patents

基于区块链的电商交易合理性判断方法及相关设备 Download PDF

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CN114723534A CN202210423961.8A CN202210423961A CN114723534A CN 114723534 A CN114723534 A CN 114723534A CN 202210423961 A CN202210423961 A CN 202210423961A CN 114723534 A CN114723534 A CN 114723534A
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Abstract

本申请提出一种基于区块链的电商交易合理性判断方法、装置、电子设备及存储介质，基于区块链的电商交易合理性判断方法包括：将所有卖家端和买家端作为节点以构建区块链系统，区块链系统包括所有节点和区块链，区块链由多个储存历史交易数据的区块串联而成；基于区块的难度值和历史交易数据的数量计算实时难度值；节点基于实时难度值求解预设数学难题并将优先获取求解结果的节点作为记账节点；记账节点存储实时交易数据以生成新区块；基于历史交易数据判断实时交易数据的合理性得到判断结果并对所有节点进行奖惩。本申请能够通过实现交易数据的去中心化储存，进而准确判断交易数据的合理性，同时奖惩机制的设置可以保障电商交易的合理性。

Description

基于区块链的电商交易合理性判断方法及相关设备
技术领域
本申请涉及区块链技术领域，尤其涉及一种基于区块链的电商交易合理性判断方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
C2C模式是电子商务的专业用语，指是个人与个人之间的消费活动模式，C2C平台一般是由买家端、卖家端和平台端三部分构成，如淘宝、拍拍等，借助C2C平台可以完成买家端和卖家端之间的消费活动，平台端可以获取所有交易数据，平台端为买家端和卖家端的交易提供安全保障。
目前，平台端保存所有的交易数据，故当卖家端和卖家端的交易出现高价售卖等不合理的情况时，需要平台端依据交易数据进行干预以保证交易的合理性，然而，平台端手续比较繁琐，效率低下，故需要一种无平台端干预，高效判断电商交易合理性的方法。
发明内容
鉴于以上内容，有必要提出一种基于区块链的电商交易合理性判断方法及相关设备，以解决如何高效判断电商交易合理性这一技术问题，其中，相关设备包括基于区块链的电商交易合理性判断装置、电子设备及存储介质。
本申请提供基于区块链的电商交易合理性判断方法，所述方法包括：
将所有卖家端和买家端作为节点，并为所有节点分配专属ID以构建区块链系统，所述区块链系统包括所有节点和区块链，所述区块链由多个区块串联而成，每一个区块包括历史交易数据、难度值和时间戳；
基于所有区块的历史交易数据的数量、难度值和时间戳计算实时难度值；
所有节点基于所述实时难度值求解预设数学难题以获取求解结果，将所有节点中优先获取求解结果的节点作为记账节点；
所述记账节点对实时交易数据进行存储以获取新区块，并将所述新区块连接到所述区块链末端以更新所述区块链，所述实时交易数据包括所述记账节点求解预设数学难题的过程中所有节点采集的所有单次交易数据；
基于所述区块链中历史交易数据判断所述实时交易数据中所有单次交易数据的合理性以获取判断结果；
基于所述判断结果和预设奖惩机制对所述区块链系统中所有节点进行奖惩得到奖惩结果。
在一些实施例中，所述将所有卖家端和买家端作为节点，并为所有节点分配专属ID以构建区块链系统，所述区块链系统包括所有节点和区块链，所述区块链由多个区块串联而成，每一个区块包括历史交易数据、难度值和时间戳，包括：
将所有卖家端和买家端作为节点，并为所有节点分配专属ID；
依据时间戳对历史交易数据分段储存以获取多个区块，所述区块包括区块头和历史交易数据，所述区块头中含有难度值和时间戳，所述历史交易数据包括历史时间中所有单次交易数据，所述单次交易数据包括卖家端节点ID、买家端节点ID、商品信息以及金额；
将所有区块按照所述时间戳的先后顺序串联起来以获取区块链；
将所述区块链和所有节点作为区块链系统。
在一些实施例中，所述实时难度值满足关系式：
Figure BDA0003607733390000021
其中，m为所述区块链中所有区块的数量，Numi为第i个区块中储存的交易数据的数量，ti,ti-1分别表示第i个区块和第i-1个区块的时间戳，则ti-ti-1则表示生成第i个区块所需要的时间，Num*为所述新区块中应该储存的交易数据数量的预设值；α为单位时间难度系数，表示在所述区块链系统中产生新区块的时间为单位时间时对应的实时难度值大小；N*为所述实时难度值，用于控制生成所述新区块的时间长短；所述单位时间难度系数α计算公式如下：
Figure BDA0003607733390000031
其中，Ni为第i个区块的难度值。
在一些实施例中，所述预设数学难题满足关系式：
Figure BDA0003607733390000032
其中，QKT为所述区块链中末端区块的区块头，Nonce为随机数，target为预设目标值，Ni为所述实时难度值，SHA2562(X)表示利用哈希256算法对参数X求两次哈希值，所述哈希256算法可以将任意长度的输入转换为一个256位的哈希值，所述预设数学难题的求解过程为获取随机数使预设数学难题成立的过程。
在一些实施例中，所述基于所述区块链中历史交易数据判断所述实时交易数据中所有单次交易数据的合理性以获取判断结果包括：
提取目标单次交易数据中的商品信息以作为目标商品信息，所述目标单次交易数据为所述实时交易数据中多条单次交易数据的任意一条；
搜索所述历史交易数据以提取所述目标商品信息对应的所有单次交易数据，并将所有单次交易数据作为所述目标商品信息的交易数据子集；
基于所述目标商品信息的交易数据子集计算所述目标商品信息对应的标准金额，所述标准金额满足关系式：
Figure BDA0003607733390000033
其中，K为所述目标商品信息的交易数据子集中单次交易数据的数量，Ek表示单次交易数据k的金额，
Figure BDA0003607733390000034
为所述目标商品信息对应的标准金额；
基于所述标准金额与所述目标单次交易数据的金额计算目标单次交易数据的偏差值；
对比所述目标单次交易数据的偏差值和预设偏差阈值以获取判断结果，所述判断结果包括合理和不合理。
在一些实施例中，所述对比所述目标单次交易数据的偏差值和预设偏差阈值以获取判断结果包括：
若所述偏差值大于预设偏差阈值，则说明所述目标单次交易数据中的金额过低或过高，所述目标单次交易数据的判断结果为不合理；
若所述偏差值不大于预设偏差阈值，则说明所述目标单次交易数据中的金额正常，所述目标单次交易数据的判断结果为不合理。
在一些实施例中，所述预设奖惩机制包括奖励机制和惩罚机制，包括：
所述奖励机制为：新区块产生后，记账节点付出算力获取正确的求解结果，给予记账节点奖励，奖励方法包括但不限于购物券或积分；
所述惩罚机制为：若单次交易数据的判断结果为不合理，则获取所述单次交易数据中的卖家端节点，对所述卖家端节点进行惩罚，惩罚方法包括但不限于降低卖家端推荐度或降低卖家端信誉度。
本申请实施例还提供一种基于区块链的电商交易合理性判断装置，所述装置包括：
构建单元，用于将所有卖家端和买家端作为节点，并为所有节点分配专属ID以构建区块链系统，所述区块链系统包括所有节点和区块链，所述区块链由多个区块串联而成，每一个区块包括历史交易数据、难度值和时间戳；
计算单元，用于基于所有区块的历史交易数据的数量、难度值和时间戳计算实时难度值；
求解单元，用于所有节点基于所述实时难度值求解预设数学难题以获取求解结果，将所有节点中优先获取求解结果的节点作为记账节点；
更新单元，用于所述记账节点对实时交易数据进行存储以获取新区块，并将所述新区块连接到所述区块链末端以更新所述区块链，所述实时交易数据包括所述记账节点求解预设数学难题的过程中所有节点采集的所有单次交易数据；
判断单元，用于基于所述区块链中历史交易数据判断所述实时交易数据中所有单次交易数据的合理性以获取判断结果；
奖惩单元，用于基于所述判断结果和预设奖惩机制对所述区块链系统中所有节点进行奖惩得到奖惩结果。
本申请实施例还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
存储器，存储至少一个指令；
处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现所述的基于区块链的电商交易合理性判断方法。
本申请实施例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中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现所述的基于区块链的电商交易合理性判断方法。
综上，本申请能够在所有卖家端和买家端之间构建区块链系统，根据历史交易数据产生的速度自适应的控制区块链中新区块的生成速度以实现交易数据的去中心化和自动化储存，同时，依据区块链中存储的历史交易数据可以判断新区块中交易数据的合理性，并设置奖惩机制约束所有节点进行合理交易，保障电商交易的合理性。
附图说明
图1是本申请所涉及的基于区块链的电商交易合理性判断方法的较佳实施例的流程图。
图2是本申请所涉及的新区块的结构示意图。
图3是本申请所涉及的基于区块链的电商交易合理性判断装置的较佳实施例的功能模块图。
图4是本申请所涉及的基于区块链的电商交易合理性判断方法的较佳实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本申请的目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本申请进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互结合。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请，所述描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
本申请实施例提供一种基于区块链的电商交易合理性判断方法，可应用于一个或者多个电子设备中，电子设备是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable GateArray，FPGA)、数字处理器(Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式设备等。
电子设备可以是任何一种可与客户进行人机交互的电子产品，例如，个人计算机、平板电脑、智能手机、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、游戏机、交互式网络电视(Internet Protocol Television，IPTV)、智能式穿戴式设备等。
电子设备还可以包括网络设备和/或客户设备。其中，所述网络设备包括，但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算(Cloud Computing)的由大量主机或网络服务器构成的云。
电子设备所处的网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、虚拟专用网络(Virtual Private Network，VPN)等。
如图1所示，是本申请基于区块链的电商交易合理性判断方法的较佳实施例的流程图。根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。
S10，将所有卖家端和买家端作为节点，并为所有节点分配专属ID以构建区块链系统，所述区块链系统包括所有节点和区块链，所述区块链由多个区块串联而成，每一个区块包括历史交易数据、难度值和时间戳。
在一个可选的实施例中，所述将所有卖家端和买家端作为节点，并为所有节点分配专属ID以构建区块链系统，所述区块链系统包括所有节点和区块链，所述区块链由多个区块串联而成，每一个区块包括历史交易数据、难度值和时间戳，包括：
将所有卖家端和买家端作为节点，并为所有节点分配专属ID；
依据时间戳对历史交易数据分段储存以获取多个区块，所述区块包括区块头和历史交易数据，所述区块头中含有难度值和时间戳，所述历史交易数据包括历史时间中所有单次交易数据，所述单次交易数据包括卖家端节点ID、买家端节点ID、商品信息以及金额；
将所有区块按照所述时间戳的先后顺序串联起来以获取区块链；
将所述区块链和所有节点作为区块链系统。
在一个可选的实施例中，将所有卖家端和买家端均作为一个节点，所有节点之间可以进行信息传输以共享不同节点采集的数据，为所有节点分配专属ID信息，所述ID信息可以为数字，也可以为字母，本申请不做限制。
该可选的实施例中，区块链由多个区块按照所述区块的时间戳的先后顺序串联而成，所述区块的时间戳为区块生成的时刻，每一个区块包括区块头和相邻两个区块的时间戳之间的历史交易数据两部分，所述历史交易数据包括相邻两个区块的时间戳之间每次交易的单次交易数据，所述单次交易数据包括卖家端节点ID、买家端节点ID、商品信息以及金额，其中，所述商品信息包括但不限于所述商品的品牌名称、商品款式以及材质等等，所述金额为实际交易金额除以交易折扣之后的商品真实金额，将所述商品真实金额作为交易数据是为了避免不同买家端节点的折扣不同而影响后续交易合理性的判断，所述区块链中每一个区块均储存着一段时间的历史交易数据。
示例性的，设定区块链中的第i个区块的时间戳为ti，第i+1个区块的时间戳为ti+1，则所述第i+1个区块中储存的历史交易数据为时间点ti到时间点ti+1之间的目标时间段内产生的所有单次交易数据，若在目标时间段内，买家端1从卖家端3处以实际交易金额100元购买了商品k，购买时的折扣为8.8折，则此次交易的单次交易数据为{买家端1、卖家端3、商品k、113.6}。
该可选的实施例中，所述区块的区块头包括所述区块的版本号、难度值、时间戳、默克尔根以及父哈希值5部分，不同区块的区块头不同，其中，所述版本号为预设固定值；所述难度值用于控制所述区块的生成时间；所述默克尔根为使用默克尔树对所述区块中交易数据进行哈希操作获得的哈希值，所述默克尔树为哈希二叉树，在区块链中用于校验所述区块交易数据的完整性；所述父哈希值为利用哈希256算法对区块链中所述区块的前一个相邻区块的区块头进行哈希操作获得的哈希值。
该可选的实施例中，所有节点均储存着一条区块链，由于所有节点之间可以进行信息传输，故不同节点中储存的区块链完全相同，将所述区块链和所有节点作为区块链系统。
如此，完成区块链系统的构建，所有的交易数据均储存在所述区块链系统中，区块链系统为电商合理交易提供了数据基础。
S11，基于所有区块的历史交易数据的数量、难度值和时间戳计算实时难度值。
在一个可选的实施例中，区块链系统中会不断产生新的交易数据，所述区块链系统会将新的交易数据储存在一个新区块中，并将所述新区块连接到所述区块链的末端，不断更新区块链。当一次区块链更新结束时，开始计算实时难度值，所述区块链更新结束的时刻为所述区块链末端的区块对应的时间戳，需要说明的是，一次区块链更新结束的时刻也是下一个新区块生成的开始时刻。
该可选的实施例中，所述实时难度值可以控制下一个新区块的生成时间，所述实时难度值越大则生成新区块所需要的时间越长，则所述新区块中储存的交易数据的数量越多，为了防止一个区块中储存的交易数据的数量过多造成节点计算机的负载过大，同时避免区块中储存的交易数据的数量过少造成算力浪费，则基于所述区块链的各区块的难度值和历史交易数据的数量、时间戳计算实时难度值，所述难度值与所述区块链的区块一一对应，所述实时难度值满足如下关系式：
Figure BDA0003607733390000091
其中，m为所述区块链中所有区块的数量，Numi为第i个区块中储存的交易数据的数量，ti,ti-1分别表示第i个区块和第i-1个区块的时间戳，则ti-ti-1则表示生成第i个区块所需要的时间，Num*为所述新区块中应该储存的交易数据数量的预设值；α为单位时间难度系数，表示在所述区块链系统中产生新区块的时间为单位时间时对应的实时难度值大小；N*为所述实时难度值，用于控制生成所述新区块的时间长短；所述单位时间难度系数α计算公式如下：
Figure BDA0003607733390000092
其中，Ni为第i个区块的难度值。
如此，能够基于区块链的各区块中历史交易数据的数量以获取实时难度值，控制所述新区块的生成时间，防止一个区块中储存的交易数据的数量过多造成节点计算机的负载过大，同时避免区块中储存的交易数据的数量过少造成算力浪费。
S12，所有节点基于所述实时难度值求解预设数学难题以获取求解结果，将所有节点中优先获取求解结果的节点作为记账节点。
在一个可选的实施例中，在得到实时难度值后，区块链系统中的所有节点基于所述实时难度值开始求解预设数学难题，所述预设数学难题满足关系式：
Figure BDA0003607733390000093
其中，QKT为所述区块链中末端的区块中的区块头，Nonce为随机数，target为预设目标值，Ni为所述实时难度值，SHA2562(X)表示利用哈希256算法对参数X求两次哈希值，所述哈希256算法可以将任意长度的输入转换为一个256位的哈希值，所述预设数学难题的求解过程为获取随机数使预设数学难题成立的过程。
该可选的实施例中，所有节点对所述预设数学难题进行求解，不断生成随机数Nonce以使预设数学难题成立，所述实时难度值越大则预设数学难题难度越大，获取求解结果消耗的时间越长。只要有一个节点获得求解结果，将所述求解结果传输至其他所有节点，其他节点将所述求解结果带入预设数学难题中以验证所述求解结果是否正确，若所述求解结果不正确，则所有节点继续求解以获取正确的求解结果；若所述求解结果正确，则所有节点达成共识，停止求解过程，将获取求解结果的节点作为记账节点，所述记账节点拥有产生新区块的权利。
该可选的实施例中，当得到记账节点时，所述记账节点即可以打包新的交易数据以获取所述新区块，从而将新的交易数据储存在所述区块链中，避免相同时间不同节点产生不同的区块，实现交易数据的去中心化和自动化管理。
如此，能够从所有节点中选定唯一的记账节点，避免相同时间不同节点产生不同的区块，实现交易数据的去中心化和自动化管理，不再需要平台端存储交易数据。
S13，所述记账节点对实时交易数据进行存储以获取新区块，并将所述新区块连接到所述区块链末端以更新所述区块链，所述实时交易数据包括所述记账节点求解预设数学难题的过程中所有节点采集的所有单次交易数据。
在一个可选的实施例中，获得记账节点之后，所述记账节点接收目标时间段内所有节点传输来的交易数据以获取实时交易数据，所述目标时间段为所述记账节点从开始求解预设数学难题到获取求解结果的一段时间，所述实时交易数据包括所述目标时间段内所有节点产生的单次交易数据。
该可选的实施例中，利用默克尔树对所述实时交易数据进行哈希操作获得的哈希值，将所述哈希值作为所述新区块的默克尔根；同时获取所述区块链末端区块的区块头，利用哈希256算法对所述区块头进行哈希操作得到所述新区块的父哈希值，将所述记账节点获取求解结果的时间作为所述新区块的时间戳，将所述新区块的父哈希值、默克尔根、时间戳以及所述实时难度值和固定的版本号作为所述新区块的区块头，所述区块头和所述实时交易数据构成了所述新区块，所述新区块的结构示意图如图2所示。
该可选的实施例中，将所述新区块连接到区块链的末端以更新所述区块链，从而将实时交易数据储存在区块链中。
如此，能够通过更新区块链实现所有交易数据的自动化分布式储存，不在需要平台端对大量交易数据进行维护。
S14，基于所述区块链中历史交易数据判断所述实时交易数据中所有单次交易数据的合理性以获取判断结果。
在一个可选的实施例中，当区块链完成更新后，所述实时交易数据储存在了区块链中，进一步基于区块链的每一个区块中的历史交易数据判断所述新区块中实时交易数据的合理性，其中，所述实时交易数据包括多条单次交易数据，对所有单次交易数据逐一进行判断以获取每一条单次交易数据的判断结果。
在一个可选的实施例中，所述基于所述区块链中历史交易数据判断所述实时交易数据中所有单次交易数据的合理性以获取判断结果包括：
提取目标单次交易数据中的商品信息以作为目标商品信息，所述目标单次交易数据为所述实时交易数据中多条单次交易数据的任意一条；
搜索所述历史交易数据以提取所述目标商品信息对应的所有单次交易数据，并将所有单次交易数据作为所述目标商品信息的交易数据子集；
基于所述目标商品信息的交易数据子集计算所述目标商品信息对应的标准金额，所述标准金额满足关系式：
Figure BDA0003607733390000111
其中，K为所述目标商品信息的交易数据子集中单次交易数据的数量，Ek表示单次交易数据k的金额，
Figure BDA0003607733390000112
为所述目标商品信息对应的标准金额；
基于所述标准金额与所述目标单次交易数据的金额计算目标单次交易数据的偏差值，所述偏差值满足关系式：
Figure BDA0003607733390000121
其中，e为所述目标单次交易数据的金额，Δ为所述目标单次交易数据的偏差值；
对比所述目标单次交易数据的偏差值和预设偏差阈值以获取判断结果，所述判断结果包括合理和不合理。
该可选的实施例中，所述对比所述目标单次交易数据的偏差值和预设偏差阈值以获取判断结果包括：
若所述偏差值大于预设偏差阈值，则说明所述目标单次交易数据中的金额过低或过高，所述目标单次交易数据的判断结果为不合理；
若所述偏差值不大于预设偏差阈值，则说明所述目标单次交易数据中的金额正常，所述目标单次交易数据的判断结果为不合理。
其中，所述预设偏差阈值取值为0.3。
如此，能够基于区块链中各区块的历史交易数据验证新区块中实时交易数据的合理性，不需要平台端的干预。
S15，基于所述判断结果和预设奖惩机制对所述区块链系统中所有节点进行奖惩得到奖惩结果。
在一个可选的实施例中，获取实时交易数据中所有单次交易数据的判断结果之后，依据预设奖惩机制对所有节点进行奖惩得到奖惩结果，预设奖惩机制包括奖励机制和惩罚机制，所述奖励机制为：新区块产生后，记账节点付出算力获取正确的求解结果，给予记账节点奖励，奖励方法包括但不限于购物券或积分；所述惩罚机制为：若单次交易数据的判断结果为不合理，则获取所述单次交易数据中的卖家端节点，对所述卖家端节点进行惩罚，惩罚方法包括但不限于降低卖家端推荐度或降低卖家端信誉度。
该可选的实施例中，依据预设奖惩机制对满足条件的节点自动进行奖励或惩罚以获取所有节点的奖惩结果，由于区块链的分布式的性质，使得奖惩机制不能被篡改，保证了预设奖惩机制的真实性，奖励机制用于激励所有节点求解预设数学难题以保证新区块的生成，维持着区块链的不断更新，惩罚机制约束着所述区块链系统中所有节点进行合理交易。
如此，能够对区块链中所有节点进行奖励或惩罚，从而约束所有节点进行合理交易并维持区块链的运行，保障电商交易的合理性。
由以上技术方案可以看出，本申请能够在所有卖家端和买家端之间构建区块链系统，根据历史交易数据产生的速度自适应的控制区块链中新区块的生成速度以实现交易数据的去中心化和自动化储存，同时，依据区块链中存储的历史交易数据可以判断新区块中交易数据的合理性，并设置奖惩机制约束所有节点进行合理交易，保障电商交易的合理性。
请参见图3，图3是本申请基于区块链的电商交易合理性判断装置的较佳实施例的功能模块图。基于区块链的电商交易合理性判断装置11包括构建单元110、计算单元111、求解单元112、更新单元113、判断单元114、奖惩单元115。本申请所称的模块/单元是指一种能够被处理器13所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机可读指令段，其存储在存储器12中。在本实施例中，关于各模块/单元的功能将在后续的实施例中详述。
在一个可选的实施例中，构建单元110用于将所有卖家端和买家端作为节点，并为所有节点分配专属ID以构建区块链系统，所述区块链系统包括所有节点和区块链，所述区块链由多个区块串联而成，每一个区块包括历史交易数据、难度值和时间戳。
在一个可选的实施例中，所述将所有卖家端和买家端作为节点，并为所有节点分配专属ID以构建区块链系统，所述区块链系统包括所有节点和区块链，所述区块链由多个区块串联而成，每一个区块包括历史交易数据、难度值和时间戳，包括：
将所有卖家端和买家端作为节点，并为所有节点分配专属ID；
依据时间戳对历史交易数据分段储存以获取多个区块，所述区块包括区块头和历史交易数据，所述区块头中含有难度值和时间戳，所述历史交易数据包括历史时间中所有单次交易数据，所述单次交易数据包括卖家端节点ID、买家端节点ID、商品信息以及金额；
将所有区块按照所述时间戳的先后顺序串联起来以获取区块链；
将所述区块链和所有节点作为区块链系统。
在一个可选的实施例中，将所有卖家端和买家端均作为一个节点，所有节点之间可以进行信息传输以共享不同节点采集的数据，为所有节点分配专属ID信息，所述ID信息可以为数字，也可以为字母，本申请不做限制。
该可选的实施例中，区块链由多个区块按照所述区块的时间戳的先后顺序串联而成，所述区块的时间戳为区块生成的时刻，每一个区块包括区块头和相邻两个区块的时间戳之间的历史交易数据两部分，所述历史交易数据包括相邻两个区块的时间戳之间每次交易的单次交易数据，所述单次交易数据包括卖家端节点ID、买家端节点ID、商品信息以及金额，其中，所述商品信息包括但不限于所述商品的品牌名称、商品款式以及材质等等，所述金额为实际交易金额除以交易折扣之后的商品真实金额，将所述商品真实金额作为交易数据是为了避免不同买家端节点的折扣不同而影响后续交易合理性的判断，所述区块链中每一个区块均储存着一段时间的历史交易数据。
示例性的，设定区块链中的第i个区块的时间戳为ti，第i+1个区块的时间戳为ti+1，则所述第i+1个区块中储存的历史交易数据为时间点ti到时间点ti+1之间的目标时间段内产生的所有单次交易数据，若在目标时间段内，买家端1从卖家端3处以实际交易金额100元购买了商品k，购买时的折扣为8.8折，则此次交易的单次交易数据为{买家端1、卖家端3、商品k、113.6}。
该可选的实施例中，所述区块的区块头包括所述区块的版本号、难度值、时间戳、默克尔根以及父哈希值5部分，不同区块的区块头不同，其中，所述版本号为预设固定值；所述难度值用于控制所述区块的生成时间；所述默克尔根为使用默克尔树对所述区块中交易数据进行哈希操作获得的哈希值，所述默克尔树为哈希二叉树，在区块链中用于校验所述区块交易数据的完整性；所述父哈希值为利用哈希256算法对区块链中所述区块的前一个相邻区块的区块头进行哈希操作获得的哈希值。
该可选的实施例中，所有节点均储存着一条区块链，由于所有节点之间可以进行信息传输，故不同节点中储存的区块链完全相同，将所述区块链和所有节点作为区块链系统。
在一个可选的实施例中，计算单元111用于基于所有区块的历史交易数据的数量、难度值和时间戳计算实时难度值。
在一个可选的实施例中，区块链系统中会不断产生新的交易数据，所述区块链系统会将新的交易数据储存在一个新区块中，并将所述新区块连接到所述区块链的末端，不断更新区块链。当一次区块链更新结束时，开始计算实时难度值，所述区块链更新结束的时刻为所述区块链末端的区块对应的时间戳，需要说明的是，一次区块链更新结束的时刻也是下一个新区块生成的开始时刻。
该可选的实施例中，所述实时难度值可以控制下一个新区块的生成时间，所述实时难度值越大则生成新区块所需要的时间越长，则所述新区块中储存的交易数据的数量越多，为了防止一个区块中储存的交易数据的数量过多造成节点计算机的负载过大，同时避免区块中储存的交易数据的数量过少造成算力浪费，则基于所述区块链的各区块的难度值和历史交易数据的数量、时间戳计算实时难度值，所述难度值与所述区块链的区块一一对应，所述实时难度值满足如下关系式：
Figure BDA0003607733390000151
其中，m为所述区块链中所有区块的数量，Numi为第i个区块中储存的交易数据的数量，ti,ti-1分别表示第i个区块和第i-1个区块的时间戳，则ti-ti-1则表示生成第i个区块所需要的时间，Num*为所述新区块中应该储存的交易数据数量的预设值；α为单位时间难度系数，表示在所述区块链系统中产生新区块的时间为单位时间时对应的实时难度值大小；N*为所述实时难度值，用于控制生成所述新区块的时间长短；所述单位时间难度系数α计算公式如下：
Figure BDA0003607733390000161
其中，Ni为第i个区块的难度值。
在一个可选的实施例中，求解单元112用于所有节点基于所述实时难度值求解预设数学难题以获取求解结果，将所有节点中优先获取求解结果的节点作为记账节点。
在一个可选的实施例中，在得到实时难度值后，区块链系统中的所有节点基于所述实时难度值开始求解预设数学难题，所述预设数学难题满足关系式：
Figure BDA0003607733390000162
其中，QKT为所述区块链中末端的区块中的区块头，Nonce为随机数，target为预设目标值，Ni为所述实时难度值，SHA2562(X)表示利用哈希256算法对参数X求两次哈希值，所述哈希256算法可以将任意长度的输入转换为一个256位的哈希值，所述预设数学难题的求解过程为获取随机数使预设数学难题成立的过程。
该可选的实施例中，所有节点对所述预设数学难题进行求解，不断生成随机数Nonce以使预设数学难题成立，所述实时难度值越大则预设数学难题难度越大，获取求解结果消耗的时间越长。只要有一个节点获得求解结果，将所述求解结果传输至其他所有节点，其他节点将所述求解结果带入预设数学难题中以验证所述求解结果是否正确，若所述求解结果不正确，则所有节点继续求解以获取正确的求解结果；若所述求解结果正确，则所有节点达成共识，停止求解过程，将获取求解结果的节点作为记账节点，所述记账节点拥有产生新区块的权利。
该可选的实施例中，当得到记账节点时，所述记账节点即可以打包新的交易数据以获取所述新区块，从而将新的交易数据储存在所述区块链中，避免相同时间不同节点产生不同的区块，实现交易数据的去中心化和自动化管理。
在一个可选的实施例中，更新单元113用于所述记账节点对实时交易数据进行存储以获取新区块，并将所述新区块连接到所述区块链末端以更新所述区块链，所述实时交易数据包括所述记账节点求解预设数学难题的过程中所有节点采集的所有单次交易数据。
在一个可选的实施例中，获得记账节点之后，所述记账节点接收目标时间段内所有节点传输来的交易数据以获取实时交易数据，所述目标时间段为所述记账节点从开始求解预设数学难题到获取求解结果的一段时间，所述实时交易数据包括所述目标时间段内所有节点产生的单次交易数据。
该可选的实施例中，利用默克尔树对所述实时交易数据进行哈希操作获得的哈希值，将所述哈希值作为所述新区块的默克尔根；同时获取所述区块链末端区块的区块头，利用哈希256算法对所述区块头进行哈希操作得到所述新区块的父哈希值，将所述记账节点获取求解结果的时间作为所述新区块的时间戳，将所述新区块的父哈希值、默克尔根、时间戳以及所述实时难度值和固定的版本号作为所述新区块的区块头，所述区块头和所述实时交易数据构成了所述新区块，所述新区块的结构示意图如图2所示。
该可选的实施例中，将所述新区块连接到区块链的末端以更新所述区块链，从而将实时交易数据储存在区块链中。
在一个可选的实施例中，判断单元114用于基于所述区块链中历史交易数据判断所述实时交易数据中所有单次交易数据的合理性以获取判断结果。
在一个可选的实施例中，当区块链完成更新后，所述实时交易数据储存在了区块链中，进一步基于区块链的每一个区块中的历史交易数据判断所述新区块中实时交易数据的合理性，其中，所述实时交易数据包括多条单次交易数据，对所有单次交易数据逐一进行判断以获取每一条单次交易数据的判断结果。
在一个可选的实施例中，所述基于所述区块链中历史交易数据判断所述实时交易数据中所有单次交易数据的合理性以获取判断结果包括：
提取目标单次交易数据中的商品信息以作为目标商品信息，所述目标单次交易数据为所述实时交易数据中多条单次交易数据的任意一条；
搜索所述历史交易数据以提取所述目标商品信息对应的所有单次交易数据，并将所有单次交易数据作为所述目标商品信息的交易数据子集；
基于所述目标商品信息的交易数据子集计算所述目标商品信息对应的标准金额，所述标准金额满足关系式：
Figure BDA0003607733390000181
其中，K为所述目标商品信息的交易数据子集中单次交易数据的数量，Ek表示单次交易数据k的金额，
Figure BDA0003607733390000182
为所述目标商品信息对应的标准金额；
基于所述标准金额与所述目标单次交易数据的金额计算目标单次交易数据的偏差值，所述偏差值满足关系式：
Figure BDA0003607733390000183
其中，e为所述目标单次交易数据的金额，Δ为所述目标单次交易数据的偏差值；
对比所述目标单次交易数据的偏差值和预设偏差阈值以获取判断结果，所述判断结果包括合理和不合理。
该可选的实施例中，所述对比所述目标单次交易数据的偏差值和预设偏差阈值以获取判断结果包括：
若所述偏差值大于预设偏差阈值，则说明所述目标单次交易数据中的金额过低或过高，所述目标单次交易数据的判断结果为不合理；
若所述偏差值不大于预设偏差阈值，则说明所述目标单次交易数据中的金额正常，所述目标单次交易数据的判断结果为不合理。
其中，所述预设偏差阈值取值为0.3。
在一个可选的实施例中，奖惩单元115用于基于所述判断结果和预设奖惩机制对所述区块链系统中所有节点进行奖惩得到奖惩结果。
在一个可选的实施例中，获取实时交易数据中所有单次交易数据的判断结果之后，依据预设奖惩机制对所有节点进行奖惩得到奖惩结果，预设奖惩机制包括奖励机制和惩罚机制，所述奖励机制为：新区块产生后，记账节点付出算力获取正确的求解结果，给予记账节点奖励，奖励方法包括但不限于购物券或积分；所述惩罚机制为：若单次交易数据的判断结果为不合理，则获取所述单次交易数据中的卖家端节点，对所述卖家端节点进行惩罚，惩罚方法包括但不限于降低卖家端推荐度或降低卖家端信誉度。
该可选的实施例中，依据预设奖惩机制对满足条件的节点自动进行奖励或惩罚以获取所有节点的奖惩结果，由于区块链的分布式的性质，使得奖惩机制不能被篡改，保证了预设奖惩机制的真实性，奖励机制用于激励所有节点求解预设数学难题以保证新区块的生成，维持着区块链的不断更新，惩罚机制约束着所述区块链系统中所有节点进行合理交易。
由以上技术方案可以看出，本申请能够在所有卖家端和买家端之间构建区块链系统，根据历史交易数据产生的速度自适应的控制区块链中新区块的生成速度以实现交易数据的去中心化和自动化储存，同时，依据区块链中存储的历史交易数据可以判断新区块中交易数据的合理性，并设置奖惩机制约束所有节点进行合理交易，保障电商交易的合理性。
请参见图4，是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。电子设备1包括存储器12和处理器13。存储器12用于存储计算机可读指令，处理器13用执行所述储器中存储的计算机可读指令以实现上述任一实施例所述的基于区块链的电商交易合理性判断方法。
在一个可选的实施例中，电子设备1还包括总线、存储在所述存储器12中并可在所述处理器13上运行的计算机程序，例如基于区块链的电商交易合理性判断程序。
图4仅示出了具有存储器12和处理器13的电子设备1，本领域技术人员可以理解的是，图4示出的结构并不构成对电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
结合图1，电子设备1中的所述存储器12存储多个计算机可读指令以实现一种基于区块链的电商交易合理性判断方法，所述处理器13可执行所述多个指令从而实现：
将所有卖家端和买家端作为节点，并为所有节点分配专属ID以构建区块链系统，所述区块链系统包括所有节点和区块链，所述区块链由多个区块串联而成，每一个区块包括历史交易数据、难度值和时间戳；
基于所有区块的历史交易数据的数量、难度值和时间戳计算实时难度值；
所有节点基于所述实时难度值求解预设数学难题以获取求解结果，将所有节点中优先获取求解结果的节点作为记账节点；
所述记账节点对实时交易数据进行存储以获取新区块，并将所述新区块连接到所述区块链末端以更新所述区块链，所述实时交易数据包括所述记账节点求解预设数学难题的过程中所有节点采集的所有单次交易数据；
基于所述区块链中历史交易数据判断所述实时交易数据中所有单次交易数据的合理性以获取判断结果；
基于所述判断结果和预设奖惩机制对所述区块链系统中所有节点进行奖惩得到奖惩结果。
具体地，所述处理器13对上述指令的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是电子设备1的示例，并不构成对电子设备1的限定，电子设备1可以是总线型结构，也可以是星形结构，电子设备1还可以包括比图示更多或更少的其他硬件或者软件，或者不同的部件布置，例如电子设备1还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。
需要说明的是，电子设备1仅为举例，其他现有的或今后可能出现的电子产品如可适应于本申请，也应包含在本申请的保护范围以内，并以引用方式包含于此。
其中，存储器12至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质可以是非易失性的，也可以是易失性的。所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器12在一些实施例中可以是电子设备1的内部存储单元，例如该电子设备1的移动硬盘。存储器12在另一些实施例中也可以是电子设备1的外部存储设备，例如电子设备1上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card,SMC)、安全数字(Secure Digital,SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。存储器12不仅可以用于存储安装于电子设备1的应用软件及各类数据，例如基于区块链的电商交易合理性判断程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
处理器13在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。处理器13是电子设备1的控制核心(Control Unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备1的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器12内的程序或者模块(例如执行基于区块链的电商交易合理性判断程序等)，以及调用存储在所述存储器12内的数据，以执行电子设备1的各种功能和处理数据。
所述处理器13执行所述电子设备1的操作系统以及安装的各类应用程序。所述处理器13执行所述应用程序以实现上述各个基于区块链的电商交易合理性判断方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤。
示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器12中，并由所述处理器13执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机可读指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在电子设备1中的执行过程。例如，所述计算机程序可以被分割成构建单元110、计算单元111、求解单元112、更新单元113、判断单元114、奖惩单元115。
上述以软件功能模块的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块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、计算机设备，或者网络设备等)或处理器(Processor)执行本申请各个实施例所述的基于区块链的电商交易合理性判断方法的部分。
电子设备1集成的模块/单元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，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指示相关的硬件设备来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。
其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存储器及其他存储器等。
进一步地，计算机可读存储介质可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。
本申请所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
总线可以是外设部件互连标准(Peripheral Component Interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry Standard Architecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，在图4中仅用一根箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。所述总线被设置为实现所述存储器12以及至少一个处理器13等之间的连接通信。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质(图未示)，计算机可读存储介质中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被电子设备中的处理器执行以实现上述任一实施例所述的基于区块链的电商交易合理性判断方法。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。说明书陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本申请进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本申请的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本申请技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于区块链的电商交易合理性判断方法，其特征在于，所述方法包括：
将所有卖家端和买家端作为节点，并为所有节点分配专属ID以构建区块链系统，所述区块链系统包括所有节点和区块链，所述区块链由多个区块串联而成，每一个区块包括历史交易数据、难度值和时间戳；
基于所有区块的历史交易数据的数量、难度值和时间戳计算实时难度值；
所有节点基于所述实时难度值求解预设数学难题以获取求解结果，将所有节点中优先获取求解结果的节点作为记账节点；
所述记账节点对实时交易数据进行存储以获取新区块，并将所述新区块连接到所述区块链末端以更新所述区块链，所述实时交易数据包括所述记账节点求解预设数学难题的过程中所有节点采集的所有单次交易数据；
基于所述区块链中历史交易数据判断所述实时交易数据中所有单次交易数据的合理性以获取判断结果；
基于所述判断结果和预设奖惩机制对所述区块链系统中所有节点进行奖惩得到奖惩结果。
2.如权利要求1所述的基于区块链的电商交易合理性判断方法，其特征在于，所述将所有卖家端和买家端作为节点，并为所有节点分配专属ID以构建区块链系统，所述区块链系统包括所有节点和区块链，所述区块链由多个区块串联而成，每一个区块包括历史交易数据、难度值和时间戳，包括：
将所有卖家端和买家端作为节点，并为所有节点分配专属ID；
依据时间戳对历史交易数据分段储存以获取多个区块，所述区块包括区块头和历史交易数据，所述区块头中含有难度值和时间戳，所述历史交易数据包括历史时间中所有单次交易数据，所述单次交易数据包括卖家端节点ID、买家端节点ID、商品信息以及金额；
将所有区块按照所述时间戳的先后顺序串联起来以获取区块链；
将所述区块链和所有节点作为区块链系统。
3.如权利要求1所述的基于区块链的电商交易合理性判断方法，其特征在于，所述实时难度值满足关系式：
Figure FDA0003607733380000021
其中，m为所述区块链中所有区块的数量，Numi为第i个区块中储存的交易数据的数量，ti，ti-1分别表示第i个区块和第i-1个区块的时间戳，则ti-ti-1则表示生成第i个区块所需要的时间，Num*为新区块中应该储存的交易数据数量的预设值；α为单位时间难度系数，表示在所述区块链系统中产生新区块的时间为单位时间时对应的实时难度值大小；N*为所述实时难度值，用于控制生成所述新区块的时间长短；所述单位时间难度系数α计算公式如下：
Figure FDA0003607733380000022
其中，Ni为第i个区块的难度值。
4.如权利要求1所述的基于区块链的电商交易合理性判断方法，其特征在于，所述预设数学难题满足关系式：
Figure FDA0003607733380000023
其中，QKT为所述区块链中末端区块的区块头，Nonce为随机数，target为预设目标值，Ni为所述实时难度值，SHA2562(X)表示利用哈希256算法对参数X求两次哈希值，所述哈希256算法可以将任意长度的输入转换为一个256位的哈希值，所述预设数学难题的求解过程为获取随机数使预设数学难题成立的过程。
5.如权利要求1所述的基于区块链的电商交易合理性判断方法，其特征在于，所述基于所述区块链中历史交易数据判断所述实时交易数据中所有单次交易数据的合理性以获取判断结果包括：
提取目标单次交易数据中的商品信息以作为目标商品信息，所述目标单次交易数据为所述实时交易数据中多条单次交易数据的任意一条；
搜索所述历史交易数据以提取所述目标商品信息对应的所有单次交易数据，并将所有单次交易数据作为所述目标商品信息的交易数据子集；
基于所述目标商品信息的交易数据子集计算所述目标商品信息对应的标准金额，所述标准金额满足关系式：
Figure FDA0003607733380000031
其中，K为所述目标商品信息的交易数据子集中单次交易数据的数量，Ek表示单次交易数据k的金额，
Figure FDA0003607733380000032
为所述目标商品信息对应的标准金额；
基于所述标准金额与所述目标单次交易数据的金额计算目标单次交易数据的偏差值；
对比所述目标单次交易数据的偏差值和预设偏差阈值以获取判断结果，所述判断结果包括合理和不合理。
6.如权利要求5所述的基于区块链的电商交易合理性判断方法，其特征在于，所述对比所述目标单次交易数据的偏差值和预设偏差阈值以获取判断结果包括：
若所述偏差值大于预设偏差阈值，则说明所述目标单次交易数据中的金额过低或过高，所述目标单次交易数据的判断结果为不合理；
若所述偏差值不大于预设偏差阈值，则说明所述目标单次交易数据中的金额正常，所述目标单次交易数据的判断结果为不合理。
7.如权利要求1所述的基于区块链的电商交易合理性判断方法，其特征在于，所述预设奖惩机制包括奖励机制和惩罚机制，包括：
所述奖励机制为：新区块产生后，记账节点付出算力获取正确的求解结果，给予记账节点奖励，奖励方法包括但不限于购物券或积分；
所述惩罚机制为：若单次交易数据的判断结果为不合理，则获取所述单次交易数据中的卖家端节点，对所述卖家端节点进行惩罚，惩罚方法包括但不限于降低卖家端推荐度或降低卖家端信誉度。
8.一种基于区块链的电商交易合理性判断装置，其特征在于，所述装置包括：
构建单元，用于将所有卖家端和买家端作为节点，并为所有节点分配专属ID以构建区块链系统，所述区块链系统包括所有节点和区块链，所述区块链由多个区块串联而成，每一个区块包括历史交易数据、难度值和时间戳；
计算单元，用于基于所有区块的历史交易数据的数量、难度值和时间戳计算实时难度值；
求解单元，用于所有节点基于所述实时难度值求解预设数学难题以获取求解结果，将所有节点中优先获取求解结果的节点作为记账节点；
更新单元，用于所述记账节点对实时交易数据进行存储以获取新区块，并将所述新区块连接到所述区块链末端以更新所述区块链，所述实时交易数据包括所述记账节点求解预设数学难题的过程中所有节点采集的所有单次交易数据；
判断单元，用于基于所述区块链中历史交易数据判断所述实时交易数据中所有单次交易数据的合理性以获取判断结果；
奖惩单元，用于基于所述判断结果和预设奖惩机制对所述区块链系统中所有节点进行奖惩得到奖惩结果。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
存储器，存储有计算机可读指令；及
处理器，执行所述存储器中存储的计算机可读指令以实现如权利要求1至7中任意一项所述的基于区块链的电商交易合理性判断方法。
10.一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计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于区块链的电商交易合理性判断方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114881748A (zh) * 2022-07-11 2022-08-09 深圳市深信信息技术有限公司 一种区块链电子商务系统、方法及存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109684519A (zh) * 2018-12-12 2019-04-26 杭州基尔区块链科技有限公司 一种基于区块链的去中心化芯片研发交易数据存储方法及系统
CN109934710A (zh) * 2018-11-08 2019-06-25 杭州基尔区块链科技有限公司 基于双通证的适用于知识产权联盟链的智能共识机制
CN113127560A (zh) * 2019-12-31 2021-07-16 航天信息股份有限公司 一种竞争记账的方法及装置
CN113225335A (zh) * 2021-04-28 2021-08-06 平安科技（深圳）有限公司 区块链出块安全校验方法、装置、设备及存储介质

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109934710A (zh) * 2018-11-08 2019-06-25 杭州基尔区块链科技有限公司 基于双通证的适用于知识产权联盟链的智能共识机制
CN109684519A (zh) * 2018-12-12 2019-04-26 杭州基尔区块链科技有限公司 一种基于区块链的去中心化芯片研发交易数据存储方法及系统
CN113127560A (zh) * 2019-12-31 2021-07-16 航天信息股份有限公司 一种竞争记账的方法及装置
CN113225335A (zh) * 2021-04-28 2021-08-06 平安科技（深圳）有限公司 区块链出块安全校验方法、装置、设备及存储介质

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114881748A (zh) * 2022-07-11 2022-08-09 深圳市深信信息技术有限公司 一种区块链电子商务系统、方法及存储介质

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