CN116128489A - 基于区块链的物品回收交易处理方法、装置、终端及介质 - Google Patents

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CN116128489A CN202310409441.6A CN202310409441A CN116128489A CN 116128489 A CN116128489 A CN 116128489A CN 202310409441 A CN202310409441 A CN 202310409441A CN 116128489 A CN116128489 A CN 116128489A
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Abstract

本发明提供一种基于区块链的物品回收交易处理方法、装置、终端及介质。该方法包括：将待验证真实性的交易需求信息提交给区块链网络；其中，交易需求信息包括购买需求信息和出售需求信息；基于监听到的各验证结果，判断待验证真实性的交易需求信息的真实性；其中，各验证结果为区块链网络中的各共识节点在监听到交易需求信息后，分别对交易需求信息进行验证得到的；对判定为真实的交易需求信息进行交易撮合；在获取到交易请求后，生成包含物品信息、买方信息、卖方信息的交易记录，并将交易记录提交给区块链网络。本发明能够降低中心化验证方式带来的风险性，提高了物品回收交易的安全性。

Description

基于区块链的物品回收交易处理方法、装置、终端及介质
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于区块链的物品回收交易处理方法、装置、终端及介质。
背景技术
物品回收交易是工业原材料的重要来源，交易内容包括废旧设备和原材料交易。随着物品回收交易的交易次数和交易量增加，目前主要的物品回收交易通过网络平台达成，以提高交易效率和安全性。具体交易流程通常是，卖家将待出售的交易物品信息发布在网络平台上，等待合适的买家发起交易，或者买家将需要购买的交易物品信息发布在网络平台上，等待卖家主动联系，双方达成交易后，买家将交易款项付至网络平台，卖家发货，待买家确认收货后网络平台再将款项转交至卖家，完成交易。
然而，此类基于网络平台达成的交易属于中心化交易方式，交易信息的验证、交易记录的存储、根据交易状态对交易款项进行转交等工作都依赖于网络平台实现。由于物品回收交易双方都可能发布交易需求信息，并且卖家中存在大量的新用户，不真实的交易需求信息概率远高于传统电商平台，网络平台难以保证对交易需求信息进行验证的准确性。同时，网络平台的数据处理压力和风险承担压力较大，一旦受到攻击，则交易信息和交易记录都有可能被篡改，导致目前物品回收交易存在安全性较低的问题。
发明内容
本发明实施例提供了一种基于区块链的物品回收交易处理方法、装置、终端及介质，以解决物品回收交易的安全性较低的问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种基于区块链的物品回收交易处理方法，包括：
将待验证真实性的交易需求信息提交给区块链网络；其中，交易需求信息包括购买需求信息和出售需求信息；
基于监听到的各验证结果，判断待验证真实性的交易需求信息的真实性；其中，各验证结果为区块链网络中的各共识节点在监听到交易需求信息后，分别对交易需求信息进行验证得到的；
对判定为真实的交易需求信息进行交易撮合；
在获取到交易请求后，生成包含物品信息、买方信息、卖方信息的交易记录，并将交易记录提交给区块链网络。
在一种可能的实现方式中，在基于监听到的各验证结果，判断待验证真实性的交易需求信息的真实性之前，还包括：
基于各节点的节点信息和交易需求信息确定共识节点数量m；
基于各节点的节点信息，计算各节点的局部密度；
将m作为聚类中心数量，基于局部密度和密度峰值聚类算法，对各节点进行聚类，得到m个聚类簇；
在每个聚类簇中选取一个节点作为共识节点，得到m个共识节点。
在一种可能的实现方式中，基于各节点的节点信息和交易需求信息确定共识节点数量m包括：
基于各节点的节点信息，计算各节点与交易需求信息之间的匹配度；节点信息包括节点的历史交易物品类型、历史交易成功率、信用值、位置和投票速度，交易需求信息还包括交易物品类型、交易物品数量、用户交易偏好和用户信息；
基于各节点的匹配度，采用最大最小距离法确定共识节点数量m。
在一种可能的实现方式中，基于各节点的节点信息，计算各节点的局部密度包括：
计算
Figure SMS_1
，得到各节点的局部密度；
其中，
Figure SMS_3
表示节点
Figure SMS_5
的局部密度，
Figure SMS_8
为与节点
Figure SMS_2
距离最近的
Figure SMS_7
个节点所构成的集合，
Figure SMS_10
为预设值，
Figure SMS_11
表示节点
Figure SMS_4
到节点
Figure SMS_6
的距离，节点
Figure SMS_9
为任一节点。
在一种可能的实现方式中，在每个聚类簇中选取一个节点作为共识节点，得到m个共识节点包括：
选取每个聚类簇的聚类中心作为共识节点。
在一种可能的实现方式中，对判定为真实的交易需求信息进行交易撮合包括：
将判定为真实的交易需求信息按照物品类别进行分组，得到至少一组交易需求信息；
针对任意一组交易需求信息，将该组交易需求信息中的出售需求信息按照价格从低到高进行排序，购买需求信息按照价格从高到低进行排序；
从排序后的购买需求信息中第一顺位的购买价格开始，按照出售价格低于购买价格的匹配规则，依次与排序后的出售价格进行撮合匹配；
针对每对撮合成功的购买价格和出售价格，通过最大交易量计算公式计算该对撮合成功的购买价格和出售价格撮合后的最大交易量；其中，最大交易量计算公式为：
Figure SMS_12
其中，
Figure SMS_13
为最大交易量，
Figure SMS_14
为排序后的购买价格对应的购买方，
Figure SMS_15
为排序后的出售价格对应的出售方，
Figure SMS_16
为购买方的购买数量，
Figure SMS_17
为出售方的出售数量；
基于各最大交易量对各交易需求信息进行筛选，得到未撮合成功的交易需求信息；
采用非合作博弈规则对未撮合成功的交易需求信息进行撮合匹配。
在一种可能的实现方式中，采用非合作博弈规则对未撮合成功的交易需求信息进行撮合匹配包括：
以出售方的目标收益函数和购买方的目标支出函数作为目标函数，构建非合作博弈模型；非合作博弈模型的约束条件包括交易价格约束条件和交易量量约束条件；
目标收益函数为：
Figure SMS_18
其中，
Figure SMS_19
为第
Figure SMS_22
个出售方的出售收益，
Figure SMS_25
为购买方的总数，
Figure SMS_21
为第
Figure SMS_24
个出售方向第
Figure SMS_26
个购买方出售的出售量，
Figure SMS_27
为第
Figure SMS_20
个出售方的单位出售价格，
Figure SMS_23
为交易物品的单位运输成本；
目标支出函数为：
Figure SMS_28
其中，
Figure SMS_29
为第
Figure SMS_33
个购买方的购买支出，
Figure SMS_35
为出售方的总数，
Figure SMS_30
为第
Figure SMS_32
个购买方向第
Figure SMS_34
个出售方购买的购买量，
Figure SMS_36
为第
Figure SMS_31
个购买方的购买价格；
交易价格约束条件为：
Figure SMS_37
交易量约束条件为：
Figure SMS_38
其中，
Figure SMS_39
第
Figure SMS_40
个出售方的出售量；
以目标收益函数值最大、目标支出函数值最小为目标，对非合作博弈模型求解，得到未撮合成功的交易需求信息的撮合匹配结果。
第二方面，本发明实施例提供了一种基于区块链的物品回收交易处理装置，包括：
信息提交模块，用于将待验证真实性的交易需求信息提交给区块链网络；其中，交易需求信息包括购买需求信息和出售需求信息；
需求验证模块，用于基于监听到的各验证结果，判断待验证真实性的交易需求信息的真实性；其中，各验证结果为区块链网络中的各共识节点在监听到交易需求信息后，分别对交易需求信息进行验证得到的；
交易撮合模块，用于对判定为真实的交易需求信息进行交易撮合；
记录提交模块，用于在获取到交易请求后，生成包含物品信息、买方信息、卖方信息的交易记录，并将交易记录提交给区块链网络。
第三方面，本发明实施例提供了一种终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述方法的步骤。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述方法的步骤。
本发明实施例提供一种基于区块链的物品回收交易处理方法、装置、终端及介质的有益效果在于：
本发明利用了区块链的共识机制，基于多个共识节点的验证结果判断交易需求信息的真实性，降低了中心化验证方式带来的风险性，同时将交易记录存储在区块链中，保证交易记录不被篡改，提高了物品回收交易的安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一实施例提供的基于区块链的物品回收交易处理方法的实现流程图；
图2是本发明一实施例提供的基于区块链的物品回收交易处理装置的结构示意图；
图3是本发明一实施例提供的终端的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图通过具体实施例来进行说明。
参见图1，其示出了本发明实施例提供的基于区块链的物品回收交易处理方法的实现流程图，详述如下：
步骤101，将待验证真实性的交易需求信息提交给区块链网络；其中，交易需求信息包括购买需求信息和出售需求信息。
在本实施例中，区块链网络可以是公有链网络，也可以是联盟链网络。区块链网络中包括多个相互可通信的节点，各节点具有区块链身份，可以储存区块链数据，以及部分节点具有验证交易需求真实性的权限。
本实施例的执行主体为物品回收交易平台，用于为物品回收交易中的卖家和买家建立联系，节点可以是在物品回收交易平台上进行交易的卖家和买家。交易物品可以是废旧设备、含有贵金属的电子器件、废纸、橡胶、塑料、玻璃、木材、化工废物等具有回收价值的物品或材料。物品回收交易平台作为买家和卖家的中介，能够简化双方的沟通和交易流程，但用户通过物品回收交易平台可能找到不真实的卖家或买家，容易遭遇电商诈骗、交易物品与描述/预期不符的情况，因此有必要在允许用户交易前，对物品回收交易平台中的买家或卖家提交的交易需求信息进行真实性验证，预先判断买家或卖家的身份是否真实，以及交易物品是否与描述一致。
在物品回收交易平台的具体运行过程中，买家将购买回收物品的购买需求信息上传至物品回收交易平台或卖家将出售回收物品的出售需求信息上传至物品回收交易平台后，物品回收交易平台对待验证的交易需求信息进行整合并提交给区块链网络，以使区块链网络中的各节点能够监听到待验证真实性的交易需求信息，并针对待验证真实性的交易需求信息做出验证结果。
步骤102，基于监听到的各验证结果，判断待验证真实性的交易需求信息的真实性；其中，各验证结果为区块链网络中的各共识节点在监听到交易需求信息后，分别对交易需求信息进行验证得到的。
在本实施例中，共识节点是区块链网络中具有验证权限的节点，例如经过物品回收交易平台验证的卖家/买家、物品鉴定机构、成分化验机构等，有能力判断出某些类别的交易物品的质量优劣。
在监听到区块链中的交易需求信息后，各共识节点会对交易需求信息进行验证，得到有关交易需求信息的真实性的验证结果，并将各自的验证结果上传至区块链网络，物品回收交易平台监听到各验证结果后，根据各验证结果得出最终判断结果，即交易需求信息是否真实。
交易需求信息是否真实的判断结果可以是发起交易信息的用户身份真实、交易物品的描述真实等内容，具体的验证内容可以由物品回收交易平台指定。例如，某卖家用户为实名认证用户，并且上传了交易物品的销售资格证明文件，则该用户的身份真实，不需要认证用户身份，但其出售的物品暂不确定是否与描述相符，因此物品回收交易平台可以要求该用户向共识节点提供其出售物品的样本，各共识节点对样本进行化验、测试等操作后，得出验证结果。物品交易平台和用户可以协商由哪一方向共识节点支付进行验证的费用。
本实施例中利用了区块链网络的共识机制，通过多个共识节点得到多个验证结果，而不是通过单一验证方进行验证，能够避免中心化验证方式存在的风险。
步骤103，对判定为真实的交易需求信息进行交易撮合。
在本实施例中，交易撮合能够将条件相近的买家和卖家匹配到一起，减少用户查找交易需求信息的工作量，促进物品回收交易达成。
步骤104，在获取到交易请求后，生成包含物品信息、买方信息、卖方信息的交易记录，并将交易记录提交给区块链网络。
在本实施例中，被匹配到一起的买家和卖家可以进行协商，并决定是否进行交易，双方确定交易后，买家可在物品回收交易平台上提交交易请求，接着物品回收交易平台对应生成交易记录，并提交给区块链网络，以将交易记录以区块链的形式进行可信存储。交易记录中包含的物品信息是指达成交易时的物品信息，如达成交易时卖家在网络上展示的交易物品介绍。在交易完成后，交易记录可查询且不可篡改。交易记录中还可以包含达成交易时双方的沟通内容，如有关物品数量、价格、质量、交付方式和交付时间的约定，以作为交易记录中其他信息的佐证。
在一种可能的实现方式中，在基于监听到的各验证结果，判断待验证真实性的交易需求信息的真实性之前，还包括：
基于各节点的节点信息和交易需求信息确定共识节点数量m；
基于各节点的节点信息，计算各节点的局部密度；
将m作为聚类中心数量，基于局部密度和密度峰值聚类算法，对各节点进行聚类，得到m个聚类簇；
在每个聚类簇中选取一个节点作为共识节点，得到m个共识节点。
在本实施例中，可以根据交易需求信息对应的物品类别以及用户信息，在各节点中选取合适的共识节点，以提高真实性验证的效率和准确性。具体可以是计算各节点的节点信息与交易需求信息之间的匹配度，匹配度越大，则节点的节点信息与交易需求信息越一致，说明各节点的验证结果越适用于交易需求信息，即只需要较少的验证结果就能判断出交易需求信息的真实性。相反，如果各节点的节点信息与交易需求信息差距较大，说明各节点的验证结果的准确性较低，则需要较多的验证结果才能判断出交易需求信息的真实性，即需要选取数量更多的共识节点。基于此关系，可以根据各节点的节点信息和交易需求信息确定共识节点数量m。
基于各节点的节点信息计算出的某节点的局部密度，能够用于表示区块链网络中与该节点的节点信息相似的节点的数量多少。密度峰值聚类算法的思想是，假设聚类簇的中心被拥有更低局部密度的邻近点包围，根据节点的局部密度对节点进行聚类，能够将具有相似节点信息的节点聚为一个簇，然后在每个聚类簇中选取一个节点作为共识节点，使得最终采用的共识节点具有分散性和随机性，防止共识节点被预测到，形成联盟作恶。
在一种可能的实现方式中，基于各节点的节点信息和交易需求信息确定共识节点数量m包括：
基于各节点的节点信息，计算各节点与交易需求信息之间的匹配度；节点信息包括节点的历史交易物品类型、历史交易成功率、信用值、位置和投票速度，交易需求信息还包括交易物品类型、交易物品数量、用户交易偏好和用户信息；
基于各节点的匹配度，采用最大最小距离法确定共识节点数量m。
在本实施例中，物品回收交易中，进行交易的物品类别繁多，并非每个节点都能够验证全部的物品类别，此时可以计算各节点与交易需求信息之间的匹配度，某节点的匹配度越高，说明该节点得出的验证结果会越准确。
匹配度具体可以通过各节点与交易需求信息之间每项信息的重合度及其权重计算。例如，计算重合度的项目可包括交易物品类型和验证内容，二者的权重均为0.5，在此基础上计算某节点与某交易需求信息的匹配度：
该节点的历史交易物品类型包括A、B、C，该交易需求信息的交易物品类型为B，则该节点的的历史交易物品类型涵盖了该交易需求信息的全部交易物品类型，该节点与该交易需求信息在交易物品类型这一项的重合度为1；该节点的验证内容包括化学成分检测，该节点的验证内容为设备性能测试，则该节点的的验证内容与该交易需求信息的验证内容完全不同，该节点与该交易需求信息在验证内容这一项的重合度为0。最后，可得出该节点与该交易需求信息的匹配度=1*0.5+0*0.5=0.5。
最大最小距离法通常用于确定聚类中心，能够使聚类中心较为分散，但是最大最小距离法得到的聚类中心容易陷入局部最优。将各节点的匹配度作为基础，并采用最大最小距离法确定聚类中心数量，能够在考虑匹配程度的基础上，较为客观的确定聚类中心数量，作为共识节点数量，同时避免陷入局部最优。
在一种可能的实现方式中，基于各节点的节点信息，计算各节点的局部密度包括：
计算
Figure SMS_41
，得到各节点的局部密度；
其中，
Figure SMS_44
表示节点
Figure SMS_46
的局部密度，
Figure SMS_49
为与节点
Figure SMS_43
距离最近的
Figure SMS_45
个节点所构成的集合，
Figure SMS_48
为预设值，
Figure SMS_51
表示节点
Figure SMS_42
到节点
Figure SMS_47
的距离，节点
Figure SMS_50
为任一节点。
在本实施例中，局部密度的计算公式是基于高斯核函数改进得到的。高斯核函数计算得到的局部密度受到截断距离dc的影响，在节点分布疏密差异过大时难以准确判断出聚类中心。本实施例中将高斯核函数中的截断距离dc设置为1，得到上述局部密度的计算公式。基于此公式计算出的局部密度只取决于节点附近的
Figure SMS_52
个邻近节点，将周围节点分布稀疏的节点的局部密度放大，周围节点分布密集的节点的局部密度缩小，避免了因节点分布疏密差异过大而不能准确判断出聚类中心的问题。
Figure SMS_53
可以根据节点总数量选取，例如通过实验确定节点总数量为n时，使聚类结果最优的
Figure SMS_54
并记录下来，然后在实际使用时根据节点总数量选取对应的
Figure SMS_55
。
在一种可能的实现方式中，在每个聚类簇中选取一个节点作为共识节点，得到m个共识节点包括：
选取每个聚类簇的聚类中心作为共识节点。
在本实施例中，每个聚类簇的聚类中心与该聚类簇中其他节点的距离，以及与其他聚类中心的距离都较远，将聚类中心作为共识节点能够保证共识节点选取的分散性。
也可以在每个聚类簇中随机选取一个节点，作为共识节点，在保证共识节点之间分散性的同时，提高共识节点选取的随机性，使选取出的共识节点更加难以预测。
此外，考虑到各节点参与验证的次数不同，各节点的信任度存在差异，也可以根据信任度，在各聚类簇中选取出部分信任度低的节点，和部分信任度高的节点，在保证最终验证结果准确的同时，为参与验证次数较少的节点提供提高信任度的机会，便于后续验证时具有更多可用的共识节点。
在一种可能的实现方式中，对判定为真实的交易需求信息进行交易撮合包括：
将判定为真实的交易需求信息按照物品类别进行分组，得到至少一组交易需求信息；
针对任意一组交易需求信息，将该组交易需求信息中的出售需求信息按照价格从低到高进行排序，购买需求信息按照价格从高到低进行排序；
从排序后的购买需求信息中第一顺位的购买价格开始，按照出售价格低于购买价格的匹配规则，依次与排序后的出售价格进行撮合匹配；
针对每对撮合成功的购买价格和出售价格，通过最大交易量计算公式计算该对撮合成功的购买价格和出售价格撮合后的最大交易量；其中，最大交易量计算公式为：
Figure SMS_56
其中，
Figure SMS_57
为最大交易量，
Figure SMS_58
为排序后的购买价格对应的购买方，
Figure SMS_59
为排序后的出售价格对应的出售方，
Figure SMS_60
为购买方的购买数量，
Figure SMS_61
为出售方的出售数量；
基于各最大交易量对各交易需求信息进行筛选，得到未撮合成功的交易需求信息；
采用非合作博弈规则对未撮合成功的交易需求信息进行撮合匹配。
在本实施例中，交易物品类型相同或相近的交易需求信息才能进行匹配。由于不同用户可能使用不同的名称描述相同类型的交易物品，在进行分组时可以根据预设的知识图谱对交易需求信息中的交易物品进行分类，知识图谱中存储有各类交易物品的多个名称，确保相同类型的交易物品被分为一组。
最大交易量表示匹配得到的买家和卖家之间能够达成交易的物品理论数量，若最大交易量为0，则说明匹配的买家和卖家之间不可能达成交易，即未撮合成功。
若存在未撮合成功的交易需求信息，则可以采用非合作博弈规则，将这些剩余的交易需求信息继续进行匹配，帮助买家和卖家确定对各自最有利的交易策略，避免用户消耗大量时间和精力选择交易对象。
部分或全部的交易需求信息撮合成功后，物品回收交易平台向匹配的买家和卖家发送通知，提示双方可达成交易，双方在收到通知后可以自由决定是否进行交易。
在一种可能的实现方式中，采用非合作博弈规则对未撮合成功的交易需求信息进行撮合匹配包括：
以出售方的目标收益函数和购买方的目标支出函数作为目标函数，构建非合作博弈模型；非合作博弈模型的约束条件包括交易价格约束条件和交易量约束条件；
目标收益函数为：
Figure SMS_62
其中，
Figure SMS_64
为第
Figure SMS_68
个出售方的出售收益，
Figure SMS_70
为购买方的总数，
Figure SMS_63
为第
Figure SMS_67
个出售方向第
Figure SMS_69
个购买方出售的出售量，
Figure SMS_71
为第
Figure SMS_65
个出售方的单位出售价格，
Figure SMS_66
为交易物品的单位运输成本；
目标支出函数为：
Figure SMS_72
其中，
Figure SMS_73
为第
Figure SMS_76
个购买方的购买支出，
Figure SMS_78
为出售方的总数，
Figure SMS_75
为第
Figure SMS_77
个购买方向第
Figure SMS_79
个出售方购买的购买量，
Figure SMS_80
为第
Figure SMS_74
个购买方的购买价格；
交易价格约束条件为：
Figure SMS_81
交易量约束条件为：
Figure SMS_82
其中，
Figure SMS_83
第
Figure SMS_84
个出售方的出售量；
以目标收益函数值最大、目标支出函数值最小为目标，对非合作博弈模型求解，得到未撮合成功的交易需求信息的撮合匹配结果。
在本实施例中，目标收益函数和目标支出函数对应于卖家承担交易物品运输费用的情况，若交易需求信息中约定为买家承担交易物品运输费用，则目标收益函数和目标支出函数调整如下：
目标收益函数为：
Figure SMS_85
其中，
Figure SMS_87
为第
Figure SMS_90
个出售方的出售收益，
Figure SMS_92
为购买方的总数，
Figure SMS_88
为第
Figure SMS_89
个出售方向第
Figure SMS_91
个购买方出售的出售量，
Figure SMS_93
为第
Figure SMS_86
个出售方的单位出售价格；
目标支出函数为：
Figure SMS_94
其中，
Figure SMS_97
为第
Figure SMS_100
个购买方的购买支出，
Figure SMS_102
为出售方的总数，
Figure SMS_96
为第
Figure SMS_99
个购买方向第
Figure SMS_101
个出售方购买的购买量，
Figure SMS_103
为第
Figure SMS_95
个购买方的购买价格，
Figure SMS_98
为交易物品的单位运输成本。
交易价格约束条件是指撮合后的购买价格不得低于出售价格，交易量约束条件是指撮合后的最大交易量不得高于交易需求信息中记载的交易物品数量。
约束条件还可以包括用户的交易偏好，如交易物品的形态、交易物品的运输方式、付款方式、交易物品的交付速度、是否预约购买等。
本实施例中非合作博弈模型的优化目标为多目标优化问题，可以将两个目标函数合并为一个目标函数，然后通过遗传算法进行求解，得到未撮合成功的交易需求信息的撮合匹配结果。撮合匹配结果可以是卖家和买家一一对应的，也可以为每个用户匹配多个交易方，提供更多的选择。
本发明实施例利用了区块链的共识机制，基于多个共识节点的验证结果判断交易需求信息的真实性，降低了中心化验证方式带来的风险性，同时将交易记录存储在区块链中，保证交易记录不被篡改，提高了物品回收交易的安全性。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
以下为本发明的装置实施例，对于其中未详尽描述的细节，可以参考上述对应的方法实施例。
图2示出了本发明实施例提供的基于区块链的物品回收交易处理装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，详述如下：
如图2所示，基于区块链的物品回收交易处理装置2包括：
信息提交模块21，用于将待验证真实性的交易需求信息提交给区块链网络；其中，交易需求信息包括购买需求信息和出售需求信息；
需求验证模块22，用于基于监听到的各验证结果，判断待验证真实性的交易需求信息的真实性；其中，各验证结果为区块链网络中的各共识节点在监听到交易需求信息后，分别对交易需求信息进行验证得到的；
交易撮合模块23，用于对判定为真实的交易需求信息进行交易撮合；
记录提交模块24，用于在获取到交易请求后，生成包含物品信息、买方信息、卖方信息的交易记录，并将交易记录提交给区块链网络。
在一种可能的实现方式中，需求验证模块22还用于：
在基于监听到的各验证结果，判断待验证真实性的交易需求信息的真实性之前，基于各节点的节点信息和交易需求信息确定共识节点数量m；
基于各节点的节点信息，计算各节点的局部密度；
将m作为聚类中心数量，基于局部密度和密度峰值聚类算法，对各节点进行聚类，得到m个聚类簇；
在每个聚类簇中选取一个节点作为共识节点，得到m个共识节点。
在一种可能的实现方式中，需求验证模块22具体用于：
基于各节点的节点信息，计算各节点与交易需求信息之间的匹配度；节点信息包括节点的历史交易物品类型、历史交易成功率、信用值、位置和投票速度，交易需求信息还包括交易物品类型、交易物品数量、用户交易偏好和用户信息；
基于各节点的匹配度，采用最大最小距离法确定共识节点数量m。
在一种可能的实现方式中，需求验证模块22具体用于：
计算
Figure SMS_104
，得到各节点的局部密度；
其中，
Figure SMS_107
表示节点
Figure SMS_109
的局部密度，
Figure SMS_112
为与节点
Figure SMS_106
距离最近的
Figure SMS_110
个节点所构成的集合，
Figure SMS_113
为预设值，
Figure SMS_114
表示节点
Figure SMS_105
到节点
Figure SMS_108
的距离，节点
Figure SMS_111
为任一节点。
在一种可能的实现方式中，需求验证模块22具体用于：
选取每个聚类簇的聚类中心作为共识节点。
在一种可能的实现方式中，交易撮合模块23具体用于：
将判定为真实的交易需求信息按照物品类别进行分组，得到至少一组交易需求信息；
针对任意一组交易需求信息，将该组交易需求信息中的出售需求信息按照价格从低到高进行排序，购买需求信息按照价格从高到低进行排序；
从排序后的购买需求信息中第一顺位的购买价格开始，按照出售价格低于购买价格的匹配规则，依次与排序后的出售价格进行撮合匹配；
针对每对撮合成功的购买价格和出售价格，通过最大交易量计算公式计算该对撮合成功的购买价格和出售价格撮合后的最大交易量；其中，最大交易量计算公式为：
Figure SMS_115
其中，
Figure SMS_116
为最大交易量，
Figure SMS_117
为排序后的购买价格对应的购买方，
Figure SMS_118
为排序后的出售价格对应的出售方，
Figure SMS_119
为购买方的购买数量，
Figure SMS_120
为出售方的出售数量；
基于各最大交易量对各交易需求信息进行筛选，得到未撮合成功的交易需求信息；
采用非合作博弈规则对未撮合成功的交易需求信息进行撮合匹配。
在一种可能的实现方式中，交易撮合模块23具体用于：
以出售方的目标收益函数和购买方的目标支出函数作为目标函数，构建非合作博弈模型；非合作博弈模型的约束条件包括交易价格约束条件和交易量约束条件；
目标收益函数为：
Figure SMS_121
其中，
Figure SMS_123
为第
Figure SMS_126
个出售方的出售收益，
Figure SMS_128
为购买方的总数，
Figure SMS_122
为第
Figure SMS_127
个出售方向第
Figure SMS_129
个购买方出售的出售量，
Figure SMS_130
为第
Figure SMS_124
个出售方的单位出售价格，
Figure SMS_125
为交易物品的单位运输成本；
目标支出函数为：
Figure SMS_131
其中，
Figure SMS_134
为第
Figure SMS_135
个购买方的购买支出，
Figure SMS_137
为出售方的总数，
Figure SMS_133
为第
Figure SMS_136
个购买方向第
Figure SMS_138
个出售方购买的购买量，
Figure SMS_139
为第
Figure SMS_132
个购买方的购买价格；
交易价格约束条件为：
Figure SMS_140
交易量约束条件为：
Figure SMS_141
其中，
Figure SMS_142
第
Figure SMS_143
个出售方的出售量；
以目标收益函数值最大、目标支出函数值最小为目标，对非合作博弈模型求解，得到未撮合成功的交易需求信息的撮合匹配结果。
本发明实施例利用了区块链的共识机制，基于多个共识节点的验证结果判断交易需求信息的真实性，降低了中心化验证方式带来的风险性，同时将交易记录存储在区块链中，保证交易记录不被篡改，提高了物品回收交易的安全性。
图3是本发明实施例提供的终端的示意图。如图3所示，该实施例的终端3包括：处理器30、存储器31以及存储在所述存储器31中并可在所述处理器30上运行的计算机程序32。所述处理器30执行所述计算机程序32时实现上述各个基于区块链的物品回收交易处理方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至步骤104。或者，所述处理器30执行所述计算机程序32时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图2所示模块/单元21至24的功能。
示例性的，所述计算机程序32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31中，并由所述处理器30执行，以完成本发明。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程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序32在所述终端3中的执行过程。例如，所述计算机程序32可以被分割成图2所示的模块/单元21至24。
所述终端3可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端3可包括，但不仅限于，处理器30、存储器31。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是终端3的示例，并不构成对终端3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，例如所述终端还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器30可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器31可以是所述终端3的内部存储单元，例如终端3的硬盘或内存。所述存储器31也可以是所述终端3的外部存储设备，例如所述终端3上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card，SMC），安全数字（Secure Digital，SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。进一步地，所述存储器31还可以既包括所述终端3的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器31用于存储所述计算机程序以及所述终端所需的其他程序和数据。所述存储器31还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、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，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，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，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元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单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元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，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/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，本发明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令相关的硬件来完成，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，可实现上述各个基于区块链的物品回收交易处理方法实施例的步骤。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（Read-OnlyMemory，ROM）、随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于区块链的物品回收交易处理方法，其特征在于，包括：
将待验证真实性的交易需求信息提交给区块链网络；其中，所述交易需求信息包括购买需求信息和出售需求信息；
基于监听到的各验证结果，判断待验证真实性的交易需求信息的真实性；其中，各验证结果为区块链网络中的各共识节点在监听到所述交易需求信息后，分别对所述交易需求信息进行验证得到的；
对判定为真实的交易需求信息进行交易撮合；
在获取到交易请求后，生成包含物品信息、买方信息、卖方信息的交易记录，并将所述交易记录提交给区块链网络。
2.根据权利要求1所述的基于区块链的物品回收交易处理方法，其特征在于，在所述基于监听到的各验证结果，判断待验证真实性的交易需求信息的真实性之前，还包括：
基于各节点的节点信息和所述交易需求信息确定共识节点数量m；
基于各节点的节点信息，计算各节点的局部密度；
将m作为聚类中心数量，基于所述局部密度和密度峰值聚类算法，对各节点进行聚类，得到m个聚类簇；
在每个聚类簇中选取一个节点作为共识节点，得到m个共识节点。
3.根据权利要求2所述的基于区块链的物品回收交易处理方法，其特征在于，所述基于各节点的节点信息和所述交易需求信息确定共识节点数量m包括：
基于各节点的节点信息，计算各节点与所述交易需求信息之间的匹配度；所述节点信息包括节点的历史交易物品类型、历史交易成功率、信用值、位置和投票速度，所述交易需求信息还包括交易物品类型、交易物品数量、用户交易偏好和用户信息；
基于各节点的匹配度，采用最大最小距离法确定共识节点数量m。
4.根据权利要求2所述的基于区块链的物品回收交易处理方法，其特征在于，所述基于各节点的节点信息，计算各节点的局部密度包括：
计算
Figure QLYQS_1
，得到各节点的局部密度；
其中，
Figure QLYQS_2
表示节点
Figure QLYQS_5
的局部密度，
Figure QLYQS_8
为与节点
Figure QLYQS_4
距离最近的
Figure QLYQS_7
个节点所构成的集合，
Figure QLYQS_10
为预设值，
Figure QLYQS_11
表示节点
Figure QLYQS_3
到节点
Figure QLYQS_6
的距离，所述节点
Figure QLYQS_9
为任一节点。
5.根据权利要求2所述的基于区块链的物品回收交易处理方法，其特征在于，所述在每个聚类簇中选取一个节点作为共识节点，得到m个共识节点包括：
选取每个聚类簇的聚类中心作为共识节点。
6.根据权利要求1所述的基于区块链的物品回收交易处理方法，其特征在于，所述对判定为真实的交易需求信息进行交易撮合包括：
将判定为真实的交易需求信息按照物品类别进行分组，得到至少一组交易需求信息；
针对任意一组交易需求信息，将该组交易需求信息中的出售需求信息按照价格从低到高进行排序，购买需求信息按照价格从高到低进行排序；
从排序后的购买需求信息中第一顺位的购买价格开始，按照出售价格低于购买价格的匹配规则，依次与排序后的出售价格进行撮合匹配；
针对每对撮合成功的购买价格和出售价格，通过最大交易量计算公式计算该对撮合成功的购买价格和出售价格撮合后的最大交易量；其中，所述最大交易量计算公式为：
Figure QLYQS_12
其中，
Figure QLYQS_13
为所述最大交易量，
Figure QLYQS_14
为排序后的购买价格对应的购买方，
Figure QLYQS_15
为排序后的出售价格对应的出售方，
Figure QLYQS_16
为购买方的购买数量，
Figure QLYQS_17
为出售方的出售数量；
基于各最大交易量对各交易需求信息进行筛选，得到未撮合成功的交易需求信息；
采用非合作博弈规则对未撮合成功的交易需求信息进行撮合匹配。
7.根据权利要求6所述的基于区块链的物品回收交易处理方法，其特征在于，所述采用非合作博弈规则对未撮合成功的交易需求信息进行撮合匹配包括：
以出售方的目标收益函数和购买方的目标支出函数作为目标函数，构建非合作博弈模型；所述非合作博弈模型的约束条件包括交易价格约束条件和交易量约束条件；
所述目标收益函数为：
Figure QLYQS_18
其中，
Figure QLYQS_21
为第
Figure QLYQS_23
个出售方的出售收益，
Figure QLYQS_26
为购买方的总数，
Figure QLYQS_20
为第
Figure QLYQS_22
个出售方向第
Figure QLYQS_25
个购买方出售的出售量，
Figure QLYQS_27
为第
Figure QLYQS_19
个出售方的单位出售价格，
Figure QLYQS_24
为交易物品的单位运输成本；
所述目标支出函数为：
Figure QLYQS_28
其中，
Figure QLYQS_31
为第
Figure QLYQS_33
个购买方的购买支出，
Figure QLYQS_35
为出售方的总数，
Figure QLYQS_30
为第
Figure QLYQS_32
个购买方向第
Figure QLYQS_34
个出售方购买的购买量，
Figure QLYQS_36
为第
Figure QLYQS_29
个购买方的购买价格；
所述交易价格约束条件为：
Figure QLYQS_37
所述交易量约束条件为：
Figure QLYQS_38
其中，
Figure QLYQS_39
第
Figure QLYQS_40
个出售方的出售量；
以目标收益函数值最大、目标支出函数值最小为目标，对所述非合作博弈模型求解，得到未撮合成功的交易需求信息的撮合匹配结果。
8.一种基于区块链的物品回收交易处理装置，其特征在于，包括：
信息提交模块，用于将待验证真实性的交易需求信息提交给区块链网络；其中，所述交易需求信息包括购买需求信息和出售需求信息；
需求验证模块，用于基于监听到的各验证结果，判断待验证真实性的交易需求信息的真实性；其中，各验证结果为区块链网络中的各共识节点在监听到所述交易需求信息后，分别对所述交易需求信息进行验证得到的；
交易撮合模块，用于对判定为真实的交易需求信息进行交易撮合；
记录提交模块，用于在获取到交易请求后，生成包含物品信息、买方信息、卖方信息的交易记录，并将所述交易记录提交给区块链网络。
9.一种终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上的权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上的权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
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