一种基于区块链和大数据分析的标签构建方法

技术领域

本发明属于标签构建方法技术领域，具体地说，涉及一种基于区块链和大数据分析的标签构建方法。

背景技术

在当今数字化和信息化的时代，标签技术在各个领域都起到了重要作用，从物联网到供应链管理再到社交媒体。标签不仅仅是对实体的描述，更是一种信息的载体，能够提供关键的上下文和数据。然而，传统标签系统面临一系列的问题，包括中心化存储容易被篡改，数据源的单一性，以及对标签内容的智能分析的不足等技术问题。

有鉴于此特提出本发明。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明采用技术方案的基本构思是：

一种基于区块链和大数据分析的标签构建方法，包括以下工作步骤：

第一步：在区块链上建立标签存储区，用于存储与实体相关的标签信息；

第二步：通过人工智能技术与分布式账本技术的融合，确保标签信息的去中心化和不可篡改性；

第三步：通过5G技术和大数据的分析技术，从多源数据中提取相关特征，为标签内容提供基础数据。

作为本发明的一种优选实施方式，所述第一步中具体的包括：选择合适的区块链平台，区块链平台包括但不限于以太坊、Hyperledger Fabric、EOS；设计智能合约，智能合约处理标签信息的创建、读取、更新和删除操作，智能合约中需要定义标签的数据结构，并包含相关的操作函数，以确保数据的一致性和安全性；部署智能合约，将设计好的智能合约部署到选择的区块链平台上，创建一个可执行的合约实例，用于在区块链上处理标签信息；标签信息的存储与检索，在部署完成后，可以通过调用智能合约中的函数实现标签信息的存储与检索。

作为本发明的一种优选实施方式，所述智能合约为：//简化的标签智能合约

作为本发明的一种优选实施方式，调用createTag函数创建新的标签，调用getTag函数按照标签ID检索标签信息。

作为本发明的一种优选实施方式，所述第二步具体的包括：获取在区块链上建立标签存储区内的标签信息相关的数据，对数据进行预处理，预处理包括但不限于数据清洗、特征工程和标准化；选择机器学习算法和模型，机器学习算法和模型包括但不限于分类算法、回归算法或聚类算法；使用准备好的数据对选择的机器学习模型进行训练，在训练期间，模型将学习数据之间的关联和模式，以便在未来对新数据进行预测或分类；将训练好的机器学习模型嵌入到智能合约中。

作为本发明的一种优选实施方式，所述第二步中具体的还包括：通过在智能合约中调用模型的API或者直接将模型的权重参数嵌入到合约中来实现；通过在智能合约中调用机器学习模型，实现标签信息的自动化决策；将包含机器学习模型的智能合约部署到区块链网络上，智能合约的地址将用于在应用程序中调用相关的函数；在应用程序中集成与区块链智能合约的交互，使得用户或其他系统能够触发智能合约中的自动化决策。

作为本发明的一种优选实施方式，所述//简化的智能合约中的自动化决策函数

作为本发明的一种优选实施方式，所述第三步具体的包括：通过5G设备从5G网络中获取实时的通信数据，对收集到的数据进行清洗和预处理，从清洗后的数据中提取与标签内容相关的特征，利用大数据分析技术，使用适当的分析工具和算法，建立模型以深入理解数据之间的关系，大数据分析技术包括但不限于深度学习模型；应用关联分析技术，发现数据中的关联规律，揭示标签内容与其他特征之间的潜在联系；最后通过可视化工具，将分析结果以图表、图形形式呈现。

作为本发明的一种优选实施方式，所述相关的特征包括但不限于时间序列特征、空间特征、社交网络特征和5G性能特征。

本发明与现有技术相比具有以下有益效果：

1、本发明通过人工智能技术与分布式账本技术的融合，确保标签信息的去中心化和不可篡改性，每个节点都拥有完整的账本副本，具有相同的数据，去中心化的结构使得网络更加健壮，不容易受到单点故障的影响，在标签存储区的情境下，标签信息的去中心化意味着这些信息分布在整个区块链网络的各个节点上，而不是集中在一个中心化的数据库中，其次每个区块都包含前一个区块的哈希值，形成一个链式结构，在标签存储区的情境下，一旦标签信息被写入区块链，它将被永久保存，并且任何尝试篡改标签信息的行为都将被系统检测到。

2、本发明通过人工智能技术与分布式账本技术的融合，使得标签信息的管理和决策过程可以更智能化、自动化，并根据机器学习模型对数据的深层次分析进行优化，使得本发明的系统将更好地适应不断变化的情境，并能够更准确地做出决策，提高标签系统的效率和智能性。

3、本发明通过5G技术和大数据的分析技术，从多源数据中提取相关特征，为标签内容提供基础数据；可实现在5G技术的支持下，可以实现对实时数据的快速处理和分析。利用流处理技术，对实时产生的数据进行分析，以及时更新标签内容提取的基础数据，从而可有助于在动态环境中更准确地捕捉实体的状态和特征。

4、本发明采用智能合约来处理标签信息的创建、读取、更新和删除操作，使得这些操作能够在区块链上自动执行。这种自动化操作简化了标签管理流程，提高了效率，同时减少了对中介机构的依赖，降低了操作的复杂性和风险。

5、本发明通过将机器学习模型嵌入智能合约中，实现了标签信息的智能决策。机器学习算法对标签信息进行训练，智能合约调用模型进行预测，根据预测结果执行相应的自动化决策。这使得标签系统能够自动适应变化的数据模式，提高了标签内容的智能性和灵活性。

下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步详细的描述。

附图说明

在附图中：

图1为本发明标签构建方法流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，以下实施例用于说明本发明。

实施例一：

一种基于区块链和大数据分析的标签构建方法，如图1所示，包括以下工作步骤：

第一步：在区块链上建立标签存储区，用于存储与实体相关的标签信息；

第二步：通过人工智能技术与分布式账本技术的融合，确保标签信息的去中心化和不可篡改性；

第三步：通过5G技术和大数据的分析技术，从多源数据中提取相关特征，为标签内容提供基础数据。

所述第一步中具体的包括：选择合适的区块链平台，区块链平台包括但不限于以太坊、Hyperledger Fabric、EOS；设计智能合约，智能合约处理标签信息的创建、读取、更新和删除操作，智能合约中需要定义标签的数据结构，并包含相关的操作函数，以确保数据的一致性和安全性；部署智能合约，将设计好的智能合约部署到选择的区块链平台上，创建一个可执行的合约实例，用于在区块链上处理标签信息；标签信息的存储与检索，在部署完成后，可以通过调用智能合约中的函数实现标签信息的存储与检索。

调用createTag函数创建新的标签，调用getTag函数按照标签ID检索标签信息。

所述第二步具体的包括：获取在区块链上建立标签存储区内的标签信息相关的数据，对数据进行预处理，预处理包括但不限于数据清洗、特征工程和标准化；选择机器学习算法和模型，机器学习算法和模型包括但不限于分类算法、回归算法或聚类算法；使用准备好的数据对选择的机器学习模型进行训练，在训练期间，模型将学习数据之间的关联和模式，以便在未来对新数据进行预测或分类；将训练好的机器学习模型嵌入到智能合约中。

第二步中具体的还包括：通过在智能合约中调用模型的API或者直接将模型的权重参数嵌入到合约中来实现；通过在智能合约中调用机器学习模型，实现标签信息的自动化决策；将包含机器学习模型的智能合约部署到区块链网络上，智能合约的地址将用于在应用程序中调用相关的函数；在应用程序中集成与区块链智能合约的交互，使得用户或其他系统能够触发智能合约中的自动化决策。

其中值得说明的是，不可篡改性是指一旦数据被写入区块链，就几乎不可能被篡改或删除。这是通过使用加密哈希和共识算法来实现的。具体而言，每个区块都包含前一个区块的哈希值，形成一个链式结构。如果尝试更改区块中的信息，将导致该区块的哈希值变化，进而破坏整个链的一致性。而且，为了修改一个区块，攻击者需要同时修改整个链上的后续区块，这是几乎不可能的任务。

在标签存储区的情境下，一旦标签信息被写入区块链，它将被永久保存，并且任何尝试篡改标签信息的行为都将被系统检测到。这为实体标签提供了高度的可信度和数据的安全性。

其次是，分布式账本技术的核心是将数据分布在网络的多个节点上，而不是集中存储在单一的中心服务器，每个节点都拥有完整的账本副本，具有相同的数据。这种去中心化的结构使得网络更加健壮，不容易受到单点故障的影响。在标签存储区的情境下，标签信息的去中心化意味着这些信息分布在整个区块链网络的各个节点上，而不是集中在一个中心化的数据库中。

所述第三步具体的包括：通过5G设备从5G网络中获取实时的通信数据，对收集到的数据进行清洗和预处理，从清洗后的数据中提取与标签内容相关的特征，利用大数据分析技术，使用适当的分析工具和算法，建立模型以深入理解数据之间的关系，大数据分析技术包括但不限于深度学习模型；应用关联分析技术，发现数据中的关联规律，揭示标签内容与其他特征之间的潜在联系；最后通过可视化工具，将分析结果以图表、图形形式呈现。

其中相关的特征包括但不限于时间序列特征、空间特征、社交网络特征和5G性能特征。

时间序列特征为从实时通信数据和传感器数据中提取的时间相关的特征，如数据的时序变化、周期性等。

空间特征是利用地理信息数据，提取与实体位置相关的特征；

社交网络特征是从社交媒体数据中提取的与实体关系、影响力等相关的特征；5G性能特征是从5G通信数据中提取的网络性能指标，如延迟、带宽等。

实施例二：

一种基于区块链和大数据分析的标签构建方法，如图1所示，包括以下工作步骤：

第一步：在区块链上建立标签存储区，用于存储与实体相关的标签信息；

第二步：通过人工智能技术与分布式账本技术的融合，确保标签信息的去中心化和不可篡改性；

第三步：通过5G技术和大数据的分析技术，从多源数据中提取相关特征，为标签内容提供基础数据。

所述第一步中具体的包括：选择合适的区块链平台，区块链平台包括但不限于以太坊、Hyperledger Fabric、EOS；设计智能合约，智能合约处理标签信息的创建、读取、更新和删除操作，智能合约中需要定义标签的数据结构，并包含相关的操作函数，以确保数据的一致性和安全性；部署智能合约，将设计好的智能合约部署到选择的区块链平台上，创建一个可执行的合约实例，用于在区块链上处理标签信息；标签信息的存储与检索，在部署完成后，可以通过调用智能合约中的函数实现标签信息的存储与检索。

智能合约为：//简化的标签智能合约

调用createTag函数创建新的标签，调用getTag函数按照标签ID检索标签信息。

所述第二步具体的包括：获取在区块链上建立标签存储区内的标签信息相关的数据，对数据进行预处理，预处理包括但不限于数据清洗、特征工程和标准化；选择机器学习算法和模型，机器学习算法和模型包括但不限于分类算法、回归算法或聚类算法；使用准备好的数据对选择的机器学习模型进行训练，在训练期间，模型将学习数据之间的关联和模式，以便在未来对新数据进行预测或分类；将训练好的机器学习模型嵌入到智能合约中。

以下是一个简化的智能合约示例，其中包含了一个调用机器学习模型的函数：

第二步中具体的还包括：通过在智能合约中调用模型的API或者直接将模型的权重参数嵌入到合约中来实现；通过在智能合约中调用机器学习模型，实现标签信息的自动化决策；将包含机器学习模型的智能合约部署到区块链网络上，智能合约的地址将用于在应用程序中调用相关的函数；在应用程序中集成与区块链智能合约的交互，使得用户或其他系统能够触发智能合约中的自动化决策。

其中值得说明的是，不可篡改性是指一旦数据被写入区块链，就几乎不可能被篡改或删除。这是通过使用加密哈希和共识算法来实现的。具体而言，每个区块都包含前一个区块的哈希值，形成一个链式结构。如果尝试更改区块中的信息，将导致该区块的哈希值变化，进而破坏整个链的一致性。而且，为了修改一个区块，攻击者需要同时修改整个链上的后续区块，这是几乎不可能的任务。

在标签存储区的情境下，一旦标签信息被写入区块链，它将被永久保存，并且任何尝试篡改标签信息的行为都将被系统检测到。这为实体标签提供了高度的可信度和数据的安全性。

其次是，分布式账本技术的核心是将数据分布在网络的多个节点上，而不是集中存储在单一的中心服务器，每个节点都拥有完整的账本副本，具有相同的数据。这种去中心化的结构使得网络更加健壮，不容易受到单点故障的影响。在标签存储区的情境下，标签信息的去中心化意味着这些信息分布在整个区块链网络的各个节点上，而不是集中在一个中心化的数据库中。

本发明通过人工智能技术与分布式账本技术的融合，确保标签信息的去中心化和不可篡改性，每个节点都拥有完整的账本副本，具有相同的数据，去中心化的结构使得网络更加健壮，不容易受到单点故障的影响，在标签存储区的情境下，标签信息的去中心化意味着这些信息分布在整个区块链网络的各个节点上，而不是集中在一个中心化的数据库中，其次每个区块都包含前一个区块的哈希值，形成一个链式结构，在标签存储区的情境下，一旦标签信息被写入区块链，它将被永久保存，并且任何尝试篡改标签信息的行为都将被系统检测到。

本发明通过人工智能技术与分布式账本技术的融合，使得标签信息的管理和决策过程可以更智能化、自动化，并根据机器学习模型对数据的深层次分析进行优化，使得本发明的系统将更好地适应不断变化的情境，并能够更准确地做出决策，提高标签系统的效率和智能性。

所述第三步具体的包括：通过5G设备从5G网络中获取实时的通信数据，对收集到的数据进行清洗和预处理，从清洗后的数据中提取与标签内容相关的特征，利用大数据分析技术，使用适当的分析工具和算法，建立模型以深入理解数据之间的关系，大数据分析技术包括但不限于深度学习模型；应用关联分析技术，发现数据中的关联规律，揭示标签内容与其他特征之间的潜在联系；最后通过可视化工具，将分析结果以图表、图形形式呈现。

其中相关的特征包括但不限于时间序列特征、空间特征、社交网络特征和5G性能特征。

时间序列特征为从实时通信数据和传感器数据中提取的时间相关的特征，如数据的时序变化、周期性等。

空间特征是利用地理信息数据，提取与实体位置相关的特征；

社交网络特征是从社交媒体数据中提取的与实体关系、影响力等相关的特征；5G性能特征是从5G通信数据中提取的网络性能指标，如延迟、带宽等。

本发明通过在区块链上建立标签存储区，该专利实现了标签信息的去中心化存储，确保标签数据的不可篡改性。任何对标签信息的更改都将被记录在区块链上，提高了数据的透明性和可信度，防范了信息篡改的风险。

本发明采用智能合约来处理标签信息的创建、读取、更新和删除操作，使得这些操作能够在区块链上自动执行。这种自动化操作简化了标签管理流程，提高了效率，同时减少了对中介机构的依赖，降低了操作的复杂性和风险。

本发明通过将机器学习模型嵌入智能合约中，实现了标签信息的智能决策。机器学习算法对标签信息进行训练，智能合约调用模型进行预测，根据预测结果执行相应的自动化决策。这使得标签系统能够自动适应变化的数据模式，提高了标签内容的智能性和灵活性。

可以理解，本发明是通过一些实施例进行描述的，本领域技术人员知悉的，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对这些特征和实施例进行各种改变或等效替换。另外，在本发明的教导下，可以对这些特征和实施例进行修改以适应具体的情况及材料而不会脱离本发明的精神和范围。因此，本发明不受此处所公开的具体实施例的限制，所有落入本申请的权利要求范围内的实施例都属于本发明所保护的范围内。