【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于区块链和隐私计算的建导式决策方法和系统，属于区块链系统应用。
技术介绍
1、区块链是一种分布式、透明、无信任、可公开访问的分类账本，用于在分散式对等网络中维护交易数据的永久和防篡改记录。网络中的每个节点都维护一个分类账本的副本以防止单点故障，所有副本通过共识机制同时进行更新和验证。当节点执行任何交易时，其首先在网络中广播。一组节点致力于验证和收集区块形式的交易，并在网络中通过共识算法，成功地将交易挖掘到现有区块链中。将新块添加到现有区块链中是通过使用从上一个区块的内容生成的哈希指针与其链接来实现的。这样可以确保链条不会断开，并且每个区块都会被永久记录下来。智能合约是区块链技术力量的新补充，是用高级图灵完备语言编写的区块链上的可执行代码。智能合约的作用是删除参与成员之间的所有中间不受信任的第三方，并自动执行它们之间的协议条款。
2、随着数字经济时代的到来，蓬勃发展的数字技术为经济社会发展的方方面面带来了重大而深远的改变。数字技术不仅提高了数据搜集的速度、降低了数据搜集的成本，还有助于部门之间协调合作和决策水平的提高。但在当前的跨信任域环境中，组织或单位协作依赖于少数决策者，决策的结果依赖于决策者的水平和经验，缺少对数据的依赖和支持，传统的大数据方案忽视了数据安全的重要性，导致决策者面临数据篡改和流程攻击等安全风险，但在可信任环境中，又面临数据处理效率慢的挑战。
技术实现思路
1、针对上述问题，本专利技术的目的是提供了一种基于区块链和隐私计算的建导式决
2、为实现上述目的，本专利技术提出了以下技术方案：一种基于区块链和隐私计算的建导式决策方法，包括以下步骤：采集决策相关数据，根据所述决策相关数据，构建初始决策模型，并将所述初始决策模型及其获得的初始决策意见通过加密合约部署在区块链上，并通过合约来验证所述决策模型的正确性；对所述初始决策意见进行聚类，并使用分布式差分隐私保证数据安全；对通过所述聚类获得的决策方案进行筛选，并提交上区块链；通过共识机制对提交上区块链的决策方案进行投票，若投票通过则根据决策方案生成综合决策模型；对所述综合决策模型生成的共识意见进行评价，根据评价结果对所述共识意见进行补充修改，获得最终的决策结果。
3、进一步，若所述共识机制第一次未达成共识则重新进行投票，如果重新进行投票后仍然没有达成共识，则对决策意见重新进行筛选，并将重新筛选后的决策意见提交上区块链，进行重新投票。
4、进一步，所述共识机制的共识方法为：执行所述决策合约，在区块链中对所述决策合约进行模拟执行；对区块链中各节点进行一致性校验；通过所述一致性校验的节点对执行所述决策合约获得的模拟执行结果进行投票，并对每个投票结果进行校验；将经过第二次校验的模拟执行结果传输至读写集中排序节点，对所述决策合约进行更新；对经过更新的决策合约进行决策合法性验证，生成排序节点；将所述排序节点对应的决策上传到区块链进行保存。
5、进一步，根据所述决策相关数据，构建初始决策模型的方法为：新增数据进行加密后，输入可信环境中；在所述可信环境下，使新增数据生成数据集，将所述数据集传输至区块链；通过所述数据集对所述初始决策模型进行验证，并根据所述数据集更新所述初始决策模型，在可信环境下，生成更新决策模型；将所述更新决策模型上模型部署在可信环境中，同时将所述更新决策模型的哈希值上链，以便随时验证所述更新决策模型是否被篡改；重复上述步骤，直至生成智能合约更新模型。
6、进一步，将所述新增数据加入所述可信环境的方法为：验证所述新增数据的完整性和正确性，决策方将数据集做数字签名，将所述数字签名与数据打包后，通过非对称加密上传至可信环境，数据完成采集上传后，在所述可信环境中再次进行数字签名，并将再次获得的数字签名的哈希值上传到区块链。
7、进一步，对所述初始决策意见进行聚类的方法为：对初始决策意见中语句进行分词，并去掉每条语句中的停用词；对经过分词的语句进行文本特征提取，构建词频矩阵；生成满足拉普拉斯分布的随机噪声，将所述随机噪声添加到所述词频矩阵中；将添加了噪声的词频矩阵输入高斯混合聚类模型进行聚类，从而对初始决策意见进行聚类，获得聚类结果；所述高斯混合聚类模型进行聚类的方法为：根据当前高斯混合聚类模型的参数计算每个样本属于每个高斯成分的后检验概率；根据贝叶斯原理，通过所述后检验概率计算出所述高斯混合聚类模型的参数，对所述高斯混合聚类模型进行更新；将样本输入更新后的高斯混合聚类模型，通过贝叶斯原理，求出样本所属的类别。
8、进一步，对通过所述聚类获得的决策方案进行筛选，并提交上区块链的方法为：分别将决策方案和主题分别输入输入层，所述输入层输出的决策方案和主题通过表示层，生成决策方案和主题的低维语义向量；将决策方案和主题的低维语义向量一同输入匹配层，计算二者的语义相似性；若所述语义相似性大于阈值，则认为决策方案满足筛选要求；所述语义相似性的计算公式为：
9、
10、其中，r(q,d)是语义相似性，cosine是cosine距离；yq是主题的语义向量，yd是方案的语义向量，t是转置矩阵。
11、进一步，采用秩和比对所述综合决策模型生成的共识意见进行评价；所述秩和比的计算公式为：
12、
13、其中，wrsri是秩和比，wj是第j个指标的权重，n是评价对象数量，m是评价指标数量，rij是第i个对象的第j个指标的秩。
14、进一步，采用秩和比对所述综合决策模型生成的共识意见进行评价的方法为：按照秩和比值的大小对所有的决策方案进行排序；列出各组决策方案的频数，并根据所述频数计算累计频数；计算各组决策方案的秩和比的秩以及平均秩；根据所述累计频数和平均秩计算向下累计频率；根据所述向下累计频率，求出对应的概率单位probit值；以所述秩和比值为因变量，以probit值为自变量作图，生成线性回归方程；按照回归方程推算得到的秩和比的估计值对评价对象进行分档排序。
15、本专利技术还公开了一种基于区块链和隐私计算的建导式决策系统，包括：数据采集模块，用于采集决策相关数据；决策部署模块，用于根据所述决策相关数据，构建初始决策模型，并将所述初始决策模型及其获得的初始决策意见通过加密合约部署在区块链上，并通过合约来验证所述决策模型的正确性；决策建议生成模块，用于对所述初始决策意见进行聚类，并使用分布式差分隐私保证数据安全，对通过所述聚类获得的决策方案进行筛选，并提交上区块链；决策输出模块，用于通过共识机制对提交上区块链的决策方案进行投票，若投票通过则根据决策方案生成综合决策模型，对所述综合决策模型生成的共识意见进行评价，根据评价结果对所述共识意见进行补充修改，获得最终的决策结果。
16、本专利技术由于采取以上技术方案，其具有以下优点：
17、1、本专利技术采用区块链技术，确保存储数据本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于区块链和隐私计算的建导式决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于区块链和隐私计算的建导式决策方法，其特征在于，若所述共识机制第一次未达成共识则重新进行投票，如果重新进行投票后仍然没有达成共识，则对决策意见重新进行筛选，并将重新筛选后的决策意见提交上区块链，进行重新投票。
3.如权利要求2所述的基于区块链和隐私计算的建导式决策方法，其特征在于，所述共识机制的共识方法为：
4.如权利要求1所述的基于区块链和隐私计算的建导式决策方法，其特征在于，根据所述决策相关数据，构建初始决策模型的方法为：
5.如权利要求4所述的基于区块链和隐私计算的建导式决策方法，其特征在于，将所述新增数据加入所述可信环境的方法为：验证所述新增数据的完整性和正确性，决策方将数据集做数字签名，将所述数字签名与数据打包后，通过非对称加密上传至可信环境，数据完成采集上传后，在所述可信环境中再次进行数字签名，并将再次获得的数字签名的哈希值上传到区块链。
6.如权利要求1所述的基于区块链和隐私计算的建导式决策方法，其特征在于，对
7.如权利要求1所述的基于区块链和隐私计算的建导式决策方法，其特征在于，对通过所述聚类获得的决策方案进行筛选，并提交上区块链的方法为：
8.如权利要求1所述的基于区块链和隐私计算的建导式决策方法，其特征在于，采用秩和比对所述综合决策模型生成的共识意见进行评价；所述秩和比的计算公式为：
9.如权利要求1所述的基于区块链和隐私计算的建导式决策方法，其特征在于，采用秩和比对所述综合决策模型生成的共识意见进行评价的方法为：
10.一种基于区块链和隐私计算的建导式决策系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于区块链和隐私计算的建导式决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于区块链和隐私计算的建导式决策方法，其特征在于，若所述共识机制第一次未达成共识则重新进行投票，如果重新进行投票后仍然没有达成共识，则对决策意见重新进行筛选，并将重新筛选后的决策意见提交上区块链，进行重新投票。
3.如权利要求2所述的基于区块链和隐私计算的建导式决策方法，其特征在于，所述共识机制的共识方法为：
4.如权利要求1所述的基于区块链和隐私计算的建导式决策方法，其特征在于，根据所述决策相关数据，构建初始决策模型的方法为：
5.如权利要求4所述的基于区块链和隐私计算的建导式决策方法，其特征在于，将所述新增数据加入所述可信环境的方法为：验证所述新增数据的完整性和正确性，决策方将数据集做数字签名，将所述数字签名与数据打包后，通过...
【专利技术属性】
技术研发人员：程絮森，李浩然，王雅洁，张爽，
申请(专利权)人：中国人民大学，
类型：发明
国别省市：
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