[发明专利]面向冗错的仿区块链节点和节点网络的内容语义价值计算机制

说明书

本发明提供一种面向冗错的仿区块链节点和节点网络的内容语义价值计算机制；通过基于数据图谱、信息图谱、知识图谱的语义价值计算，实现面向冗错的仿区块链的价值计算；实现在数据图谱、信息图谱、知识图谱层面对节点和节点网络进行语义价值计算。

背景技术

由于硬件错误、网络拥塞或断开以及遭到恶意攻击，计算机和网络可能出现不可预料的行为；即在存在消息丢失的不可靠信道上试图通过消息传递的方式达到一致性是不可能的；在区块链的机制中使用多数主导理论，除非能够同时控制住系统中超过51%的算力，否则对数据库的修改是无效的，从而保证区块链的数据稳定性和可靠性；因此，为保证内容迁移后的一致性，需要对节点和节点网络的内容价值进行计算，需要设计一种面向冗错的仿区块链节点和节点网络的内容语义价值计算机制。

发明内容

技术问题：

由于硬件错误、网络拥塞或断开以及遭到恶意攻击，计算机和网络可能出现不可预料的行为；即在存在消息丢失的不可靠信道上试图通过消息传递的方式达到一致性是不可能的；需要设计一种价值计算机制，对节点和节点网络的价值进行计算，从而对内容迁移后的一致性做出判断。

技术方案：

为保证图谱迁移后的一致性，需要对节点和节点网络的价值进行计算，基于数据图谱、信息图谱、知识图谱架构，设计一种面向冗错的仿区块链节点和节点网络的内容语义价值计算机制；实现在数据图谱、信息图谱、知识图谱层面对节点和节点网络的内容语义价值计算。

体系结构：

数据图谱：数据图谱能记录实体中的基本属性，但是在没有上下文语境的情况下，它们本身没有意义；数据图谱可以用数组、链表、队列、树、栈、图等数据结构来表达；数据图谱只能进行静态分析，无法表达实体之间的交互关系；同时数据图谱上也未对数据的准确性进行分析，可能出现不同的实体但表示同一含义，例如番茄和西红柿，这两种实体所具有的属性都是相同的，这就产生了数据冗余；

信息图谱：信息是通过数据和数据组合之后的上下文来传达的，经过概念映射和相关关系组合之后的适合分析和解释的信息；信息图谱可以根据关系数据库来表达；信息图谱上进行数据清洗，消除冗余数据；信息图谱可以记录实体之间的交互关系；

知识图谱：知识图谱根据数据图谱和信息图谱进一步完善了实体之间的语义关系，通过信息推理和实体链接提高知识图谱的边密度和结点密度，知识图谱的无结构特性使得自身可以无缝链接。

代价驱动的面向冗错仿区块链的节点及节点网络的语义价值计算机制的实施步骤如下：

S1：基于数据图谱层面的面向冗错仿区块链的节点的语义价值计算；

在数据图谱中，不考虑数据节点的维度标记，只在存在意义下进行统计，图谱中的各个独立存在的节点之间具有可交换性；即统计节点出现的频度。

简单地，将数据节点的统计单位记为1，当支持的节点的数量在统计的节点数量中的占比达到51%，即支持的节点在统计的节点中占多数，就认为被支持的数据节点是可信的。

数据节点的价值Value_DR就等于支持的数据节点数量Amount_DY与统计的节点数量Amount_D的比值：

进一步地，从机制的应用场景或应用的目的性出发，不同节点具有不同的存在价值，统计过程中，各个独立节点的统计单位会出现不同，即节点之间不可交换；计算上按对节点进行了维度标记处理；

一个维度下节点的价值函数V_dim()，统计的m个节点中有n个支持的节点，维度下的节点统计单位变为节点的价值，价值Value_DR计算公式：