[发明专利]基于区块链的直播数据的监控方法及系统有效
申请号: | 201910981793.2 | 申请日: | 2019-10-16 |
公开(公告)号: | CN110740356B | 公开(公告)日: | 2020-12-18 |
发明(设计)人: | 杨永群 | 申请(专利权)人: | 杭州泰一指尚科技有限公司;浙江富润数链科技有限公司 |
主分类号: | H04N21/24 | 分类号: | H04N21/24;H04N21/25;H04N21/258;H04N21/254;G06N20/00;G06F16/901 |
代理公司: | 杭州裕阳联合专利代理有限公司 33289 | 代理人: | 金方玮 |
地址: | 310000 浙江省杭州市滨江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 区块 直播 数据 监控 方法 系统 | ||
本发明实施例提供了一种基于区块链的直播数据的监控方法及系统,结合区块链技术,能够在受到举报次数超过阈值时,对违规行为进行进一步判断和处理,提升了违规行为判定的效率和准确率,减少了违规的漏判和错判,防止违规行为的错误判断与处理,也避免了违规行为的长时间和大范围的传播,营造良好的互联网生态环境。
【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直播数据的监控方法及系统。
【背景技术】
近年来,随着互联网的迅猛发展,直播网站层出不穷,这就带来了不少问题。直播过程的实时性,以及直播网站大多缺乏有效的监管,发生了越来越多的违规行为。然而,由于直播过程的即时性和直播数据的庞杂性,目前并没有有效的方法对直播网站中的违规行为进行有效监控。
【发明内容】
有鉴于此,本发明实施例提供了一种基于区块链的直播数据的监控方法及系统。
第一方面,本发明实施例提供了一种基于区块链的直播数据的监控方法,该方法包括:
当服务器接收到举报次数未达到举报次数阈值时,服务器读取区块链上记录的历史数据,并在识别历史数据上的违规权重后,生成对应的采集频率,然后在指定时间段内按所述照采集频率采集各客户端的直播数据;
服务器根据所述违规权重向各直播数据分配预设获取率,并创建OPEN表和CLOSE表,将新采集的直播数据存入OPEN表,将达到预设获取率的直播数据存入CLOSE表;
各节点从服务器的OPEN表中随机获取直播数据,同步更新该直播数据的获取率,节点对获取到的直播数据进行预处理后生成学习倾向标识,通过强化学习模型对携带有学习倾向标识的直播数据进行学习以生成强化学习结果,将各所述强化学习结果进行跨数据类型融合后生成带有时间戳的监控结果,节点将监控结果上传至区块链并进行全节点广播,其他节点在收到广播后基于区块链约束规则进行处理,区块链基于区块链约束规则生成奖励区块;
区块链根据监控结果对违规权重进行更新,并将更新后的发送至服务器中;
若服务器向对应的客户端发送警告消息;若服务器将对应的客户端进行暂时封号;若服务器将对应的客户端进行永久封号;其中,Δ1为第一阈值,Δ2为第二阈值,Δ3为第三阈值。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述违规权重的更新公式为:
其中,为更新后的违规权重,Ω9、…、Ω5、…、Ω1分别表示更新前1个、…、更新前5个、…、更新前9个违规权重,A、B、C、D分别为第一修正因子、第二修正因子、第三修正因子、第四修正因子。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述获取率的更新公式为:
其中,μ’1为更新后的获取率,μ1为更新前的获取率,为百次采集平均节点权重,ω1为当前节点权重,P为校正因子,Q为偏移量。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,通过强化学习模型对携带有学习倾向标识的直播数据进行学习以生成强化学习结果,具体包括:
基于携带有学习倾向标识的直播数据建立遗憾函数模型:其中,[T]为采样步数,t∈[T]时的策略为π(t),c(xt,at)为每步采样的代价,假设存在最优策略π*,为在最优策略π*下每步采样的代价;
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于杭州泰一指尚科技有限公司;浙江富润数链科技有限公司,未经杭州泰一指尚科技有限公司;浙江富润数链科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
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