[发明专利]一种基于区块链的智学链系统及工作方法

权利要求书

1.一种基于区块链的智学链系统，其特征在于该系统包含若干用户、一个云服务中心和一个深度学习系统；所述用户与云服务中心分别相连，每个用户作为区块链中的一个区块，基于云服务中心组成区块链系统；所述用户可以向云服务中心推荐优质教学资源，也可以访问云服务中心的各种教学资源，并对教学资源进行评论；所述云服务中心连接各用户组成区块链系统；所述云服务中心存储用户推荐的教学资源链接和用户对教学资源的评论，并与深度学习系统相连；所述深度学习系统与云服务中心相连，基于深度学习算法对资源推荐用户、评论用户，以及用户的评论信息进行分析，将不合规的资源、评论信息和做出不合规推荐、评论的用户信息反馈给云服务中心，由云服务中心对资源、评论和用户进行相应处理。

2.一种如权利要求1所述的基于区块链的智学链系统的工作方法，其特征在于包含以下步骤：

(1)用户R_i依据椭圆曲线E确定私钥k_i，计算出公钥K_i＝k_iG，E的方程为y²＝x³+ax+b，基点为G，阶数为n；每个用户与云服务中心相连，将公钥K_i存储到云服务中心，其他用户都可访问该公钥K_i；

(2)用户R_i对推荐的教学资源信息m_i或评论r_i用私钥签名，将得到的签名，以及m_i或r_i存储在云服务中心，其他用户都可访问；

(3)其他用户R_j对存储在云服务中心的用户R_i推荐的教学资源信息m_i和评论r_i用其公钥K_i验证签名，验证通过则将所有存储在云服务中心的推荐信息和评论一起计算生成Hash值H；验证不通过则反馈给云服务中心处理；

(4)各用户R_i生成各自的区块信息存储在本地，每一个区块的信息包含区块索引、时间戳、云服务中心的所有推荐信息和评论生成的Hash值H，以及前一个区块所有内容的Hash值h_i，从而各区块组成区块链系统；

(5)当用户R_i对云服务中心上的教学资源信息或评论进行更新时，即用户修改或删除用户已有的推荐信息或评论，或者用户在云服务中心添加新的推荐信息或评论；用户更新云服务中心上的存储信息，并重新计算所有教学资源信息和评论的Hash值，得到H’；并且用户利用私钥k_i对更新后的教育资源m_i’或评论r_i’签名，将得到的签名发送到云服务中心，其他用户都可访问该签名；其他用户根据用户R_i的公钥和签名验证R_i的身份和m_i’或r_i’，验证通过则重新计算云服务中心上所有资源的Hash值，得到H’，更新各自的区块信息；验证不通过则反馈给云服务中心处理；云服务中心删除验证不通过的m_i’或r_i’，并警告用户R_i；被警告次数大于阈值时，云服务中心通知所有用户从区块链系统中删除该用户；

(6)系统中增加一个用户R_i时，即在区块链系统中增加一个新的区块，该区块内容为：前一个区块索引值加1作为区块索引，新区块产生的时间作为时间戳，云服务中心中所有资源和评论的Hash值，以及前一个区块所有内容的Hash值；

(7)系统中删减一个用户R_i时，云服务中心通知所有用户在区块链系统中删除一个区块，收到通知的区块链系统中R_i之后所有用户的区块索引值减1，R_i前一个用户R_i-1的h_i-1更新为R_i后一个用户R_i+1所有内容的Hash值；所有用户重新计算区块中存储的所有资源和评论的Hash值；

(8)构建基于深度神经网络的深度学习系统，对所有评论、资源推荐用户，以及评论用户进行分析，根据分析结果对资源质量和评论可信度打分；当某个资源或评论的分值低于阈值时，深度学习系统反馈资源信息或评论信息，以及资源或评论对应的用户信息给云服务中心；云服务中心删除评论低的资源或不合规的评论，并警告对应的用户，即资源推荐用户或评论用户，被警告次数大于阈值的用户由云服务中心通知所有用户从区块链系统中删除该用户。