[发明专利]基于区块链和机器学习的跨系统数据共享方法

说明书

属于区块链网络技术领域，具体涉及一种基于区块链和机器学习的跨系统数据共享方法，包括语义网数据库建立步骤、标准属性值库建立步骤和智能合约数据共享步骤，利用区块链、机器学习来解决跨系统的数据共享问题，区块链技术能保证数据不可篡改和数据的安全，并利用自动化脚本代码组成的智能合约实现数据处理和相关业务的操作，是一种利用机器学习技术、通过机器学习学习标准数据特征，用于识别具有相同语义的文本，从而实现通过区块链网络去第三方的进行多数据库安全共享的方法。

技术领域

本发明属于区块链网络技术领域，具体涉及一种基于区块链和机器学习的跨系统数据共享方法。

背景技术

数据库系统（Data Base System，简称DBS），是由数据库及其管理软件组成的系统。数据库系统是为适应数据处理的需要而发展起来的一种较为理想的数据处理系统，也是一个为实际可运行的存储、维护和应用系统提供数据的软件系统，是存储介质 、处理对象和管理系统的集合体。

数据库系统通常由软件、数据库和数据管理员组成。其软件主要包括操作系统、各种宿主语言、实用程序以及数据库管理系统。数据库由数据库管理系统统一管理，数据的插入、修改和检索均要通过数据库管理系统进行。数据管理员负责创建、监控和维护整个数据库，使数据能被任何有权使用的人有效使用。数据库管理员一般是由业务水平较高、资历较深的人员担任。

数据库系统的个体含义是指一个具体的数据库管理系统软件和用它建立起来的数据库；它的学科含义是指研究、开发、建立、维护和应用数据库系统所涉及的理论、方法、技术所构成的学科，是为适应数据处理的需要而发展起来的一种较为理想的数据处理的核心机构，为计算机的高速处理能力和大容量存储器提供了实现数据管理自动化的条件。

数据库研究跨越于计算机应用、系统软件和理论三个领域，其中应用促进新系统的研制开发，新系统带来新的理论研究，而理论研究又对前两个领域起着指导作用。由于对数据库的操作都由数据库管理系统完成，所以数据库就可以独立于具体的应用程序而存在，从而数据库又可以为多个用户所共享，因此，数据的独立性和共享性是数据库系统的重要特征。但是，由于技术指标、运用场景、运行要求等环境因素的差异，不同组织都有着属于自己的独立的数据库系统，而各个数据库系统也都独立进行使用与维护。在当下很多应用场景都需要不同的组织共享各自的数据库，跨组织协作完成任务，传统的处理方法是设置第三方数据中心对来自各个组织的数据库数据进行专门的管理和维护，但是这样的数据中心缺少信任，数据存在被篡改和丢失的风险。

而现在新兴的区块链技术，由于其保密和不可逆以及去第三方的特性，能够消除现有数据库共享所存在的这些风险。共享数据库首先需要解决一个问题是，不同的组织对自己的数据库内容有着自己的命名规则和风格，同样含义的字段在不同数据库中可能有着不同的命名规则，比如某一个数据库中对其一张表的某一个属性命名是“姓名”，而在另一个数据库中对这个属性的命名却是“name”，要实现不同数据库共享彼此数据，就需要解决命名差异带来的冲突，消除上述对同一数据的属性命名歧义。

机器学习技术是对数据进行分析，获得规律，然后利用规律在对未知数据进行预测和分类，机器学习技术是现行的、用于自动化智能化对数据进行识别、处理、矫正、归集的技术，用机器学习的技术则可以很好的解决上述对同一数据的属性命名歧义进行自动、智能矫正统一的工作，机器学习技术是对数据进行分析，获得规律，比如可以通过机器学习学习标准数据特征，用于识别具有相同语义的文本，实现具有相同含义但命名不同的数据的融合、共享，然后利用规律在对未知数据进行预测和分类。

但是，在现有技术中，还没有一种技术方案能够将机器学习的技术运用在区块链数据共享的体系中。

发明内容

本发明针对上述的不同数据库在共享数据时，因为数据库表的属性命名不同而产生的命名冲突问题、已经传统数据中心管理数据时，数据存在被篡改和丢失风险的问题，提供了一种利用机器学习技术、通过机器学习学习标准数据特征，用于识别具有相同语义的文本，从而实现通过区块链网络去第三方的进行多数据库安全共享的方法。