[发明专利]基于HK聚类的区块链DPOS共识机制改进方法

权利要求书

1.一种基于HK聚类的区块链DPOS共识机制改进方法，其特征在于，包括以下步骤：

选取投票积极性因素指标，根据所述投票积极性因素指标建立节点积极性评价模型；

所述投票积极性因素指标包括：

历史积极指标，指节点的历史投票记录，包括节点投票的轮次占共识总轮次的比例，对于新节点和近几轮积极投票的节点，也归入积极投票节点；

当前轮次积极指标，指每一轮的投票表现，包括投票时间和投票方式，越早投票，节点积极性越高，对于将投票权交给系统代理投票的节点，不计入投票节点；

设历史积极指标为P1，当前轮次积极指标为P2，建立单个节点积极性评价模型：

其中，vtr和tr分别是近期投票次数和选取的近期轮次，votes和turns是总的投票轮次和总共识轮次，T₀和T是每轮的投票初时刻和终时刻，getx和vx是当选的代理节点和投票节点票数；

建立所述节点积极性评价模型后，引入基于观点动力学的HK模型聚类算法对节点进行聚类分类；

基于观点动力学的HK模型演化规则如下：

假设有一组节点V＝{1,2,…,n}，其观点x_i(t)均简化为一维的意见，且x_i(t)∈[0,1]，观点更新规则为：

N_i(x(t))＝{j∈V:|x_i(t)-x_j(t)|≤ε}

式中，ε∈(0,1]是置信边界，置信域内的节点即为邻居节点；在基于观点动力学的HK模型中，每一次观点更新时刻，每名个体将以所有邻居观点的平均值作为自己下一时刻的新观点；观点会随着时间推移不断收敛，最终形成几个分裂的观点集群，实现HK聚类模型；观点数量只与观点的初始意见分布以及置信域有关；ε越小，则集群数越多，反之则越少；

对节点进行聚类分类后，根据不同的类别对不同节点给予不同的投票奖励，从而激励节点投票。

2.根据权利要求1所述的基于HK聚类的区块链DPOS共识机制改进方法，其特征在于，对节点进行聚类分类后，根据综合积极系数P发放投票奖励，发放的投票奖励与综合积极系数P成一定函数关系；其中综合积极系数：

P＝b×(a×P1+(1-a)×P2)

式中，a、b都是系数且满足a∈(0,1)，通过聚类结果计算出参数P。

3.根据权利要求2所述的基于HK聚类的区块链DPOS共识机制改进方法，其特征在于，设定函数关系为幂函数F(x)＝cx²(0＜x＜1)，其中c为系数；同时对于有作恶记录的节点，不发放奖励；作恶记录包括没有在规定时间内完成区块记录的代理节点行为，贿赂勾结节点行为和投票给错误节点的行为。