[发明专利]一种基于夏普利值的区块链医疗数据共享激励方法

摘要

本发明涉及一种基于夏普利值的区块链医疗数据共享激励方法，属于区块链网络应用技术领域。通过建立区块链医疗数据共享激励方法，在合作联盟成员之间利用夏普利值法对联盟收益进行分配，解决区块链应用场景下医疗数据共享的激励问题，提出的区块链医疗数据共享激励方法能够有效激励合作联盟成员参与合作并共享真实数据。所述方法考虑了数据拥有者的贡献程度与合作联盟中所有成员的权重，使基于夏普利值法的收益分配方案适用于具有贡献程度差异的医疗数据共享场景；针对应用于联盟链的实用拜占庭容错算法特征，为联盟链网络中的共识节点制定公平的奖励机制。

主权项

1.一种基于夏普利值的区块链医疗数据共享激励方法，其特征在于：所依托的医疗数据共享合作模型中包括医疗数据共享合作联盟医疗数据以及使用医疗数据提供医疗服务而产生的收益；其中，医疗数据共享合作联盟是数据请求者集合共识节点集合和数据拥有者集合的并，即为中数据请求者的个数，为中共识节点的个数，为中数据拥有者的个数；其中，医疗数据的种类集合为集合中的元素代表着医疗数据种类的代号；医疗数据的种类为种，且种医疗数据被数据拥有者集合与数据请求者集合共享；医疗数据与医疗数据共享合作联盟的关系具体为：数据拥有者集合中第j个数据拥有者H_j共享的数据种类集合表示为P_j，数据请求者集合中第i个数据请求者T_i请求的数据种类集合表示为R_i，集合P_j和集合R_i均为集合的子集，即j大于等于1且小于等于i大于等于1且小于等于数据拥有者H_j将种类为d的数据共享给数据请求者T_i表示为：d∈P_j且d∈R_i；d为医疗数据种类集合中的一个元素,即其中，使用医疗数据提供医疗服务而产生的收益用表示；的含义为数据请求者T_i通过使用种类为d的数据提供医疗服务而产生的收益；所述区块链医疗数据共享激励方法，包括如下步骤：步骤1、对数据拥有者集合进行划分并使用医疗数据构建测试集、训练预测模型，再计算F1‑指数，具体为：步骤1.1 根据所有数据拥有者共享的数据种类，将数据拥有者集合划分为个子集合步骤1.2 依据医疗数据共享合作模型中的个医疗数据种类，构建个测试集，每个测试集由若干带有标签的样本组成，个测试集的数据种类分别与医疗数据共享合作模型中的种医疗数据种类相同；步骤1.3 用数据拥有者集合h′共享的d种类的医疗数据构建训练集并训练预测模型，对预测模型进行测试并统计预测结果，再计算预测模型的F1‑指数；其中，h′为共享d种类数据的数据拥有者组成的集合，其中，h_d为所有共享d种类数据的数据拥有者组成的集合；步骤1.3 又具体包括以下子步骤：步骤1.3A 使用数据拥有者集合h′中所有数据拥有者共享的d种类的数据构建训练集；步骤1.3B 利用训练集数据训练基于支持向量机的预测模型；步骤1.3C 使用步骤1.2中构建的数据种类为d的测试集，对步骤1.3B中建立的预测模型进行测试，得到测试集中所有样本的预测结果，对比预测结果与样本的标签，统计TP、TN、FP和FN四项预测结果的数值；其中，TP表示将正类预测为正类的数量；TN表示将负类预测为负类的数量；FP表示将负类预测为正类，即误报的数量，FN表示将正类预测为负类，即漏报的数量；步骤1.3D 通过公式(1)计算预测模型的F1‑指数：其中，F1(h′)为利用h′中共享的数据训练的预测模型的F1‑指数，P为预测模型的准确率，R为预测模型的召回率，分别通过公式(2)和公式(3)计算：步骤2、通过公式(4)计算数据拥有者H_j在共享d种类数据时的边际贡献其中，为数据拥有者集合除去H_j后剩余的所有数据拥有者组成的集合，的含义为数据拥有者H_j在F1‑指数上对数据拥有者集合的边际贡献，即H_j加入联盟前后F1‑指数变动的差值；其中，为h_d的所有子集中包含数据拥有者H_j的子集所组成的集合；步骤3、通过公式(5)计算共识节点M_k的收益占所有共识节点收益之和的比例P_k：其中，P_k表示分配给共识节点M_k的收益占集合中所有共识节点总收益的比例，n为医疗数据共享过程中产生的区块的数量，A_k为共识节点M_k成为正常节点时产生的所有区块的序号所组成的集合，即q_i为在产生序号为i的区块时成为正常节点的共识节点的数量，通过公式(6)计算：其中，I为所有区块的序号所组成的集合，即I＝{1,…,n}；步骤4、利用夏普利值法，计算医疗数据共享合作联盟中所有成员的收益，通过公式(7)、公式(8)和公式(9)分别计算数据拥有者H_j的收益共识节点M_k的收益和数据请求者T_i的收益其中，分别通过公式(10)、公式(11)和公式(12)进行计算：其中，为数据拥有者集合h_d、共识节点集合和数据请求者集合{T_i}的并，即为集合中数据拥有者的数量，w(x)为联盟成员数量为x的集合的权重函数，通过公式(13)进行计算：