面向企业经营活动的多源异构区块链数据质量评估模型研究

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区块链是一种通过块链式结构、共识算法和智能合约来生成、存储、操作和验证数据的新型分布式技术,可以不依赖于第三方可信机构,实现无信任关系节点之间的价值通信。现有的企业区块链系统中,信息质量参差不齐,且经营活动信息多源于不同领域、不同机构,使得信息表征方式歧义性较大。同时,受公司自身信誉度限制及环境制约,无法保证区块中数据的准确性和价值。因此,在区块建立过程中,会出现块间信息不一致、内容可信度及价值等指标不统一等问题。传统数据评估方法没有利用区块链全程留痕、不可篡改、可追溯的特征,评估效率及准确性均较低,导致企业用户及相关监管部门无法快速筛选出满足需求的区块链,也无法建立统一的经营活动分析模型。因此,对企业区块链进行有效评估是区块链领域研究的热点和难点。针对现有企业区块链评估方法的不足之处,本文提出一种面向企业经营活动的多源异构区块链数据质量评估模型,实现对经营活动信息一致性、可信度以及价值的高效评估。主要的研究工作及创新点如下:(1)提出基于上下文信息的区块间语义相似度计算方法。首先,该方法提出CEKGRL模型将企业经营活动信息表示为三元组形式,并通过注意力分数关联三元组信息与其所属类别;其次,引入企业实体的上下文信息,构建上下文结构图模型;最后,计算区块之间的相似程度,用各区块的相似度平均值作为区块链的一致性评估结果。(2)引入基于信息源、评价以及内容特征的信息可信度表征方法。通过信息源、信息评价以及信息内容的可信度三者综合衡量区块链中企业经营活动信息的准确性,进而得出区块链的信息准确性评估结果。(3)提出区块链数据质量评估模型。首先,基于信息量理论评估区块链中数据的价值,用信息量的大小来衡量区块链数据价值,实现区块链的数据价值评估;其次,综合区块链的一致性、准确性以及价值评估结果,并根据重要程度赋予不同的权重,最终得出区块链数据质量评估模型。(4)在公开数据集上进行相关的实验验证,并与当前的数据质量评估方法进行对比实验。实验结果表明,本文提出的数据质量评估模型具有更高的评估效率。
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