一種基于區(qū)塊鏈的商圈信用指數(shù)評價方法技術(shù)

本發(fā)明專利技術(shù)公開了一種基于區(qū)塊鏈的商圈信用指數(shù)評價方法，包括步驟如下：數(shù)據(jù)采集：從數(shù)據(jù)源單位采用基于區(qū)塊鏈的超級賬本技術(shù)采集信用主體相關(guān)的信用數(shù)據(jù)，并存儲至信用數(shù)據(jù)中；建立模型：根據(jù)上述采集到的信用數(shù)據(jù)，建立信用主體評價模型，綜合各個數(shù)據(jù)源單位提供的數(shù)據(jù)對所有信用主體進行信用評分，并周期性更新；生成信用評價指數(shù)：找出待分析區(qū)域內(nèi)的信用主體集合，再將找出的結(jié)果與信用數(shù)據(jù)庫中存在的信用主體進行比對，將比對的信用主體的信用評分進行分析，通過網(wǎng)絡(luò)層次分析法，得出該區(qū)域的信用評分。本發(fā)明專利技術(shù)充分利用平臺積累的公共和市場信用數(shù)據(jù)，建立征信、評信、用信機制，發(fā)揮第三方專業(yè)評信機構(gòu)的作用，營造了良好信用環(huán)境。

A credit index evaluation method of business district based on blockchain

The invention discloses a business district credit index evaluation method based on blockchain, which includes the following steps: data collection: collecting credit data related to credit subject from data source unit by adopting super ledger technology based on blockchain, and storing it in credit data; establishing model: establishing credit subject evaluation model and synthesizing various data according to the collected credit data The data provided by the source company carries out credit scoring on all credit entities and periodically updates them; generates credit evaluation index: finds out the collection of credit entities in the area to be analyzed, compares the results with the credit entities in the credit database, analyzes the credit scores of the compared credit entities, and obtains the credit of the area through the network analytic hierarchy process Score. The invention makes full use of the public and market credit data accumulated by the platform, establishes a credit investigation, credit evaluation and credit utilization mechanism, plays the role of a third-party professional credit evaluation institution, and creates a good credit environment.

【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
一種基于區(qū)塊鏈的商圈信用指數(shù)評價方法
本專利技術(shù)屬于公共信用評價模型
，具體指代一種基于區(qū)塊鏈的商圈信用指數(shù)評價方法。
技術(shù)介紹
隨著社會的快速發(fā)展，經(jīng)濟的飛速發(fā)展，當今社會信用管理體系不夠健全的弊端逐漸顯現(xiàn)，迎來了社會公共信用系統(tǒng)建設(shè)的“春天”。在多項國家政策的督導下，各地的信用系統(tǒng)建設(shè)各有特色，目前，社會信用評價已經(jīng)在多個行業(yè)中有簡單的應(yīng)用。但是對于商務(wù)誠信領(lǐng)域的評價卻尚未涉足，特別是對于商圈的信用指數(shù)評價還沒有提出有說服力的評價體系或者評價方法。商圈信用指數(shù)是反映一定時間段內(nèi)某一商圈的綜合信用情況，對評價商圈的優(yōu)劣勢有重要參考價值。目前，市場上缺乏對商圈信用指數(shù)評價的專業(yè)模型，傳統(tǒng)的商圈信用評價手段科學性、系統(tǒng)性不足，多通過人工方式進行，效率較低。傳統(tǒng)的商圈評價信息采集多采用人工現(xiàn)場采集“答卷”的方式，存在采集信息片面，效率低的問題。政務(wù)部門的信用評價多局限于個體，缺乏對商圈這些地域性的團體信用評價。而當前流行的app上所做出來的商圈評價，數(shù)據(jù)來源不夠有說服力，消費導向性強，不能作為對商圈信用指數(shù)的評價。
技術(shù)實現(xiàn)思路
針對于上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本專利技術(shù)的目的在于提供一種基于區(qū)塊鏈的商圈信用指數(shù)評價方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)中商圈信用評價體系數(shù)據(jù)不夠全面，不夠權(quán)威，及評價結(jié)果缺乏說服力的問題。為達到上述目的，本專利技術(shù)采用的技術(shù)方案如下：本專利技術(shù)的一種基于區(qū)塊鏈的商圈信用指數(shù)評價方法，包括步驟如下：數(shù)據(jù)采集：從數(shù)據(jù)源單位通過基于區(qū)塊鏈技術(shù)的超級賬本收集信用主體相關(guān)的信用數(shù)據(jù)，并存儲至信用數(shù)據(jù)中；建立模型：根據(jù)上述采集到的信用數(shù)據(jù)，建立信用主體評價模型，綜合各個數(shù)據(jù)源單位提供的數(shù)據(jù)對所有信用主體進行信用評分，并周期性更新；生成信用評價指數(shù)：找出待分析區(qū)域內(nèi)的信用主體集合，再將找出的結(jié)果與信用數(shù)據(jù)庫中存在的信用主體進行比對，將比對的信用主體的信用評分進行分析，通過網(wǎng)絡(luò)層次分析法，得出該區(qū)域的信用評分。進一步地，所述數(shù)據(jù)采集通過在線采集、文件上傳、接口交換的方式。進一步地，所述在線采集具體包括：采集各數(shù)據(jù)源單位通過手工錄入方式錄入的各類信用信息，根據(jù)校驗規(guī)則和數(shù)據(jù)模板對所述各類信用信息進行解析和規(guī)則檢查后，存儲至信用數(shù)據(jù)庫中；所述數(shù)據(jù)模板為JSP的表單文件，其根據(jù)填報的數(shù)據(jù)類型、長度，自動或人工編寫；通過表單文件，用戶能夠在瀏覽器上看到表單的填寫項，并進行填寫；所述校驗規(guī)則依據(jù)需要收集的數(shù)據(jù)內(nèi)容規(guī)范，人工編寫校驗方法；校驗語法采用JavaScript(簡稱JS，一種解釋性腳本語言、廣泛用于客戶端的腳本語言)語言編寫；編寫好的JavaScript校檢規(guī)則文件既能夠被瀏覽器運行以校驗用戶的輸入是否正確，也能夠在服務(wù)器端通過Nashorn調(diào)用(基于JVM的輕量級高性能的JavaScript運行環(huán)境)，對前臺傳送到后臺的輸入數(shù)據(jù)進行校驗，并將校驗后的數(shù)據(jù)存至信用數(shù)據(jù)庫中。進一步地，所述文件上傳具體包括：對業(yè)務(wù)量大、數(shù)據(jù)量大的數(shù)據(jù)錄入，各數(shù)據(jù)源單位依據(jù)預(yù)先下載的格式模板文件(Excel電子表格格式)中的數(shù)據(jù)要求，錄入或準備數(shù)據(jù)；然后將數(shù)據(jù)文件上傳后進行解析、校驗，以保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量及信息安全，校驗通過的數(shù)據(jù)存儲至信用數(shù)據(jù)庫中。進一步地，所述接口交換具體包括：以WebService或RESTful方式實現(xiàn)從已建有信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源單位收集信用數(shù)據(jù)；依據(jù)數(shù)據(jù)的要求，自動生成標準的WebService接口WSDL文件或RESTful形式的API接口及約定數(shù)據(jù)格式規(guī)范；對接收到的信用數(shù)據(jù)進行規(guī)則校驗，并將校驗后的數(shù)據(jù)存至信用數(shù)據(jù)庫中。進一步地，所述的數(shù)據(jù)采集使用了基于區(qū)塊鏈的超級賬本技術(shù)包括：通過CA(證書管理)給數(shù)據(jù)源單位供放簽發(fā)證書；采集數(shù)據(jù)前，要驗證數(shù)據(jù)源單位的證書，然后構(gòu)造信用數(shù)據(jù)提案(Proposal)提交給Endorser(背書節(jié)點)進行背書；數(shù)據(jù)源單位收集到足夠(背書策略決定)的背書支持后利用背書構(gòu)造一個合法的信用數(shù)據(jù)記錄請求，發(fā)給Orderer進行排序處理；數(shù)據(jù)源單位還可以通過事件機制來監(jiān)聽網(wǎng)絡(luò)中消息，來獲知信用數(shù)據(jù)記錄是否被成功接收；Committer(確認節(jié)點)會定期地從Orderer(排序節(jié)點)獲取排序后的批量信用數(shù)據(jù)記錄區(qū)塊結(jié)構(gòu)，對這些信用數(shù)據(jù)記錄進行落盤前的最終檢查(包括信用數(shù)據(jù)記錄消息結(jié)構(gòu)、簽名完整性、是否重復、讀寫集合版本是否匹配等)；檢查通過后執(zhí)行合法的信用數(shù)據(jù)記錄，將結(jié)果寫入賬本，同時構(gòu)造新的區(qū)塊，更新區(qū)塊中BlockMetadata(TRANSACTIONS_FILTER)記錄交易是否合法等信息；采用所述的數(shù)據(jù)采集方案能公開地追蹤到數(shù)據(jù)生成與修改的全過程，而且，這種記錄都是不可被篡改的，充分的保證了數(shù)據(jù)的真實性和權(quán)威性。進一步地，所述建立信用主體評價模型具體包括：通過Logistc回歸分析，預(yù)測信用好壞；Logistic回歸的結(jié)果直接轉(zhuǎn)換為一個匯總表，即所謂的標準評分卡格式；邏輯回歸是將線性回歸預(yù)測的值轉(zhuǎn)換為0-1的概率值，考慮具有N個獨立變量的向量x＝(x_{1},x_{2}.....x_{n})，設(shè)條件概率P(y＝1|x)＝p為根據(jù)某件事x發(fā)生概率，某件事x不發(fā)生概率為：P(y＝0|x)＝\frac{1}{1+e^{g(x)}}；事件發(fā)生比：Odds＝\frac{P}{1-P},主體失信概率P＝\frac{Odds}{1+Odds}經(jīng)過對數(shù)轉(zhuǎn)化，g(x)＝ln(\frac{P}{1-P})＝\beta_{0}+\beta_{1}x_{1}+.......\beta_{n}x_{n}信用評分將Logistic模型轉(zhuǎn)換為標準評分的形式；評分標準：變量的值決定了該變量所分配的分值，總分就是各變量分值的和評分卡設(shè)定的分值刻度。由邏輯回歸的基本原理，我們將主體失信的概率表示為p，則正常的概率為1-p，事件發(fā)生比：Odds＝\frac{P}{1-P}；可以通過將分值(Score)表示為失信和正常概率比對數(shù)的線性表達式為：Score＝A-Bln(Odds)，ln(odds)＝\beta_{0}+\beta_{1}x_{1}+.......\beta_{n}x_{n}\beta_{0}....\beta_{n}，式中的常數(shù)A、B的值通過將兩個已知或假設(shè)的分值帶入計算得到；通常情況下，需要設(shè)定兩個假設(shè)：(1)給某個特定的比率設(shè)定特定的預(yù)期分值；(2)確定比率翻番的分數(shù)(PDO)；根據(jù)以上的分析，假設(shè)比率為x的特定點的分值為P，則比率為2x的點的分值應(yīng)該為P+PDO；代入式中，得到如下兩個等式：P＝A-Bln(x)P-PDO＝A-Bln(2x)假設(shè)設(shè)定評分卡刻度使得比率為{1:20}(失信正常比)時的分值為50分，PDO為10分，代入式中求得：B＝14.43，A＝6.78(閥值的設(shè)定需根據(jù)行業(yè)經(jīng)驗不斷跟蹤調(diào)整)；則分值的計算公式表示為：評分卡刻度參數(shù)A和B確定以后，就可以計算比率和違約概率，以及對應(yīng)的分值了；通常將常數(shù)A稱本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護點】
1.一種基于區(qū)塊鏈的商圈信用指數(shù)評價方法，其特征在于，包括步驟如下：/n數(shù)據(jù)采集：從數(shù)據(jù)源單位通過基于區(qū)塊鏈技術(shù)的超級賬本收集信用主體相關(guān)的信用數(shù)據(jù)，并存儲至信用數(shù)據(jù)中；/n建立模型：根據(jù)上述采集到的信用數(shù)據(jù)，建立信用主體評價模型，綜合各個數(shù)據(jù)源單位提供的數(shù)據(jù)對所有信用主體進行信用評分，并周期性更新；/n生成信用評價指數(shù)：找出待分析區(qū)域內(nèi)的信用主體集合，再將找出的結(jié)果與信用數(shù)據(jù)庫中存在的信用主體進行比對，將比對的信用主體的信用評分進行分析，通過網(wǎng)絡(luò)層次分析法，得出該區(qū)域的信用評分。/n

【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于區(qū)塊鏈的商圈信用指數(shù)評價方法，其特征在于，包括步驟如下：
數(shù)據(jù)采集：從數(shù)據(jù)源單位通過基于區(qū)塊鏈技術(shù)的超級賬本收集信用主體相關(guān)的信用數(shù)據(jù)，并存儲至信用數(shù)據(jù)中；
建立模型：根據(jù)上述采集到的信用數(shù)據(jù)，建立信用主體評價模型，綜合各個數(shù)據(jù)源單位提供的數(shù)據(jù)對所有信用主體進行信用評分，并周期性更新；
生成信用評價指數(shù)：找出待分析區(qū)域內(nèi)的信用主體集合，再將找出的結(jié)果與信用數(shù)據(jù)庫中存在的信用主體進行比對，將比對的信用主體的信用評分進行分析，通過網(wǎng)絡(luò)層次分析法，得出該區(qū)域的信用評分。


2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于區(qū)塊鏈的商圈信用指數(shù)評價方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)采集通過在線采集、文件上傳、接口交換的方式。


3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于區(qū)塊鏈的商圈信用指數(shù)評價方法，其特征在于，所述在線采集具體包括：采集各數(shù)據(jù)源單位通過手工錄入方式錄入的各類信用信息，根據(jù)校驗規(guī)則和數(shù)據(jù)模板對所述各類信用信息進行解析和規(guī)則檢查后，存儲至信用數(shù)據(jù)庫中。


4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：蔣倩倩，陳力行，陳華，
申請(專利權(quán))人：南京萊斯信息技術(shù)股份有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：江蘇;32