[发明专利]数据处理方法、设备、装置、介质

权利要求书

1.一种数据处理方法，包括：

接收数据访问请求，其中所述数据访问请求中包括时间序列数据集以及数据访问参数；

确定所述时间序列数据集与链式数据结构中至少一个数据块中存储的训练数据集之间的相关性，其中，所述链式数据结构中的每个数据块包括用于存储数据的数据块主体和用于存储所述数据块的特征信息的数据块头，所述特征信息包括所述数据的特征值、版本号、时间戳和难度值，所述链式数据结构至少包括创始块、第一数据块和第二数据块，并且其中，通过以下方式使得所述链式数据结构中的每个数据块中存储的数据与其对应的父数据块中存储的数据相关联：在所述第一数据块的数据块头中存储作为其父数据块的所述创始块的特征值和所述第一数据块的特征信息，并且在所述第二数据块的数据块头中存储作为其父数据块的所述第一数据块的特征值和所述第二数据块的特征信息；

根据所述相关性确定用于所述时间序列数据集的匹配数据块，其中所述匹配数据块中存储的训练数据集与所述时间序列数据集之间的相关性大于相关性阈值；以及

根据所述数据访问参数访问所述匹配数据块，

其中确定所述时间序列数据集与链式数据结构中至少一个数据块中存储的训练数据集之间的相关性包括：

确定所述时间序列数据集和所述训练数据集之间的欧氏距离、马氏距离、闵可夫斯基距离、汉明距离、Tanimoto系数、皮尔逊相关系数、余弦相似度中的一个或多个，以得到所述时间序列数据集和所述训练数据集之间的相关性。

2.如权利要求1所述的数据处理方法，还包括：响应于数据访问请求生成包含有私钥和公钥的密钥对，

其中，根据所述数据访问参数访问所述匹配数据块包括：

响应于确定所述匹配数据块，利用所述私钥对所述匹配数据块中存储的训练数据进行加密，并将加密数据发送给与所述数据访问请求相关联的主体。

3.如权利要求1-2任一项所述的数据处理方法，其中，所述匹配数据块还用于存储与所述训练数据集相关联的人工智能模型，根据所述数据访问参数访问所述匹配数据块包括：

利用所述匹配数据块中存储的人工智能模型对所述时间序列数据集进行数据处理，并得到用于所述时间序列数据集的数据处理结果。

4.如权利要求3所述的数据处理方法，其中，所述匹配数据块中还存储所述训练数据集的数据分析结果，根据所述数据访问参数访问所述匹配数据块包括：

基于所述数据访问参数访问所述匹配数据块中存储的训练数据集、人工智能模型、所述训练数据集的数据分析结果以及利用所述人工智能模型得到的用于所述时间序列数据集的数据处理结果中的一项或多项。

5.如权利要求3所述的数据处理方法，还包括：

在所述链式数据结构中创建新的数据块，其中所述新的数据块用于存储所述数据处理结果。

6.如权利要求5所述的数据处理方法，其中，根据所述数据访问参数访问所述匹配数据块还包括：

利用私钥对所述数据处理结果进行加密，并将加密数据发送至与所述数据访问请求相关联的主体。

7.如权利要求2或6所述的数据处理方法，还包括：

响应于所述主体接收加密数据，向与匹配数据块关联的地址转移预定数量的代币资源。

8.如权利要求6所述的数据处理方法，还包括：

基于共识机制执行数据交易的共识验证并在所述链式数据结构中的至少一个数据块中记录所述数据交易。