[发明专利]数据处理方法、设备、装置、介质

说明书

本公开提供了一种数据处理方法、设备、装置以及计算机可读介质。所述数据处理方法包括：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；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；根据所述数据访问参数访问所述匹配数据块。

技术领域

本公开涉及数据处理领域，具体的涉及一种时间序列数据的数据处理方法、设备、装置、介质。

背景技术

人工智能技术的出现已经对现代人经济生活产生较大影响，包括但不限于金融、能源、运输物流、医疗等领域。对于人工智能技术来说，数据的支持是必不可少的。在人工智能技术的发展过程中，大量的有效数据对于模型的建立和训练过程起到重大作用。在一些情况下，人工智能技术中数据的作用比模型本身的作用更大。

由于缺乏信任机制以及数据滥用的问题，获取大量有效的数据的成本是很高的。此外，由于数据采集的工作是由不同的独立主体完成的，数据被储存在不同的、独立的数据库中，因此数据交换的过程十分不便利。

发明内容

本公开提供了一种基于节点间数据共享的数据处理方法、设备、装置、介质。

根据本公开的一方面，提供了一种数据处理方法，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；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；根据所述数据访问参数访问所述匹配数据块。

在一些实施例中，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。

在一些实施例中，所述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，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。

在一些实施例中，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。

在一些实施例中，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。

在一些实施例中，所述数据处理方法，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。

在一些实施例中，根据所述数据访问参数访问所述匹配数据块还包括：利用所述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。

在一些实施例中，所述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。

在一些实施例中，所述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。