[发明专利]一种基于本地区域特性自学习的信息交流的方法及系统

权利要求书

1.一种基于本地区域特性自学习的信息交流的方法，其特征在于，包括：

预设区域特性服务器，在所述区域特性服务器上基于预设的本地区域特性与预设需求策略对照表，根据本地区域特性创建本地区域需求策略；根据所述本地区域需求策略以及预设推选策略在所述区域特性服务器上确定至少一个服务区块作为响应服务区块；

设置本地终端，根据预设的区域性链接合约连接至所述区域特性服务器，按照预设的信息分类表收集本地信息数据并存储在所述本地终端，根据预设的私有信息链接合约对所述本地信息数据进行筛查处理后存入本地信息数据私有链区块；根据预设的公用信息链接合约对所述本地信息数据进行筛查处理后存入本地信息数据的公有链区块；

接收本地区域特性的自学习需求，链接至所述响应服务区块从所述公有链区块调取对应的公共数据，按照所述自学习需求的策略要求，基于神经网络建立数据模型，并随机调取所述私有链区块中私有数据进行验证；在验证通过后将所述数据模型存储至所述响应服务区块；

在所述响应服务区块，将所述私有链区块中各个所述私有数据代入所述数据模型得到对应的本地区域特性自学习的私有推荐数据，发送至对应的所述本地终端。

2.根据权利要求1所述的基于本地区域特性自学习的信息交流的方法，其特征在于，还包括：

根据本地区域特性设置对应不同数据属性分类的信息分类表，并形成本地区域特性与所述信息分类表的对应关系表，存储至所述响应服务区块；

根据所述信息分类表中各个项设置与其对应的数据筛查处理策略，并对应存储至所述响应服务区块中。

3.根据权利要求1所述的基于本地区域特性自学习的信息交流的方法，其特征在于，接收本地区域特性的自学习需求，链接至所述响应服务区块从所述公有链区块调取对应的公共数据，按照所述自学习需求的策略要求，基于神经网络建立数据模型，为：

在所述公有链区块基础上创建，以响应服务的所述本地终端以及预设自学习需求的所述本地终端为节点创建策略要求，与所述私有链区块链接，用于将所述响应服务的所述本地终端与预设自学习需求的所述本地终端进行信息数据互通；

并根据数据分析处理策略以及所述预设自学习需求的策略要求分析所述公共数据，得到基于神经网络建立数据模型；将所述数据模型按照所述预设自学习需求的策略要求发送至对应的预设自学习需求的所述本地终端中。

4.根据权利要求1所述的基于本地区域特性自学习的信息交流的方法，其特征在于，还包括：

在所述本地信息数据的公有链区块上，根据本地终端上用户的身份、信用等级、工作性质与预设信息标识等级对应关系对照得到该本地终端上用户的本地终端标识，并存储至所述私有链区块；

将所述私有链区块中各个本地终端标识及预设的标识权重对应关系加入对应的所述私有数据。

5.根据权利要求1所述的基于本地区域特性自学习的信息交流的方法，其特征在于，还包括：

根据所述本地终端预设各自更新的信息数据量达到预设数据量阈值的更新策略；

接收本地信息的更新数据，在所述更新数据的数据量达到或超过所述数据量阈值时，根据所述更新策略，将所述更新数据加入所述本地信息数据并与现有数据一起替换原有数据。