[发明专利]一种数字化交易类智能合约基础代码生成方法有效
| 申请号： | 201910864332.7 | 申请日： | 2019-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN110569033B | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 毛典辉;王亚磊;李海生;蔡强;左敏 | 申请（专利权）人： | 北京工商大学 |
| 主分类号： | G06F8/33 | 分类号： | G06F8/33;G06F8/74;G06F16/31;G06F16/35;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 安丽 |
| 地址： | 100048*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种数字化交易类智能合约基础代码生成方法，包括两个方面：针对爬取的各应用领域智能合约代码数据集，基于文档主题生成模型LDA(Latent Dirichlet Allocation)与高斯混合模型GMM(Gaussian mixture model)聚类算法实现智能合约领域应用模式特征的提取与分类；以此为基础，选取交易类智能合约数据集，应用SeqGAN(Sequence Generative Adversarial Nets，序列生成对抗网络)学习智能合约逻辑特征生成智能合约基本代码片段，形成交易类智能合约基本代码库，最后为区块链数字化交易场景提供模板化的智能合约。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 数字化 交易 智能 合约 基础 代码 生成 方法 | ||
【主权项】：
1.一种数字化交易类智能合约基础代码生成方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤(1)爬取以太坊区块链上已公开的各应用领域智能合约代码数据，并通过Python程序实现智能合约数据集合中代码去除停用词、代码注释、空格去除，建立词库预处理操作，最终将筛选和预处理后的智能合约数据作为学习数据集合；/n步骤(2)通过文档主题生成模型LDA(Latent Dirichlet Allocation)对步骤(1)各领域智能合约数据集合构建智能合约特征矩阵来完成智能合约特征矢量化，实现智能合约应用模式特征提取，得到不同领域的智能合约应用模式特征向量集；/n步骤(3)应用高斯混合模型算法GMM(Gaussian mixture model)对智能合约数据集进行聚类，将步骤(2)中LDA提取的智能合约应用模式特征向量集作为GMM算法的输入数据，实现不同应用领域的智能合约分类。具体过程为：首先选择k聚类簇，随机初始化每个聚类的高斯分布参数；给定每个聚类的高斯分布，计算每个数据点属于特定聚类的概率；根据计算的概率值，重新设置新的参数进行加权计算，重复迭代加权计算直到收敛，最终获得k个应用领域智能合约分类集合；/n步骤(4)利用步骤(2)、(3)获得的不同应用领域的智能合约分类结果，选取数字化交易类智能合约数据，应用SeqGAN(Sequence Generative AdversarialNets，序列生成对抗网络)学习智能合约逻辑特征生成智能合约基本代码片段，形成交易类智能合约基本代码库，最后为区块链数字化交易场景提供模板化的智能合约。/n
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