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微云全息（NASDAQ:HOLO）： 混合區(qū)塊鏈可靠性預測模型推動區(qū)塊鏈節(jié)點評估技術(shù)革新

2025/10/17 10:47:14     

在當今科技領域，區(qū)塊鏈技術(shù)與基于區(qū)塊鏈的去中心化應用程序備受矚目。在公共區(qū)塊鏈系統(tǒng)架構(gòu)下，用戶需連接第三方對等體或自行運行對等體以接入 P2P 區(qū)塊鏈網(wǎng)絡參與交互與交易。然而，連接不可靠區(qū)塊鏈對等體存在諸多問題。這會造成資源浪費，如計算、網(wǎng)絡帶寬與存儲資源等方面。更嚴重的是，不可靠對等體可能導致重復交易，致使用戶加密貨幣丟失，因為區(qū)塊鏈交易要求完整性與不可篡改性，交易糾紛或錯誤處理會損害用戶財產(chǎn)權(quán)益。

因此，選擇可靠區(qū)塊鏈節(jié)點至關(guān)重要，其核心在于評估與預測節(jié)點可靠性。微云全息（NASDAQ:HOLO）提出混合區(qū)塊鏈可靠性預測（H - BRP）模型，這是一種針對區(qū)塊鏈系統(tǒng)的混合協(xié)作可靠性預測模型，旨在提取區(qū)塊鏈可靠性因素，為用戶提供個性化預測結(jié)果。

從技術(shù)更新視角看，H - BRP 模型有獨特創(chuàng)新。與傳統(tǒng)方法不同，它不直接預測區(qū)塊鏈同行成功率。其核心是挖掘區(qū)塊鏈請求歷史數(shù)據(jù)，提取如塊哈希、塊高度等關(guān)鍵因素。塊哈希是區(qū)塊標識，能驗證區(qū)塊完整性與真實性，反映其生成順序與關(guān)聯(lián)關(guān)系。塊高度表示區(qū)塊在鏈中的位置，通過分析可了解區(qū)塊鏈發(fā)展歷程與交易時間序列。通過提取這些因素，H - BRP 模型能更深入全面評估節(jié)點可靠性，突破傳統(tǒng)單一指標局限。

在技術(shù)應用步驟方面，H - BRP 模型遵循嚴謹流程。首先是數(shù)據(jù)收集階段，全面收集區(qū)塊鏈系統(tǒng)請求歷史數(shù)據(jù)，包括交易、信息查詢、區(qū)塊同步等各類交互請求記錄，為后續(xù)提取可靠性因素提供數(shù)據(jù)基礎。

接著進入可靠性因素提取環(huán)節(jié)。微云全息運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與算法，從請求歷史數(shù)據(jù)中精準提取塊哈希與塊高度等關(guān)鍵因素。提取塊哈希時，采用特定哈希算法解析工具獲取并整理存儲哈希值。提取塊高度則遍歷區(qū)塊鏈賬本數(shù)據(jù)確定區(qū)塊位置編號。


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在完成可靠性因素提取之后，H - BRP 模型將充分利用相似區(qū)塊鏈用戶和對等體之間的復雜關(guān)系網(wǎng)絡，開展協(xié)同預測工作。這一過程中，模型會首先構(gòu)建用戶與對等體之間的關(guān)系矩陣，通過對用戶的交易行為模式、偏好、歷史交互記錄等多維度數(shù)據(jù)的分析，確定不同用戶之間以及用戶與對等體之間的相似性度量。例如，對于具有相似交易頻率、交易類型偏好以及經(jīng)常與相同對等體進行交互的用戶，模型會將其歸為相似用戶群體。然后，基于這些相似關(guān)系，采用混合線性回歸算法進行協(xié)同預測。混合線性回歸算法能夠綜合考慮多個自變量（即提取出的區(qū)塊鏈相關(guān)因素）與因變量（區(qū)塊鏈節(jié)點可靠性）之間的線性與非線性關(guān)系，通過構(gòu)建復雜的數(shù)學模型，對不同用戶在與特定區(qū)塊鏈對等體進行交互時的可靠性進行預測。在模型訓練過程中，會使用大量的歷史數(shù)據(jù)樣本對混合線性回歸模型的參數(shù)進行優(yōu)化調(diào)整，以確保模型的準確性與泛化能力。

H - BRP 模型最終能夠以比其他傳統(tǒng)方法更高的準確性，為不同用戶生成個性化的區(qū)塊鏈節(jié)點可靠性預測結(jié)果。這一成果對于區(qū)塊鏈技術(shù)的廣泛應用與健康發(fā)展具有極為重要的意義。在實際應用場景中，無論是普通用戶在選擇可靠的區(qū)塊鏈服務提供商或?qū)Φ润w時，還是企業(yè)在構(gòu)建大規(guī)模區(qū)塊鏈應用系統(tǒng)并進行節(jié)點管理與優(yōu)化時，H - BRP 模型所提供的精準可靠性預測結(jié)果都能夠為其提供強有力的決策支持，幫助他們有效避免因連接不可靠節(jié)點而帶來的資源浪費與財產(chǎn)損失風險，從而推動區(qū)塊鏈技術(shù)在更加安全、可靠、高效的軌道上不斷發(fā)展前行。