区块链数据挖掘算法

1. 关于大数据的的相关技术

在大数据中，涉及到了很多技术，这些技术都是比较新颖的，比如说人工智能、区块链、图灵测试等等，这些技术都是能够帮助大数据解决很多问题。在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于回归分析、贪婪算法、MapRece、数据挖掘的相关知识。
1.贪心算法
贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，它所做出的是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。贪心算法的基本思路是从问题的某一个初始解出发一步一步地进行，根据某个优化测度，每一步都要确保能获得局部最优解。由此可见，贪心算法是十分实用的。
2.数据挖掘
数据挖掘是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。数据挖掘工作是一个十分重要的内容，在大数据和数据分析中广泛实用。
3.回归分析
回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。
4.MapRece
MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。概念"映射"和"归约"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个映射函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的归约函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。这些内容就是大数据分析工作中经常使用的算法。
在这篇文章中我们介绍了关于回归分析、贪婪算法、MapRece、数据挖掘的相关知识，相信大家通过阅读这篇文章以后对这些技术有了一定的理解。希望这篇文章能够更好地帮助大家。

2. 《区块链技术指南》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源

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书名：区块链技术指南

作者：邹均

豆瓣评分：6.4

出版社：机械工业出版社

出版年份：2016-11-1

页数：254

内容简介：

第1-2章为基础和入门内容，着重是区块链入门介绍，并讲解区块链的一些基础概念。本书详细、全面地介绍了区块链的基础知识与概念，剖析了区块链的架构、底层实现细节以及加密技术，并配合行业应用案例，常见问题等，全面解读大热的区块链技术实现与应用。第3-10章，着重是区块链架构剖析，并讲解区块链的关键技术，包括密码学和共识算法；提供比特币开发指南以及以太坊智能合同开发指南；同时介绍HyperLedger，讨论区块链的常见问题和典型的解决方案。第11章，从架构变革的角度探讨IT发展的原动力，并提供对区块链对未来IT发展的一些展望。

作者简介：

邹均，中关村区块链产业联盟专家、服务合约（ServiceContract）方向博士，关注与实践区块链技术与应用，现为海纳云CTO。曾任IBM澳洲金融行业首席软件架构师。擅长云计算、大数据、软件定义存储。融智北京高端外国专家，在国际会议期刊发表论文20余篇。

张海宁，VMware中国云原生应用首席架构师，Harbor企业级开源容器Registry项目负责人，CloudFoundry中国社区最早的技术布道师之一，多年软件开发经验。曾任IBM资深软件工程师、Sun公司资深架构师等。目前着重关注容器、云计算和区块链领域的研究和开发。

唐屹，广州大学教授、理学博士，专注于网络信息安全、分布式计算、区块链安全及应用等，为国外知名安全公司开发过椭圆曲线密码软件，获密码科技进步二等奖（省部级）。多次主持或参与完成国家*科技与人才项目基金工作。

李磊，合肥工业大学副教授，Macquarie大学博士。擅长数据挖掘、社会计算、智能计算。多次担任IEEE国际会议程序委员会委员与组织者，在社会计算和区块链等领域发表论文40余篇，被引用350余次。

3. 什么是信息、数据、知识和智能并理解四者之间的关系

信息化

将企业的已形成的相关信息，通过记录的各种信息资源。涉及到各个环节业务的结果与管控，本质上是对业务结果数据的信息化再存储与管控，用来提供给各层次的人了解 " 业务现在是什么情况 "，" 流程进展到哪里 " 等一切动态业务信息。信息化，侧重于业务信息的搭建与管理。

数字化

把模拟数据转换成用 0 和 1 标识的二进制码，这样电脑就可以读出来这些数据了。其实是基于实际可视化对象进行的转化过程。信息化仅仅对于业务的信息化的搭建与管理，并未是对产品对象资源等其他信息进行数字化。数字化更侧重产品领域的对象资源形成与调用。

数据化

" 数据 "（data）这个词在拉丁文里是 " 已知 " 的意思，也可以理解为 " 事实 "。如今，数据代表着对某件事物的描述，数据可以记录、分析和重组它，这些转变称其为 " 数据化 " ——这是指一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程。数据化侧重结果，将数字化的信息有条理、有结构的组织，便于查询回溯、智能分析，并解决相关决策问题。

智能化

智能化把繁琐的工作通过数字化处理，或基于数据化直接调用或指导到工作，将人需要付诸的精力和所需的理解减至最低。具有 " 拟人智能 " 的特性或功能，例如自适应、自校正、自协调等。智能化侧重点在于工作过程的应用。

四者间的相互关系

1. 信息化 = 业务数据化

比较明显的例子，如企业 ERP 的实施，大家发现无非都是让系统记录了你所做的，就像一些人所抱怨的，ERP 无非将手工的过程搬进了系统。这个过程叫做 " 业务数据化 "，用数据将整个业务过程记录下来，最典型的就是各种订单数据，财务凭证。

2. 数字化 = 数据业务化

实施 ERP 的时候，大部分时间是 ERP 顾问问企业你要做什么，或者怎么做。或者告诉你系统功能，然后你自己决定如何使用，录入何种参数。管理咨询顾问会说，我们就是告诉你怎么做，其实管理咨询顾问大部分时间是告诉你方法论，不是具体方法。一旦落实到具体执行，又要碰到数据了。在传统的以框架、流程、KPI 和最佳实践为导向管理思想下，" 怎么做 " 也落实到体系为止。

但是 " 数字化 " 则将 " 怎么做 " 落实到了 " 数字 " 层面。" 数字化 " 是基于大量的运营数据分析，对企业的运作逻辑进行数学建模，优化之后，反过来再指导企业日常运行。用现在时髦的语言就是 " 机器学习 "，系统反复学习你的数据和行为模式，最后比你更加专业，并反过来指导你。所以说数字化是一切信息化、数据化、智能化的夯实基础。

3. 数字化、信息化带来了数据化

数据化是指问题转化为可制表分析的量化形式的过程，最直观的就是企业形形色色的报表和报告。

4. 智能化是最终目标

智能化是信息化、数字化、数据化最终的目标，也是发展的必然趋势。从感觉到记忆到思维这一过程，称为 " 智慧 "，智慧的结果就产生了行为和语言，将行为和语言的表达过程称为 " 能力 "，两者合称 " 智能 "，将感觉、记忆、回忆、思维、语言、行为的整个过程称为智能过程，它是智力和能力的表现。

数字化产品数据基础重要性

随着企业的数据化建设需求不断深化的过程中，要想发挥大数据对实现企业数字化、智能化的能力，首先需要在充分了解业务需求的基础上，做好建设规划，以合理的成本确保投资效益最大化；而且，不要忽略数字化在工业软件基础性的重要作用。以产品数字化为基础驱动业务的信息化建设。数字化产品市面上一般是 CAD、CAPP、PDM、PLM、IPD；此类基于产品为核心的应用工具。

特别是 PDM、PLM 的产品类型，一种是基于数字化技术为主导的产品辅助软件，另一种基于信息化技术为主导的业务管理软件；本人一般定义为 ERP 的产品业务管理软件，因为此类软件不具备工业软件和数字化的特性，只具有业务软件和信息的特性。

4. 区块链密码算法是怎样的

区块链作为新兴技术受到越来越广泛的关注，是一种传统技术在互联网时代下的新的应用，这其中包括分布式数据存储技术、共识机制和密码学等。随着各种区块链研究联盟的创建，相关研究得到了越来越多的资金和人员支持。区块链使用的Hash算法、零知识证明、环签名等密码算法:

Hash算法

哈希算法作为区块链基础技术，Hash函数的本质是将任意长度（有限）的一组数据映射到一组已定义长度的数据流中。若此函数同时满足：

（1）对任意输入的一组数据Hash值的计算都特别简单；

（2）想要找到2个不同的拥有相同Hash值的数据是计算困难的。

满足上述两条性质的Hash函数也被称为加密Hash函数，不引起矛盾的情况下，Hash函数通常指的是加密Hash函数。对于Hash函数，找到使得被称为一次碰撞。当前流行的Hash函数有MD5,SHA1,SHA2,SHA3。

比特币使用的是SHA256，大多区块链系统使用的都是SHA256算法。所以这里先介绍一下SHA256。

1、 SHA256算法步骤

STEP1：附加填充比特。对报文进行填充使报文长度与448模512同余（长度=448mod512），填充的比特数范围是1到512，填充比特串的最高位为1，其余位为0。

STEP2：附加长度值。将用64-bit表示的初始报文（填充前）的位长度附加在步骤1的结果后（低位字节优先）。

STEP3：初始化缓存。使用一个256-bit的缓存来存放该散列函数的中间及最终结果。

STEP4：处理512-bit（16个字）报文分组序列。该算法使用了六种基本逻辑函数，由64 步迭代运算组成。每步都以256-bit缓存值为输入，然后更新缓存内容。每步使用一个32-bit 常数值Kt和一个32-bit Wt。其中Wt是分组之后的报文，t=1,2,...,16 。

STEP5：所有的512-bit分组处理完毕后，对于SHA256算法最后一个分组产生的输出便是256-bit的报文。

2、环签名

2001年，Rivest, shamir和Tauman三位密码学家首次提出了环签名。是一种简化的群签名，只有环成员没有管理者，不需要环成员间的合作。环签名方案中签名者首先选定一个临时的签名者集合,集合中包括签名者。然后签名者利用自己的私钥和签名集合中其他人的公钥就可以独立的产生签名,而无需他人的帮助。签名者集合中的成员可能并不知道自己被包含在其中。

环签名方案由以下几部分构成：

（1）密钥生成。为环中每个成员产生一个密钥对(公钥PKi,私钥SKi)。

（2）签名。签名者用自己的私钥和任意n个环成员(包括自己)的公钥为消息m生成签名a。

（3）签名验证。验证者根据环签名和消息m,验证签名是否为环中成员所签,如果有效就接收,否则丢弃。

环签名满足的性质：

（1）无条件匿名性:攻击者无法确定签名是由环中哪个成员生成,即使在获得环成员私钥的情况下,概率也不超过1/n。

（2）正确性:签名必需能被所有其他人验证。

（3）不可伪造性:环中其他成员不能伪造真实签名者签名,外部攻击者即使在获得某个有效环签名的基础上,也不能为消息m伪造一个签名。

3、环签名和群签名的比较

（1）匿名性。都是一种个体代表群体签名的体制，验证者能验证签名为群体中某个成员所签，但并不能知道为哪个成员，以达到签名者匿名的作用。

（2）可追踪性。群签名中，群管理员的存在保证了签名的可追踪性。群管理员可以撤销签名，揭露真正的签名者。环签名本身无法揭示签名者,除非签名者本身想暴露或者在签名中添加额外的信息。提出了一个可验证的环签名方案,方案中真实签名者希望验证者知道自己的身份,此时真实签名者可以通过透露自己掌握的秘密信息来证实自己的身份。

（3）管理系统。群签名由群管理员管理，环签名不需要管理，签名者只有选择一个可能的签名者集合，获得其公钥，然后公布这个集合即可，所有成员平等。

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5. 区块链技术是什么未来可能用于哪些方面

区块链是一种分布式共享记账的技术，它要做的事情就是让参与的各方能够在技术层面建立信任关系。区块链可以大致分成两个层面，一是做区块链底层技术;二是做区块链上层应用，即基于区块链的改造、优化或者创新应用。
区块链在几个领域已经开展应用了，第一个数字资产领域，除了我们看到的一些积分、入住卡，也包括各种其他的资产，有资产数据化的过程。
第二个领域是贸易金融领域，因为贸易金融领域本来是多环节参与、多方参与的方式，区块链可以极大提高中间的效率，使得原来很多达到替代品的效果。
第三个领域用到的是股权，是公司股权像一些区域性的股权交易中心，目的是解决股权对交易之间的便捷，是相对流通做一个便捷。目前来看，区块链多中心的体系确实能够提高效率降低成本的。
信链是垂直于区块链领域的新闻资讯与数据挖掘的信息资讯平台，希望对您有所帮助。

6. 什么是物联网，什么是大数据，什么是区块链

1.什么是物联网

其实简单的来说，大数据就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。

大数据的特征

大数据是指以服务于决策为目的，需要新型数据处理模式才能对其内容进行采集、存储、管理和分析的海量、高增长率和多样化的信息资本。

大数据具有如下本质特征：

1.根本目的是服务于决策，大数据能够帮助各类组织和个人大幅度提升决策能力，做出更好的决策和判断;

2.量度大，大数据通常是指100T以上的数据量，这难以依靠传统的计算手段有效计算，而必须依靠新的计算手段和数据挖掘工具;

3.频率高，大数据是用户参与与互动而产生的数据，根据用户的网络痕迹来及时地了解用户的相关数据，这种数据是按照天甚至小时来计的高频数据。而传统的数据频率都很低，很多数据是按照月甚至按照年份来计算的;

4.速度快，大数据是实时性的数据，能够实时反应。例如，在网络搜索框输入一个关键词，能够瞬间呈现，而传统的数据收集方式则是严重滞后的;

5.永远在线。在线是大数据的前提条件，从这个角度来说，大数据是永远在线的，能够随时被调用的。大数据通过分析各种网络终端上的用户痕迹，能够更好地分析用户的行为、情感、思想、爱好与需求，来更好地进行决策和分析。

大数据的三大关键点

首先，数据的可获得度。目前在国内，大数据的发展严重受制于政府信息的公开性不够，很多数据难以获得，导致难以实现真正的大数据挖掘和分析，这就要求政府及时开放更多的数据，以提高数据的可获得度。

其次，进行科学的模型建构。模型的科学性直接决定着数据分析的质量，这就要求有高超的建模水平，当然数据量越多也有助于模型的合理构建。

第三，利用专家对观点进行提炼。为决策提供依据的基于数据挖掘的独到、高质量的观点，高度依赖于高质量的数据解释，这就体现了行业专家的价值。

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7. 区块链技术是如何与大数据结合起来应用的

重庆金窝窝分析：区块链以其可信任性、安全性和不可篡改性，让更多数据被解放出来，推进数据的海量增长。
区块链的可追溯特性使得数据从采集、交易、流通，以及计算分析的每一步记录都可以留存在区块链上，使得数据的质量获得前所未有的强信任背书，也保证了数据分析结果的正确性和数据挖掘的效果。

8. 什么是区块链加密算法

区块链加密算法（EncryptionAlgorithm）
非对称加密算法是一个函数，通过使用一个加密钥匙，将原来的明文文件或数据转化成一串不可读的密文代码。加密流程是不可逆的，只有持有对应的解密钥匙才能将该加密信息解密成可阅读的明文。加密使得私密数据可以在低风险的情况下，通过公共网络进行传输，并保护数据不被第三方窃取、阅读。
区块链技术的核心优势是去中心化，能够通过运用数据加密、时间戳、分布式共识和经济激励等手段，在节点无需互相信任的分布式系统中实现基于去中心化信用的点对点交易、协调与协作，从而为解决中心化机构普遍存在的高成本、低效率和数据存储不安全等问题提供了解决方案。
区块链的应用领域有数字货币、通证、金融、防伪溯源、隐私保护、供应链、娱乐等等，区块链、比特币的火爆，不少相关的top域名都被注册，对域名行业产生了比较大的影响。

9. 数据挖掘大战 机器怎么做到“见信如面”

数据挖掘大战 机器怎么做到“见信如面”
大数据杀熟？隐私换便捷？一度被热捧的大数据挖掘，近日站在了舆论的风口浪尖：一些商家利用大数据挖掘技术“杀熟”被网友亲测证实；网络董事长兼CEO李彦宏一句“中国人对隐私问题没有那么敏感”，更是让它的处境雪上加霜。大数据挖掘技术就像一位有了负面新闻的明星，霎时间光彩暗淡，似乎变成了偷人隐私的小贼。
《大数据时代》一书畅销之后的几年，大数据虽不再那么当红，但并未隐退，它的持续发展已成为人工智能得以实现的基础之一。
那么，大数据挖掘究竟是怎样的技术？从诞生发展至今，那些埋头苦干的技术人员又让它长了哪些本领？面对大数据难以管理的问题，有没有技术手段加以控制？
用户画像：机器给人类贴标签
“通过打标签的方式建立用户画像，是数据挖掘常用的一种技术。”北京大学计算机科学技术研究所多媒体信息处理研究室主任彭宇新教授解释，建立用户画像就是利用社交网络的信息，根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息，抽象出一个标签化的用户模型，目标是使机器实现类似于人的“见信如面”的能力。社交网络数据是实现这一目标的基础，机器对人的“初相见”多是源自于对社交网络数据的挖掘。
标签，通常是通过对用户信息进行分析得到的高度精炼的特征标识，使得机器方便做信息提取、聚合分析等处理。标签本身无需再做过多文本分析等处理工作，这为利用机器提取标准化信息提供了便利。
“有了标签，计算机就能够自动处理与人相关的信息，能够通过算法、模型逐步‘理解’ 人。”彭宇新介绍，多个标签共同完成画像，整个过程可分三步走：一是采集数据，即基于文本的信息抓取，口语称为“爬数据”；二是用户行为建模，通过机器学习技术，形成算法模型，判断用户可能的一些行为；三是可视化展现，把机器运算出来的结果，通过能让人类理解的方式展现出来。这三步是多轮调整的，在实际应用中，根据结果的反馈，以及业务需求，可能进行二次建模等调整。
整个过程的影响参数是相对多元的，不同的行为类型，对于标签信息的权重影响也不同。以应用最广的商品营销为例，比如网售红酒，如果“购买”权重计为5，仅“浏览”计为1，加上浏览间隔、驻留时长、生活习惯等，通过复杂的算法最终呈现出一个标签的权重，再形成画像。
基于用户画像技术，大数据挖掘进行分类和关联规则计算等分析：例如喜欢红酒的用户有多少，喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌等等。
跨媒体智能识别：为计算机装上慧眼
“以前文本信息占主流，现在图像、视频等多媒体数据铺天盖地而来。”彭宇新说，后者目前占据大数据的80%以上。
数据类型发生的巨大变化，使得智能识别的任务更加艰巨。“管不住”和“用不好”的问题日益凸显。“机器只能读懂自己的语言。”彭宇新说，人类世界的所有语言都要转化为机器理解的语言才能被识别，以前只处理文本相对简单，而现在要加上复杂的图像、视频等数据。
“例如，世界上有数千种鸟类，很多种的差异非常细微，即使是有专业知识的人类也很难准确辨认，计算机自动识别的难度就更大了。”彭宇新说，图像、视频内容理解的难点在于如何进行语义自动识别，这也是他们团队多年攻关的课题之一，为此团队发明了基于注意力模型和深度增量学习的识别方法。
注意力模型，顾名思义是让计算机自动定位图像的显著性区域，以此提高检测精度；深度增量学习，是指计算机能够利用已经学到的知识加速对新知识的学习，同时通过动态扩容以支持新概念的检测。
新模型新算法的发力，帮助机器快速识别图像、视频的语义信息。彭宇新团队近年来六次参加国际权威评测TRECVID的视频样例搜索比赛均获第一名，并在与卡内基梅隆大学、牛津大学、IBMWatson研究中心等参赛队伍的较量中胜出。其中一个题目就是在464个小时的视频中快速准确地找出所有的伦敦地铁标志，彭宇新团队仅用了不到1秒就成功胜出，获得第一名。
单媒体信息的分析与识别之上，如何进一步让机器像人类一样能看、能理解呢？
为达到跨媒体信息融合与一体化分析识别的目的，项目团队首先把数据按照不同媒体类型自动分发到对应的分析与识别模块。例如，对视频镜头进行分割、对关键帧进行提取，然后分发到镜头检索、片断检索、视频字幕识别等模块中，对单媒体分析结果进行跨媒体语义关联分析，实现跨媒体信息的语义协同。“一种常用的方法是构建第三方空间进行跨媒体关联。”彭宇新说，“计算机根据我们教它的模型分别为图像、视频、文本、音频抽取表征，再共同投射到一个第三方空间中，这样不同媒体的信息就可以对话了。”
技术的“抽丝剥茧”，让图像、视频中的信息可以如文本一般精确透明。“我们是瞄着应用去的，准确率、处理速度都经过多年的优化，已经可以进行实际应用了。”彭宇新介绍，这项技术不仅帮助新闻媒体等行业进行数据管理和检索，还在助力互联网管理部门对大数据进行分析与监测。
延伸阅读
匿名处理：可预期的隐私保护对策
打破信息控制权几乎不可能，但隐私保护却有个很便捷的方法。北京邮电大学教授杨义先的《安全简史》中有个形象的比喻，如果数据在网上“裸奔”，为了不被溯源，最便捷的安全手段是“把脸捂住”。这就是所谓的“匿名化处理机制”。
“用户隐私保护的相关规定要求，数据公司在售卖数据时，需要对数据进行匿名化处理。”北京大学计算机科学技术研究所研究员赵东岩说。但为了精准定位、推送服务，匿名化处理可能被忽视。“精准意味着目标客户群的ID指向，而不是向群体发送，因此，个性化推送和匿名化处理在目前的技术中是相互冲突的。”
针对上面的冲突，业界的先行者提出一种区块链的解决思路。“我称它为OF ID。”北京领主科技公司研究人员刘伟泰说，“大数据的本质是群体研究，但是群体粒度可以细一些，此外，区块链技术可以授予用户授权的方法。”
不难想象，随着新技术的不断创新，会有更多用于信息安全的技术突破，不是一门心思用于大数据挖掘，而是也能用于制衡“信息控制权”。

10. 区块链哈希算法是什么

哈希算法也被称为“散列”，是区块链的四大核心技术之一。是能计算出一个数字消息所对应的、长度固定的字符串（又称消息摘要）的算法。由于一段数据只有一个哈希值，所以哈希算法可以用于检验数据的完整性。在快速查找和加密算法的应用方面，哈希算法的使用非常普遍。

在互联网时代，尽管人与人之间的距离更近了，但是信任问题却更严重了。 现存的第三方中介组织的技术架构都是私密而且中心化的，这种模式永远都无法从根本上解决互信以及价值转移的问题。因此，区块链技术将会利用去中心化的数据库架构完成数据交互信任背书，实现全球互信的一大跨步。在这一过 程中，哈希算法发挥了重要作用。

散列算法是区块链中保证交易信息不被篡改的单向密码机制。区块链通过散列算法对一个交易区块中的交易进行加密，并把信息压缩成由一串数字和字母组成的散列字符串。区块链的散列值能够唯一而准确地标识一个区块。在验证区块的真实性时，只需要简单计算出这个区块的散列值，如果没有变化就 意味着这个区块上的信息是没有被篡改过的。

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