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微云全息（NASDAQ:HOLO）： 混合區塊鏈可靠性預測模型推動(dòng)區塊鏈節點(diǎn)評估技術(shù)革新

2025/10/17 10:47:14     

在當今科技領(lǐng)域，區塊鏈技術(shù)與基于區塊鏈的去中心化應用程序備受矚目。在公共區塊鏈系統架構下，用戶(hù)需連接第三方對等體或自行運行對等體以接入 P2P 區塊鏈網(wǎng)絡(luò )參與交互與交易。然而，連接不可靠區塊鏈對等體存在諸多問(wèn)題。這會(huì )造成資源浪費，如計算、網(wǎng)絡(luò )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(hù)加密貨幣丟失，因為區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(huì )損害用戶(hù)財產(chǎn)權益。

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

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

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

接著(zhù)進(jìn)入可靠性因素提取環(huán)節。微云全息運用數據挖掘技術(shù)與算法，從請求歷史數據中精準提取塊哈希與塊高度等關(guān)鍵因素。提取塊哈希時(shí)，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塊鏈賬本數據確定區塊位置編號。


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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塊鏈用戶(hù)和對等體之間的復雜關(guān)系網(wǎng)絡(luò )，開(kāi)展協(xié)同預測工作。這一過(guò)程中，模型會(huì )首先構建用戶(hù)與對等體之間的關(guān)系矩陣，通過(guò)對用戶(hù)的交易行為模式、偏好、歷史交互記錄等多維度數據的分析，確定不同用戶(hù)之間以及用戶(hù)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(lèi)型偏好以及經(jīng)常與相同對等體進(jìn)行交互的用戶(hù)，模型會(huì )將其歸為相似用戶(hù)群體。然后，基于這些相似關(guān)系，采用混合線(xiàn)性回歸算法進(jìn)行協(xié)同預測?；旌暇€(xiàn)性回歸算法能夠綜合考慮多個(gè)自變量（即提取出的區塊鏈相關(guān)因素）與因變量（區塊鏈節點(diǎn)可靠性）之間的線(xiàn)性與非線(xiàn)性關(guān)系，通過(guò)構建復雜的數學(xué)模型，對不同用戶(hù)在與特定區塊鏈對等體進(jìn)行交互時(shí)的可靠性進(jìn)行預測。在模型訓練過(guò)程中，會(huì )使用大量的歷史數據樣本對混合線(xiàn)性回歸模型的參數進(jìn)行優(yōu)化調整，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方法更高的準確性，為不同用戶(hù)生成個(gè)性化的區塊鏈節點(diǎn)可靠性預測結果。這一成果對于區塊鏈技術(shù)的廣泛應用與健康發(fā)展具有極為重要的意義。在實(shí)際應用場(chǎng)景中，無(wú)論是普通用戶(hù)在選擇可靠的區塊鏈服務(wù)提供商或對等體時(shí)，還是企業(yè)在構建大規模區塊鏈應用系統并進(jìn)行節點(diǎn)管理與優(yōu)化時(shí)，H - BRP 模型所提供的精準可靠性預測結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點(diǎn)而帶來(lái)的資源浪費與財產(chǎn)損失風(fēng)險，從而推動(dòng)區塊鏈技術(shù)在更加安全、可靠、高效的軌道上不斷發(fā)展前行。