32、区块链数据知识图谱、模糊运算及在线教育发展趋势

区块链数据知识图谱、模糊运算及在线教育发展趋势

1. 区块链数据知识图谱

在债权文件执行智能系统中，数据分析和数据库设计具有司法特性，需要对数据生成、处理和存储的全过程进行细致分析。系统结构图呈现了一种数据流过程，在个人和金融机构建立借贷关系后，赋予债权文件强制执行效力。其中，区块链的数据分布结构尤为重要，主要包括以下几类数据：

1.1 输入数据

强大的公证云平台针对每笔贷款都有大量输入数据，通过公证验证确保数据的真实性和准确性。大量数据会形成具有法律证据效力的大数据池，并在此基础上逐渐形成大量宽表数据。

1.2 金融标签数据

这类数据确保贷款前金融合规性的“双重验证”以及云平台的公证。其数据获取范围实际上延伸到贷款阶段甚至法院执行阶段，对金融机构、贷款人、公证人和法院都具有事实证据的作用。

1.3 信用判断相关数据

基于贷款人的分布、社会关系网络、心理行为特征、在线消费记录以及其他资产交易的动态特征等数据的获取，通过对贷款人社会关系和交易行为特征的深度挖掘，可以初步判断其信用状况。

1.4 反欺诈数据

通过内部和第三方渠道获取高质量多源数据，进一步挖掘数据的顺序信息和横截面的空间结构，提出更精细的时空紧密耦合贷款人数据分析框架，从而对贷款人的多模态信息做出结论。

1.5 验证类型数据

通过整合金融机构内部数据、上述电商标签和反欺诈数据，构建多层次的贷款人信用知识图谱数据库和时空变化模型。验证数据是包含多种关系的知识图谱，用于进行准确的纠错、补全和推理。