15、数据聚合器的精准定向营销与区块链数据库应用

数据聚合器的精准定向营销与区块链数据库应用

1. 用户同意记录

用户能够同意作为用户细分查询的目标,还能对希望公开的数据部分及同意的有效期表达条件。在查询时,原则上应排除未同意使用查询中特定字段或信息的用户,否则可能因信息的隐性隐藏导致不匹配的用户被匹配。

用户还可调节允许的通信量,甚至进行更精细的定制,比如避免在一周中的特定时间被联系。这需要某种用户同意记录(User Consent Record,UCR),至少包含以下主要元素:
- 用户的不透明匿名标识符。
- 同意的要求、范围和限制的表述。
- 用户对上述信息的数字签名。

聚合器会将这些 UCR 提交给 ConsentRecordRegistry 智能合约,该合约还允许用户随时撤销同意。标识符由聚合器生成,用于将 UCR 与其内部数据库关联。这些记录将由聚合器加密,仅用于监管审计。

用户同意还可表达对特定类型的产品或使用这些产品的公司的同意。这可能需要相应的模式来描述,但为简便起见此处省略。这些同意可作为额外的筛选条件。

2. 身份知识声明

通过经纪人进行定向营销的一个基本问题是避免向已成为特定品牌客户的用户发送通信。这需要聚合器和营销人员之间进行单向通信,因为不应有用户数据流向营销人员。一种可能的解决方案是使用身份知识声明(Claims of Knowledge of Identity,CKIs),营销人员分享最小数据片段(如身份证号码 + 标准化姓名 + 出生日期)的哈希值,聚合器通过匹配该哈希值来确定是否应就特定营销请求联系某个用户。

然而,这种解决方案并不完全令人满意,因为它实际上向聚合器透露了个人信息

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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