本發(fā)明涉及區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，具體涉及基于社交網(wǎng)絡(luò)的區(qū)塊鏈存儲方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N分布式賬本技術(shù)，實現(xiàn)去中心化、防篡改和可信任的數(shù)據(jù)存儲和交易驗證。它應(yīng)用于加密貨幣、供應(yīng)鏈管理、金融服務(wù)等領(lǐng)域。區(qū)塊鏈改變了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理方式，提供安全、高效和可靠的數(shù)據(jù)交換，賦予個人和組織更大的控制權(quán)，提高交易的透明度和可追溯性。作為一種革命性技術(shù)，區(qū)塊鏈有望推動社會和經(jīng)濟的進一步發(fā)展。

2、隨著區(qū)塊鏈用戶增多以及應(yīng)用領(lǐng)域的擴大，區(qū)塊鏈的可擴展性成為了其發(fā)展的一個瓶頸。其中，數(shù)據(jù)存儲更是在區(qū)塊鏈的可擴展性中扮演著不可分割的重要角色。區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點需要保存一份完整的數(shù)據(jù)賬本，用戶交易量的增多，勢必會增加節(jié)點數(shù)據(jù)存儲的開銷。而當(dāng)用戶需要檢索某部分?jǐn)?shù)據(jù)時，查詢代價也會隨之增大。據(jù)統(tǒng)計，截至2023年5月，比特幣的數(shù)據(jù)存儲量已經(jīng)超過了460gb，而以太坊的則是超過了610gb。這阻礙了一些資源較少的設(shè)備(如手機、平板等)加入?yún)^(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)。此外，伴隨著區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)吞吐量的提升，設(shè)備對存儲能力的要求就變得更加重要，這增加了區(qū)塊鏈節(jié)點對海量數(shù)據(jù)的存儲和查詢的負擔(dān)。極端情況下，區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中，有能力承擔(dān)存儲和查詢開銷的節(jié)點會逐漸減少，這會使得區(qū)塊鏈從分布式發(fā)展為集中式網(wǎng)絡(luò)，明顯違背了區(qū)塊鏈去中心化的特點。

3、為了提高區(qū)塊鏈系統(tǒng)在數(shù)據(jù)存儲方面的擴展性，目前的工作主要分為鏈上存儲和鏈下存儲。例如現(xiàn)有公開文獻《區(qū)塊鏈存儲可擴展技術(shù)及其應(yīng)用研究》，該現(xiàn)有文獻中，提出了一種基于應(yīng)用程序數(shù)據(jù)剪枝的存儲擴展方案。該方案從修剪掉未來小概率會被花費的未花費的交易輸出(unspenttransactionoutput，utxo)角度進行存儲擴展。通過對真實的比特幣系統(tǒng)歷史不同區(qū)塊高度范圍內(nèi)大量utxo集合數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析得到對應(yīng)的壽命分布，提出針對utxo類型應(yīng)用程序數(shù)據(jù)集合的修剪策略。首先為記錄剪枝周期內(nèi)被花費的所有utxo壽命的分布狀態(tài)，提出utxo分布動態(tài)更新算法。該算法在區(qū)塊生成過程中，根據(jù)從前一區(qū)塊繼承的分布狀態(tài)和剪枝界限參數(shù)計算上鏈交易所引用的utxo壽命并更新對應(yīng)分布，打包放入?yún)^(qū)塊中以實現(xiàn)分布狀態(tài)在剪枝周期內(nèi)每個區(qū)塊高度的可驗證連續(xù)傳遞。此外，為實現(xiàn)修剪結(jié)果的穩(wěn)定性且符合交易規(guī)律，提出utxo集合動態(tài)剪枝算法。該算法根據(jù)utxo的壽命分布狀態(tài)，基于周期剪枝界限參數(shù)修剪掉未來小概率會被花費的utxo，同時完成剪枝界限參數(shù)的更新。本文針對提出的存儲擴展方案進行了安全性分析，證明修剪后的數(shù)據(jù)依然具有完整性和可驗證性。同時實驗結(jié)果表明擴展方案在對完整utxo集合進行高強度修剪的同時，保證了修剪后數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。其中鏈上存儲主要是通過采用輕節(jié)點/全節(jié)點、剪枝、編碼、分片等方式對數(shù)據(jù)進行處理。而鏈下存儲則是將數(shù)據(jù)移到區(qū)塊鏈以外(如第三方服務(wù)器)進行處理來實現(xiàn)鏈下處理及鏈上驗證的過程，或者是將區(qū)塊鏈融入現(xiàn)有的分布式數(shù)據(jù)庫中，實現(xiàn)混合分布式數(shù)據(jù)庫的訪問控制和數(shù)據(jù)管理。然而，大部分工作基于信任的假設(shè)或是會造成網(wǎng)絡(luò)帶寬、計算資源的過度負載。例如公布號為cn115547369a的現(xiàn)有發(fā)明專利申請文獻《一種基于區(qū)塊鏈的分布式存儲裝置》，該現(xiàn)有裝置包括：包括pc端、服務(wù)器機組、存儲機組、檢測模塊、控制模塊和環(huán)境參數(shù)調(diào)節(jié)模塊；服務(wù)器機組內(nèi)設(shè)置有區(qū)塊鏈分布式存儲網(wǎng)絡(luò)；區(qū)塊鏈分布式存儲網(wǎng)絡(luò)用于將pc端上傳的數(shù)據(jù)存儲于存儲機組內(nèi)；檢測模塊設(shè)置于存儲機組的預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，檢測模塊用于檢測存儲機組所在環(huán)境的參數(shù)；控制模塊和環(huán)境參數(shù)調(diào)節(jié)模塊連接；控制模塊用于根據(jù)存儲機組所在環(huán)境的參數(shù)控制環(huán)境參數(shù)調(diào)節(jié)模塊；環(huán)境參數(shù)調(diào)節(jié)模塊用于調(diào)節(jié)存儲機組所在環(huán)境的參數(shù)。前述現(xiàn)有技術(shù)中的ebsf將節(jié)點劃分成委員會，一個委員會中的節(jié)點共同保存完整的區(qū)塊鏈賬本數(shù)據(jù)，每個節(jié)點分?jǐn)偟臄?shù)據(jù)量就回變少。然而，委員會內(nèi)的節(jié)點需要基于互相信任的假設(shè)，這在現(xiàn)實中其實是很難實現(xiàn)的。而且文中并沒有指出如何將節(jié)點進行劃分來提高委員會內(nèi)節(jié)點之間的信任度；一些策略通過對區(qū)塊編碼來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的壓縮，節(jié)點可以通過解碼編碼數(shù)據(jù)來恢復(fù)原始的區(qū)塊數(shù)據(jù)，這一過程會消耗網(wǎng)絡(luò)的計算資源；此外，鏈下存儲由于是在區(qū)塊鏈之外處理交易，一般需要第三方擔(dān)保人來驗證交易的正確性，這種場景下，鏈上節(jié)點對擔(dān)保人的信任就尤為重要。為了避免信任對數(shù)據(jù)存儲的限制，，jidar讓節(jié)點只存儲感興趣的交易以及相關(guān)的merkle分支。例如公布號為cn116303329a的現(xiàn)有發(fā)明專利申請文獻《基于區(qū)塊鏈的分布式存儲方法》，該現(xiàn)有方法包括：s1.前端對文件進行分片，得到各字節(jié)分片的內(nèi)容標(biāo)識符；s2.將所有字節(jié)分片的內(nèi)容標(biāo)識符構(gòu)造成一個梅克爾樹(merkle?tree)，得到樹根的，此即為整個文件的；s3.獲取在線的存儲節(jié)點信息，將節(jié)點地址哈希與文件的進行異或計算，得到每個節(jié)點與文件的距離；s4.根據(jù)距離大小，選擇最近的一個或多個節(jié)點進行存儲。然而，文中并沒有指出如何確定感興趣的交易，只是單純的將節(jié)點涉及的交易進行存儲。

4、綜上，現(xiàn)有技術(shù)存在節(jié)點存儲負擔(dān)較大、存儲和查詢效率較低以及存儲代價均衡程度不高的技術(shù)問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于：如何解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的節(jié)點存儲負擔(dān)較大、存儲和查詢效率較低以及存儲代價均衡程度不高的技術(shù)問題。

2、本發(fā)明是采用以下技術(shù)方案解決上述技術(shù)問題的：基于社交網(wǎng)絡(luò)的區(qū)塊鏈存儲方法包括：

3、s1、采集節(jié)點交易數(shù)據(jù)，根據(jù)節(jié)點交易數(shù)據(jù)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)交易圖，從網(wǎng)絡(luò)交易圖中挖掘出節(jié)點間社交距離，以得到社交關(guān)系數(shù)據(jù)、發(fā)生交易概率，并構(gòu)建節(jié)點分配的多目標(biāo)優(yōu)化問題；

4、s2、根據(jù)社交關(guān)系，劃分網(wǎng)絡(luò)交易圖中的節(jié)點，得到不同的社區(qū)，使得節(jié)點存儲的同社區(qū)節(jié)點的相關(guān)交易，求解多目標(biāo)優(yōu)化問題；

5、s3、根據(jù)單節(jié)點存儲代價、單節(jié)點查詢代價，將網(wǎng)絡(luò)交易圖中的網(wǎng)絡(luò)整體存儲代價、網(wǎng)絡(luò)整體查詢代價，建模成多目標(biāo)優(yōu)化模型，以最小化網(wǎng)絡(luò)交易圖中的網(wǎng)絡(luò)整體存儲代價、網(wǎng)絡(luò)整體查詢代價；

6、s4、采用多種群蟻群算法，求解網(wǎng)絡(luò)整體存儲代價、網(wǎng)絡(luò)整體查詢代價，分配交易存儲位置，以均衡網(wǎng)絡(luò)交易圖的存儲代價、查詢代價。

7、本發(fā)明基于社交網(wǎng)絡(luò)設(shè)計區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)存儲技術(shù)，根據(jù)節(jié)點的社交關(guān)系將節(jié)點分配到特定社區(qū)內(nèi)，通過對存儲代價和查詢代價的建模，構(gòu)建節(jié)點分配優(yōu)化問題，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲優(yōu)化，達到存儲代價和查詢代價均衡的目標(biāo)。

8、本發(fā)明實現(xiàn)了基于社交網(wǎng)絡(luò)的區(qū)塊鏈存儲。本發(fā)明結(jié)合區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中用戶的社交關(guān)系，對網(wǎng)絡(luò)的存儲代價和查詢代價進行聯(lián)合建模，并利用多種群遺傳蟻群算法對多目標(biāo)優(yōu)化問題進行求解，從而在保證查詢代價在容忍范圍內(nèi)，達到最小化整體存儲代價的目標(biāo)。

9、在更具體的技術(shù)方案中，s1包括：

10、s11、將網(wǎng)絡(luò)交易圖中，所有節(jié)點存儲的數(shù)據(jù)量，設(shè)置為網(wǎng)絡(luò)整體存儲代價，最小化處理網(wǎng)絡(luò)整體存儲代價；

11、s12、定義查詢代價為，獲取節(jié)點從網(wǎng)絡(luò)交易圖中的其余節(jié)點獲取交易數(shù)據(jù)時產(chǎn)生的消耗參數(shù)，設(shè)置為整體網(wǎng)絡(luò)查詢代價，最小化處理網(wǎng)絡(luò)整體查詢代價；

12、s13、對節(jié)點的保存數(shù)據(jù)量、同時隙內(nèi)隸屬關(guān)系，制定限制條件。

13、本發(fā)明提出了一種基于社交網(wǎng)絡(luò)的區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)存儲技術(shù)。通過挖掘區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中用戶之間的社交關(guān)系來提高區(qū)塊鏈系統(tǒng)的存儲和查詢效率。

14、在更具體的技術(shù)方案中，s11中，利用下述邏輯，最小化處理網(wǎng)絡(luò)整體存儲代價：

15、

16、式中，m為社區(qū)數(shù)目，n為節(jié)點數(shù)目，si為節(jié)點ni相關(guān)的數(shù)據(jù)量，變量xik表示節(jié)點ni是否處于社區(qū)ck中，變量xik表示節(jié)點ni與社區(qū)ck的隸屬關(guān)系。

17、在更具體的技術(shù)方案中，s12中，消耗參數(shù)包括：網(wǎng)絡(luò)消耗、節(jié)點處理查詢請求的消耗。

18、在更具體的技術(shù)方案中，s12中，利用下述邏輯，最小化處理網(wǎng)絡(luò)整體查詢代價：

19、

20、式中，n為節(jié)點數(shù)目，vi表示節(jié)點ni訪問其他節(jié)點的訪問概率集合，任意的vij∈vi，表示節(jié)點i訪問節(jié)點j的概率，sj為節(jié)點nj相關(guān)的數(shù)據(jù)量，cij為從節(jié)點ni到節(jié)點nj的單位數(shù)據(jù)量的通訊代價，σij表示兩個節(jié)點是否位于同一個社區(qū)。

21、本發(fā)明定義了用戶感興趣的交易包括自身參與的交易以及未來可能發(fā)生關(guān)系的對象的交易，并創(chuàng)新性地將社交關(guān)系應(yīng)用于區(qū)塊鏈存儲研究中，來預(yù)測用戶未來的交易對象，從而能夠更好地對網(wǎng)絡(luò)中的用戶進行社區(qū)劃分。

22、在更具體的技術(shù)方案中，s2包括：

23、s21、針對網(wǎng)絡(luò)整體存儲代價、網(wǎng)絡(luò)整體查詢代價的多目標(biāo)優(yōu)化問題，創(chuàng)建螞蟻種群；

24、s22、設(shè)定存儲節(jié)約率、查詢代價增長率，求取網(wǎng)絡(luò)整體存儲代價、網(wǎng)絡(luò)整體查詢代價的閾值限制條件；

25、s23、使得存儲種群ants、查詢種群antq，在各自的搜索空間內(nèi)進行解搜索操作，得到存儲種群解；

26、s24、計算存儲種群解x；

27、具體地，前述x為一個由0或者1組成的n行m列的矩陣，n為網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點數(shù)目，m為社區(qū)的數(shù)目，記錄著節(jié)點隸屬社區(qū)的情況。根據(jù)解x，可以通過下列式子計算存儲代價：

28、

29、式中，m為社區(qū)數(shù)目，n為節(jié)點數(shù)目，si為節(jié)點ni相關(guān)的數(shù)據(jù)量，變量xik表示節(jié)點ni是否處于社區(qū)ck中，變量xik表示節(jié)點ni與社區(qū)ck的隸屬關(guān)系，并且變量xik矩陣x第i行第k列的值。同理，可以計算出查詢代價：

30、

31、式中，n為節(jié)點數(shù)目，vi表示節(jié)點ni訪問其他節(jié)點的訪問概率集合，任意的vij∈vi，表示節(jié)點i訪問節(jié)點j的概率，sj為節(jié)點nj相關(guān)的數(shù)據(jù)量，cij為從節(jié)點ni到節(jié)點nj的單位數(shù)據(jù)量的通訊代價，σij表示兩個節(jié)點是否位于同一個社區(qū)，即矩陣x的第i行和第j行是否有相同列的值為1。從而得到存儲種群解的對應(yīng)存儲代價、對應(yīng)查詢代價，將對應(yīng)存儲代價、對應(yīng)查詢代價與限制條件比較；

32、s25、獲取并根據(jù)比較結(jié)果，處理存儲種群ants所維護的信息素數(shù)據(jù)。

33、本發(fā)明中的用戶在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中被當(dāng)做一個節(jié)點，每個節(jié)點會選擇自己感興趣的數(shù)據(jù)進行存儲。這里感興趣的數(shù)據(jù)主要指用戶參與的交易數(shù)據(jù)以及未來可能會使用的交易數(shù)據(jù)。這種方式減輕了節(jié)點存儲整個賬本的負擔(dān)，也顧及了節(jié)點存儲數(shù)據(jù)的意愿。

34、在更具體的技術(shù)方案中，s21中，螞蟻種群包括：存儲種群ants、查詢種群antq。

35、在更具體的技術(shù)方案中，s25中，對信息素數(shù)據(jù)進行更新操作、折扣操作、變異操作以及交叉操作。

36、本發(fā)明對網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的存儲代價和查詢代價進行聯(lián)合建模求解，并證明了該多目標(biāo)優(yōu)化問題是np難的。通過設(shè)定存儲節(jié)約率和查詢代價增長率，可以求得社區(qū)大小的范圍值以及網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的社區(qū)分配情況，從而在保證查詢代價在容忍范圍內(nèi)的前提下，達到最小化整體存儲代價的目標(biāo)。

37、在更具體的技術(shù)方案中，s4中，調(diào)節(jié)存儲節(jié)約率、查詢代價容忍率，以分配交易存儲位置。

38、在更具體的技術(shù)方案中，基于社交網(wǎng)絡(luò)的區(qū)塊鏈存儲系統(tǒng)包括：

39、節(jié)點社交關(guān)系挖掘模塊，用以采集節(jié)點交易數(shù)據(jù)，根據(jù)節(jié)點交易數(shù)據(jù)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)交易圖，從網(wǎng)絡(luò)交易圖中挖掘出節(jié)點間社交距離，以得到社交關(guān)系數(shù)據(jù)、發(fā)生交易概率，并構(gòu)建節(jié)點分配的多目標(biāo)優(yōu)化問題；

40、多目標(biāo)優(yōu)化問題求解模塊，用以根據(jù)社交關(guān)系，劃分網(wǎng)絡(luò)交易圖中的節(jié)點，得到不同的社區(qū)，使得節(jié)點存儲的同社區(qū)節(jié)點的相關(guān)交易，求解多目標(biāo)優(yōu)化問題，多目標(biāo)優(yōu)化問題求解模塊與節(jié)點社交關(guān)系挖掘模塊連接；

41、存儲查詢代價優(yōu)化模塊，用以根據(jù)單節(jié)點存儲代價、單節(jié)點查詢代價，將網(wǎng)絡(luò)交易圖中的網(wǎng)絡(luò)整體存儲代價、網(wǎng)絡(luò)整體查詢代價，建模成多目標(biāo)優(yōu)化模型，以最小化網(wǎng)絡(luò)交易圖中的網(wǎng)絡(luò)整體存儲代價、網(wǎng)絡(luò)整體查詢代價，存儲查詢代價優(yōu)化模塊與多目標(biāo)優(yōu)化問題求解模塊連接；

42、代價均衡模塊，用以采用多種群蟻群算法，求解網(wǎng)絡(luò)整體存儲代價、網(wǎng)絡(luò)整體查詢代價，分配交易存儲位置，以均衡網(wǎng)絡(luò)交易圖的存儲代價、查詢代價，代價均衡模塊與存儲查詢代價優(yōu)化模塊連接。

43、本發(fā)明相比現(xiàn)有技術(shù)具有以下優(yōu)點：

44、本發(fā)明基于社交網(wǎng)絡(luò)設(shè)計區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)存儲技術(shù)，根據(jù)節(jié)點的社交關(guān)系將節(jié)點分配到特定社區(qū)內(nèi)，通過對存儲代價和查詢代價的建模，構(gòu)建節(jié)點分配優(yōu)化問題，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲優(yōu)化，達到存儲代價和查詢代價均衡的目標(biāo)。

45、本發(fā)明實現(xiàn)了基于社交網(wǎng)絡(luò)的區(qū)塊鏈存儲。本發(fā)明結(jié)合區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中用戶的社交關(guān)系，對網(wǎng)絡(luò)的存儲代價和查詢代價進行聯(lián)合建模，并利用多種群遺傳蟻群算法對多目標(biāo)優(yōu)化問題進行求解，從而在保證查詢代價在容忍范圍內(nèi)，達到最小化整體存儲代價的目標(biāo)。

46、本發(fā)明提出了一種基于社交網(wǎng)絡(luò)的區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)存儲技術(shù)。通過挖掘區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中用戶之間的社交關(guān)系來提高區(qū)塊鏈系統(tǒng)的存儲和查詢效率。

47、本發(fā)明定義了用戶感興趣的交易包括自身參與的交易以及未來可能發(fā)生關(guān)系的對象的交易，并創(chuàng)新性地將社交關(guān)系應(yīng)用于區(qū)塊鏈存儲研究中，來預(yù)測用戶未來的交易對象，從而能夠更好地對網(wǎng)絡(luò)中的用戶進行社區(qū)劃分。

48、本發(fā)明中的用戶在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中被當(dāng)做一個節(jié)點，每個節(jié)點會選擇自己感興趣的數(shù)據(jù)進行存儲。這里感興趣的數(shù)據(jù)主要指用戶參與的交易數(shù)據(jù)以及未來可能會使用的交易數(shù)據(jù)。這種方式減輕了節(jié)點存儲整個賬本的負擔(dān)，也顧及了節(jié)點存儲數(shù)據(jù)的意愿。

49、本發(fā)明對網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的存儲代價和查詢代價進行聯(lián)合建模求解，并證明了該多目標(biāo)優(yōu)化問題是np難的。通過設(shè)定存儲節(jié)約率和查詢代價增長率，可以求得社區(qū)大小的范圍值以及網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的社區(qū)分配情況，從而在保證查詢代價在容忍范圍內(nèi)的前提下，達到最小化整體存儲代價的目標(biāo)。

50、本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)中存在的節(jié)點存儲負擔(dān)較大、存儲和查詢效率較低以及存儲代價均衡程度不高的技術(shù)問題。