一种基于区块链技术的社交平台媒体内容展示方法及系统与流程

本发明涉及网络内容展示，尤其涉及一种基于区块链技术的社交平台媒体内容展示方法及系统。

背景技术：

1、网络内容展示技术领域涉及在网络平台上呈现各类媒体内容的方法和系统。这包括文本、图像、视频、音频等多种形式的数字内容。技术的核心在于如何有效的向用户展示信息，同时确保内容的相关性、准确性和用户友好性。这一领域不断发展，融合了人工智能、大数据分析、图像处理等技术，以提高内容呈现的个性化和互动性。

2、基于区块链技术的社交平台媒体内容展示方法是一种利用区块链技术在社交平台上展示媒体内容的方法。区块链作为一种分布式账本技术，提供了数据透明性、安全性和不可篡改性。方法的主要目的是利用区块链技术增强社交媒体平台上内容展示的安全性、信任度和版权保护。旨在创建一个更加透明和可信的环境，其中内容创作者的权利得到保护，同时减少误导性或虚假信息的传播。通过这种方法，社交平台能够确保内容的真实来源和完整性，提高内容质量。有助于建立更加公平的版权管理和利益分配机制，鼓励高质量内容的创作和分享。

3、传统的社交平台媒体内容展示系统存在一些不足之处。通常缺乏有效的数据安全和隐私保护措施，容易导致用户数据泄露或被滥用。传统系统中的推荐算法往往不够精准，无法充分理解用户的个性化需求，导致推荐内容的相关性和吸引力不足。由于缺乏快速响应用户反馈的机制，传统系统很难及时调整推荐策略，无法有效地提升用户体验。传统系统在内容推荐的迭代优化方面通常较为滞后，难以快速适应用户需求的变化，从而影响了用户的长期参与和忠诚度。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于区块链技术的社交平台媒体内容展示方法及系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于区块链技术的社交平台媒体内容展示方法，包括以下步骤：

3、s1：基于区块链技术，采用数据加密和时间戳方法，收集并记录用户在社交平台的互动数据，生成用户互动数据记录；

4、s2：基于所述用户互动数据记录，采用协同过滤和内容基推荐算法，分析用户行为，生成细化用户画像；

5、s3：基于所述细化用户画像，采用智能合约技术，调整推荐算法，生成个性化推荐策略；

6、s4：基于所述个性化推荐策略，采用动态内容呈现技术，展示推荐内容，生成推荐内容展示；

7、s5：基于所述推荐内容展示，采用反馈分析技术，收集用户的反馈，生成用户反馈记录；

8、s6：基于所述用户反馈记录，采用迭代优化方法，调整推荐策略，生成优化后的推荐策略；

9、所述用户互动数据记录具体为包括点赞、评论、分享的行为数据，所述细化用户画像具体为包括兴趣点、活动习惯、互动偏好的多维度信息，所述个性化推荐策略具体指基于用户画像调整的内容推荐逻辑和参数，推荐内容展示具体为包括文章、视频、图片的媒体内容，所述用户反馈记录具体为用户对推荐内容的点赞、评论、分享，所述优化后的推荐策略具体指结合用户反馈调整的用户需求的推荐算法。

10、作为本发明的进一步方案，基于区块链技术，采用数据加密和时间戳方法，收集并记录用户在社交平台的互动数据，生成用户互动数据记录的步骤具体为：

11、s101：基于区块链技术，采用sha-256哈希加密算法，加密用户数据，生成加密互动数据；

12、s102：基于所述加密互动数据，采用分布式账本技术，记录数据到区块链，生成分布式账本互动记录；

13、s103：基于所述分布式账本互动记录，采用工作量证明时间戳验证方法，生成时间戳数据；

14、s104：基于所述时间戳数据，进行深度数据分析和多维度整合，采用数据挖掘技术，生成用户互动数据记录；

15、所述sha-256哈希加密算法具体为一种安全的数字加密技术，用于加密和保护数据，所述分布式账本技术具体为一种分散式数据存储技术，用于保障数据的不可更改性和透明性，所述工作量证明时间戳验证方法具体为一种用于确保区块链数据顺序和不可篡改性的共识机制，所述数据挖掘技术具体为利用算法发现数据中的模式和关联，从而转换为结构化的用户行为信息。

16、作为本发明的进一步方案，基于所述用户互动数据记录，采用协同过滤和内容基推荐算法，分析用户行为，生成细化用户画像的步骤具体为：

17、s201：基于所述用户互动数据记录，进行数据清洗和预处理，采用数据预处理技术，生成清洗后数据；

18、s202：基于所述预处理用户互动数据，采用k-最近邻算法，分析用户相似性，生成用户相似性评分；

19、s203：基于所述用户相似性评分，采用tf-idf算法，分析用户内容偏好，生成用户内容偏好评分；

20、s204：基于所述用户内容偏好评分，综合用户行为数据和偏好分析，采用数据融合技术，生成细化用户画像；

21、所述数据预处理技术具体包括数据标准化、缺失值处理，所述k-最近邻算法基于用户行为相似性进行推荐，所述tf-idf算法用于文本内容分析，评估单词对文档重要性，所述数据融合技术具体为将差异化来源和类型的用户数据集成，通过算法提取用户特征和偏好模式。

22、作为本发明的进一步方案，基于所述细化用户画像，采用智能合约技术，调整推荐算法，生成个性化推荐策略的步骤具体为：

23、s301：基于所述细化用户画像，采用智能合约编程语言solidity，编写合约逻辑，生成初步智能合约设计；

24、s302：基于所述初步智能合约设计，采用合约调试和自动化测试工具，通过truffle或hardhat，进行合约测试，生成经过测试的智能合约；

25、s303：基于所述经过测试的智能合约，采用机器学习模型调优技术，通过网格搜索或贝叶斯优化，对推荐算法进行微调，生成优化后的推荐算法；

26、s304：将所述优化后的推荐算法，整合进智能合约，进行算法自动化执行，生成个性化推荐策略；

27、所述solidity具体为一种用于以太坊区块链的高级编程语言，专用于编写智能合约，所述调优技术具体为一种自动化选择最优模型参数的方法。

28、作为本发明的进一步方案，基于所述个性化推荐策略，采用动态内容呈现技术，展示推荐内容，生成推荐内容展示的步骤具体为：

29、s401：基于所述个性化推荐策略，采用前端框架react，设计动态用户界面，生成界面设计方案；

30、s402：基于所述界面设计方案，采用css媒体查询和弹性布局技术，基于响应式设计，生成响应式用户界面；

31、s403：基于所述响应式用户界面，采用ajax技术，实时更新并展示推荐内容，生成动态内容展示模块；

32、s404：基于所述动态内容展示模块，整合个性化推荐策略，验证内容与用户偏好一致，获取推荐内容展示；

33、所述react具体为用于构建用户界面的javascript库，支持页面更新和渲染，所述ajax具体为在不重载整个页面的情况下与服务器通信并更新部分网页内容，所述整合个性化推荐策略具体为结合前端技术和智能合约输出。

34、作为本发明的进一步方案，基于所述推荐内容展示，采用反馈分析技术，收集用户的反馈，生成用户反馈记录的步骤具体为：

35、s501：基于所述推荐内容展示，采用web日志分析技术，追踪和记录用户的点击行为，生成初步用户反馈数据；

36、s502：基于所述初步用户反馈数据，采用数据聚合和数据挖掘技术，进行集群分析，整合用户行为数据，生成综合用户反馈记录；

37、s503：基于所述综合用户反馈记录，采用情感分析算法，基于词典的方法或机器学习方法，分析用户评论的情感倾向，生成用户情感分析结果；

38、s504：基于所述用户情感分析结果，采用多维度数据融合技术，结合用户行为数据、情感分析数据，进行数据分析，生成用户反馈记录；

39、所述web日志分析技术具体为通过分析网站日志来理解用户行为，所述情感分析算法用于对文本数据进行情感极性判定。

40、作为本发明的进一步方案，基于所述用户反馈记录，采用迭代优化方法，调整推荐策略，生成优化后的推荐策略的步骤具体为：

41、s601：基于所述用户反馈记录，采用统计分析工具，包括r或python中的统计包，对数据进行深入分析，识别推荐系统的改进点；

42、s602：基于所述推荐系统改进分析，采用a/b测试框架，基于google optimize进行实验设计和执行，生成a/b测试结果；

43、s603：基于所述a/b测试结果，采用梯度提升机算法，对推荐算法进行微调，生成调整后的推荐算法；

44、s604：基于所述调整后的推荐算法，采用数据分析和机器学习集成技术，分析用户反馈，结合最新的行为趋势和用户偏好，调整推荐策略，生成优化后推荐策略；

45、所述统计分析工具具体为用于数据处理和分析的编程语言或软件，所述a/b测试框架具体为用于比较两种或多种方案性能的测试方法，所述梯度提升机算法用于回归和分类问题。

46、一种基于区块链技术的社交平台媒体内容展示系统，所述基于区块链技术的社交平台媒体内容展示系统用于执行上述基于区块链技术的社交平台媒体内容展示方法，所述系统包括数据收集模块、用户画像生成模块、推荐算法调整模块、内容展示模块、用户反馈收集模块、推荐策略优化模块、用户行为预测模块。

47、作为本发明的进一步方案，所述数据收集模块基于区块链技术，采用sha-256哈希加密算法和分布式账本技术，对用户互动数据进行加密和记录，生成加密互动数据记录；

48、所述用户画像生成模块基于加密互动数据记录，采用k-最近邻算法和tf-idf算法进行数据预处理和用户相似性分析，生成细化用户画像；

49、所述推荐算法调整模块基于细化用户画像，采用智能合约技术和机器学习模型调优技术，调整推荐算法，生成个性化推荐策略；

50、所述内容展示模块基于个性化推荐策略，采用react框架和ajax技术，设计动态用户界面并展示推荐内容，生成推荐内容展示；

51、所述用户反馈收集模块基于推荐内容展示，采用web日志分析技术和情感分析算法，收集用户反馈，生成用户反馈记录；

52、所述推荐策略优化模块基于用户反馈记录，采用统计分析工具和a/b测试框架，对推荐策略进行优化，生成优化后的推荐策略；

53、所述用户行为预测模块基于优化后的推荐策略，采用机器学习和人工智能算法，对用户数据进行分析，预测未来行为，生成未来用户行为预测报告。

54、作为本发明的进一步方案，所述数据收集模块包括数据加密子模块、区块链记录子模块、时间戳生成子模块；

55、所述用户画像生成模块包括数据清洗子模块、用户相似性分析子模块、内容偏好评分子模块；

56、所述推荐算法调整模块包括智能合约设计子模块、合约测试子模块、算法微调子模块；

57、所述内容展示模块包括界面设计子模块、响应式布局子模块、动态内容更新子模块；

58、所述用户反馈收集模块包括用户行为追踪子模块、数据聚合分析子模块、情感分析子模块；

59、所述推荐策略优化模块包括统计分析子模块、a/b测试设计子模块、算法调整子模块；

60、所述用户行为预测模块包括行为模式分析子模块、偏好预测子模块、趋势分析子模块。

61、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

62、本发明中，利用区块链技术的数据加密和时间戳方法增强了用户数据的安全性和可靠性，确保了用户信息的隐私保护和数据完整性。通过协同过滤和内容基推荐算法的应用，系统能更准确地分析用户行为，生成细化的用户画像，从而提供更个性化、精准的内容推荐。智能合约技术的使用使推荐算法更加灵活和可调整，能够根据用户的实时反馈快速优化，提升用户体验。系统中的迭代优化方法允许根据用户反馈持续改进推荐策略，从而更好地满足用户需求，并增强用户的参与度和满意度。