一种资产的数字化经济转换方法及系统

本发明涉及数字化经济，尤其涉及一种资产的数字化经济转换方法及系统。

背景技术：

1、随着数字经济的迅猛发展，实体资产的数字化转型已成为当今社会经济发展的重要趋势。数字经济是基于信息和通信技术(ict)创新与整合，推动社会生产方式变革、提升生产效率的新经济形态。通过将实体资产数字化，能够实现资产的高效管理、透明交易以及快速增值，对于企业、个人以及整个社会经济的发展具有较大的效益。然而，传统的资产的数字化经济转换方法对于实体资产到数字化资产的转换标准差异较大，以及无法保证数字化资产的安全性，导致数字化交易效益较差以及数字化资产泄漏的严重问题，并且对于数字化的资产管理和交易模式的监管能力较差。

技术实现思路

1、基于此，本发明提供一种资产的数字化经济转换方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，一种资产的数字化经济转换方法，包括以下步骤：

3、步骤s1：基于预设的数字经济交易规则进行交易机制智能合约设计，以建立交易机制智能合约；根据区块链技术以及交易机制智能合约建立数字化资产交易平台。

4、步骤s2：获取用户初始实体资产数据；根据用户初始实体资产数据进行用户加密实体资产编码分析，生成用户加密实体资产编码数据；将用户加密实体资产编码数据传输至数字化资产交易平台进行实体资产数字化映射处理，生成数字化实体资产数据；

5、步骤s3：根据数字化实体资产数据进行数字化实体资产估值特征指标分析，生成数字化实体资产估值特征指标；基于随机森林算法以及数字化实体资产估值特征指标建立数字化实体资产数据与数字化实体资产估值的决策映射关系，以生成数字化实体资产评估模型；通过数字化实体资产评估模型对数字化实体资产数据进行数字化实体资产估值实时分析，生成实时数字化实体资产估值数据；

6、步骤s4：根据数字化实体资产数据以及实时数字化实体资产估值数据进行实时数字化资产集成处理，生成实时数字化资产数据；

7、步骤s5：根据实时数字化资产数据对数字化实体资产交易平台进行去中心化交易监测处理，生成交易监测数据；对交易监测数据进行异常交易以及有效交易的判别分析，分别得到异常交易监测数据以及有效交易监测数据；将异常交易监测数据传输至终端执行异常交易反馈作业；

8、步骤s6：根据有效交易监测数据进行潜在交易供需关系评估处理，生成潜在交易供需关系评估数据；对潜在交易供需关系评估数据进行优先级交易需求匹配信息分析，生成优先级交易需求匹配数据，并通过优先级交易需求匹配数据执行智能化交易需求匹配作业。

9、本发明通过智能合约，交易机制能够自动执行预设的数字经济交易规则，无需人工干预，减少人为错误和操作成本，智能合约的逻辑和规则透明公开，所有参与方都能看到合约的执行情况，增强了交易的透明度和可信度，智能合约基于区块链技术，具有不可篡改性，确保交易记录的真实性和安全性。基于区块链技术建立的数字化资产交易平台，去除了中心化机构的控制，增强了平台的安全性和稳定性，区块链技术通过分布式账本记录交易数据，实现了交易的快速确认和结算，提高了交易效率，不可篡改特性保障了交易数据的真实性，增加了平台的可信度和用户信任。通过标准化的流程获取用户实体资产数据，如etl技术抽取用户实体资产的相关数据，确保数据的完整性和准确性。对用户实体资产进行编码处理，生成标准化的资产编码数据，便于数据的管理和分析，通过编码处理生成唯一的资产编码，确保每个实体资产在数字化平台中的唯一标识，避免重复和混淆。将编码数据传输至数字化资产交易平台时，采用加密技术保护数据传输的安全性，防止数据泄露和篡改，并且通过数字化映射，将实体资产数据转换为数字化实体资产数据，实现实体资产在数字化平台中的映射和管理，便于后续的交易和评估。对数字化实体资产数据进行特征指标分析，提取关键的估值指标，为资产评估提供科学依据，提高估值的准确性和可靠性。基于随机森林算法建立评估模型，能够在复杂的数据环境中进行高效的特征分析和模型训练，实现智能化的资产评估，通过评估模型对数字化实体资产数据进行实时分析，生成实时估值数据，为交易提供最新的资产价值信息，通过实时数据集训练评估模型，使得具备自我学习和调整能力，能够根据实时数据进行模型更新，持续优化评估精度。将数字化实体资产数据和实时估值数据进行集成处理，生成综合的实时数字化资产数据，提供全方位的资产信息，能够对资产进行实时监控和管理，及时发现和应对资产变化，提高资产管理的灵活性和响应速度。对数字化资产交易平台进行去中心化的交易监测，实时获取交易数据，确保交易的实时性和有效性，通过监测数据进行交易行为分析，识别异常交易和有效交易，提高交易的安全性和合规性。对异常交易进行实时反馈，快速采取应对措施，防止异常交易带来的损失和风险。根据有效交易监测数据进行供需关系评估，识别潜在的交易机会，促进市场供需平衡，对潜在交易供需关系进行优先级分析，确定交易的优先级，提高交易匹配的效率和成功率。通过优先级交易需求匹配数据，执行智能化的交易需求匹配，自动完成交易匹配过程，减少人工干预，基于供需关系和优先级分析，提供精准的交易匹配推荐，提高交易的成功率和用户满意度。

10、优选地，步骤s1包括以下步骤：

11、根据预设的数字经济交易规则进行交易机制智能合约逻辑设计，生成交易机制智能合约逻辑数据，并基于交易机制智能合约逻辑数据建立交易机制智能合约；

12、根据区块链技术进行区块链网络配置处理，生成区块链网络配置数据，根据区块链网络配置数据以及交易机制智能合约建立数字化资产交易平台。

13、本发明通过预设的数字经济交易规则进行交易机制智能合约的逻辑设计，生成的智能合约逻辑数据可以确保合约的执行符合预定规则，避免人工操作带来的不确定性和风险。基于生成的智能合约逻辑数据，建立交易机制智能合约，实现交易过程的自动化和透明化，确保交易的可靠性和高效性。通过区块链技术进行网络配置处理，生成的区块链网络配置数据确保了网络的安全性和稳定性，以及保障数字化资产转换的以及数字化交易的有效性，为数字化资产交易平台提供坚实的基础。根据区块链网络配置数据和交易机制智能合约，建立数字化资产交易平台，实现了去中心化的资产交易，增强了交易的透明度和安全性，提升了交易的效率和可信度。

14、优选地，步骤s2包括以下步骤：

15、步骤s21：获取用户初始实体资产数据；

16、步骤s22：根据etl技术对用户初始实体资产数据进行有效实体资产数据转换，生成用户实体资产数据；

17、步骤s23：对用户实体资产数据进行数字编码处理，生成用户实体资产编码数据；

18、步骤s24：对用户实体资产编码数据进行加密处理，生成用户加密实体资产编码数据；

19、步骤s25：根据用户加密实体资产编码数据进行哈希指纹生成处理，以得到用户实体资产哈希指纹数据；

20、步骤s26：通过用户实体资产哈希指纹数据，将用户加密实体资产编码数据传输至数字化资产交易平台进行实体资产数字化映射处理，生成数字化实体资产数据。

21、本发明通过获取准确的用户初始实体资产数据，确保后续数据处理的基础数据真实、完整。利用etl技术对用户初始实体资产数据进行有效转换，生成用户实体资产数据，提高数据的一致性和可用性。通过对用户实体资产数据进行数字编码处理，生成标准化的用户实体资产编码数据，便于后续将数据传输至数字化交易平台执行数字化资产映射。对用户实体资产编码数据进行加密处理，生成用户加密实体资产编码数据，确保数据传输和存储过程中的安全性。根据用户加密实体资产编码数据生成哈希指纹，得到用户实体资产哈希指纹数据，提供数据唯一性验证和完整性校验。通过用户实体资产哈希指纹数据，将用户加密实体资产编码数据传输至数字化资产交易平台进行映射处理，生成数字化实体资产数据，实现实体资产的数字化转换和管理。

22、优选地，步骤s24包括以下步骤：

23、步骤s241：根据用户实体资产编码数据进行用户编码特征提取，生成用户编码特征数据；

24、步骤s242：通过用户编码特征数据进行用户编码特征熵生成处理，以得到用户编码特征熵数据；

25、步骤s243：根据用户编码特征熵数据进行用户高熵随机数分析处理，以得到用户高熵随机数；

26、步骤s244：基于用户高熵随机数进行高熵密钥生成处理，以得到用户高熵密钥数据；

27、步骤s245：根据用户高熵密钥数据对用户实体资产编码数据进行非对称加密处理，生成用户加密实体资产编码数据。

28、本发明对用户实体资产编码数据进行特征信息提取，生成用户编码特征数据，为后续的特征分析和加密处理提供基础数据，确保数据处理的精准性和全面性。通过用户编码特征数据进行特征熵信息生成处理，得到用户编码特征熵数据，衡量用户编码信息的复杂度和随机性，为生成高熵随机数提供科学依据。通过用户编码特征熵数据进行高熵随机数分析处理，得到用户高熵随机数，高熵随机数具有更高的不可预测性和随机性，增加了数据加密的安全性和强度。根据用户高熵随机数进行高熵密钥生成处理，得到用户高熵密钥数据，高熵密钥具有更高的安全性和复杂性，为用户实体资产编码数据的非对称加密提供强有力的安全保障。根据用户高熵密钥数据对用户实体资产编码数据进行非对称加密处理，生成用户加密实体资产编码数据。非对称加密确保了数据在传输和存储过程中的保密性和完整性，防止未经授权的访问和篡改，提高了整体系统的安全性。

29、优选地，步骤s3包括以下步骤：

30、步骤s31：根据预设的实体资产类型对数字化实体资产数据进行数字化实体资产类型划分处理，生成分类数字化实体资产数据；

31、步骤s32：根据分类数字化实体资产数据进行数字化实体资产估值特征指标分析，生成数字化实体资产估值特征指标；

32、步骤s33：基于数字化实体资产估值特征指标建立数字化实体资产数据与数字化实体资产估值的决策映射节点，并通过随机森林算法对决策映射节点进行节点集成，以生成初始数字化实体资产评估模型；

33、步骤s34：获取数字化实体资产估值训练集；

34、步骤s35：将数字化实体资产估值训练集传输至初始数字化实体资产评估模型进行模型训练，生成数字化实体资产评估模型；

35、步骤s36：通过数字化实体资产评估模型对数字化实体资产数据进行数字化实体资产估值实时预测，生成实时数字化实体资产估值数据；

36、步骤s37：通过实时数字化实体资产估值数据对数字化实体资产评估模型进行模型实时训练更新，以得到更新后的数字化实体资产评估模型，并将更新后的数字化实体资产评估模型反馈至步骤s35执行数字化实体资产评估模型迭代更新。

37、本发明根据预设的实体资产类型，对数字化实体资产数据进行类型划分处理，生成分类数字化实体资产数据，确保了不同类型资产数据的结构化和规范化，有助于后续的特征分析和估值处理，提高数据管理和分析的效率。根据分类数字化实体资产数据进行特征指标分析，生成数字化实体资产估值特征指标，这些特征指标能够反映不同资产的价值特性，为后续的估值模型提供科学依据，确保估值过程的准确性和可靠性。基于数字化实体资产估值特征指标建立数字化实体资产数据与估值之间的决策映射节点，并通过随机森林算法对这些节点进行集成，生成初始数字化实体资产评估模型，该模型能够有效捕捉资产价值特征，实现复杂数据环境下的精准估值。通过获取多样化的估值训练集数据，确保训练数据的广泛性和代表性，为评估模型提供丰富的学习样本，提升模型的泛化能力和预测精度。将训练集数据传输至初始数字化实体资产评估模型进行训练，生成数字化实体资产评估模型，训练过程通过模型学习，提炼出资产估值的关键特征和模式，提高模型的准确性和实用性。通过训练好的数字化实体资产评估模型对数字化实体资产数据进行实时预测，生成实时数字化实体资产估值数据，实时预测能够及时反映市场变化，为资产管理和交易决策提供最新的价值信息。通过实时数字化实体资产估值数据对评估模型进行实时训练和更新，得到更新后的数字化实体资产评估模型，模型的迭代更新能够持续优化评估精度，确保估值模型始终保持对市场动态的敏感性和适应性。

38、优选地，步骤s5包括以下步骤：

39、步骤s51：根据实时数字化资产数据对数字化实体资产交易平台进行去中心化交易监测处理，生成交易监测数据；

40、步骤s52：基于交易监测数据进行交易行为特征建模处理，生成交易行为特征模型；

41、步骤s53：根据交易行为特征模型对交易监测数据进行异常交易以及有效交易的判别分析，分别得到异常交易监测数据以及有效交易监测数据；

42、步骤s54：将异常交易监测数据传输至终端执行异常交易反馈作业。

43、本发明根据实时数字化资产数据对数字化实体资产交易平台进行去中心化交易监测处理，生成交易监测数据，确保了交易数据的实时性和准确性，通过去中心化监测，避免了单点交易监测遗漏，提升了系统的可靠性和安全性。基于交易监测数据进行交易行为特征建模处理，生成交易行为特征模型，该模型能够有效捕捉交易行为的规律和特征，提供对交易行为的全面理解和分析基础，有助于识别异常行为和评估交易风险。根据交易行为特征模型对交易监测数据进行判别分析，识别并标记异常交易，生成异常交易监测数据，能够及时发现潜在的交易风险，防止恶意交易和欺诈行为，保障平台交易的安全性，同时，通过判别分析，识别出有效交易，生成有效交易监测数据。确保正常交易的顺利进行，提高交易的可信度和效率，增强用户对平台的信任，将异常交易监测数据传输至终端执行异常交易反馈作业，通过及时反馈和处理异常交易，能够迅速采取措施阻止异常行为的扩散和影响，保护用户资产安全，提升平台的整体安全防护能力。

44、优选地，步骤s52包括以下步骤：

45、步骤s521：对交易监测数据进行交易行为提取，生成交易行为监测数据，并对交易行为监测数据进行聚类分析，生成聚类交易行为监测数据；

46、步骤s522：根据聚类交易行为监测数据进行交易模式分析，生成交易模式数据；

47、步骤s523：根据交易模式数据进行交易行为特征建模处理，生成交易行为特征模型。

48、本发明通过对交易监测数据进行交易行为提取，生成交易行为监测数据，确保了交易行为的全面捕捉，为后续分析提供了丰富的数据基础，对交易行为监测数据进行聚类分析，生成聚类交易行为监测数据，聚类分析能够将相似的交易行为归类，揭示交易行为的内部模式和结构，有助于识别交易的规律性和异常性，提高交易行为分析的精度和深度。根据聚类交易行为监测数据进行交易模式分析，生成交易模式数据，通过对交易模式的深入分析，识别出不同类型的交易模式，为交易行为特征建模提供明确的模式依据，有助于理解交易行为的多样性和复杂性，为异常交易的识别提供了有效的参考。根据交易模式数据进行交易行为特征建模处理，生成交易行为特征模型，该模型能够精准地刻画交易行为的特征，提供对交易行为的全面理解和预测能力，有助于识别异常交易行为和评估交易风险，提高平台的安全性和稳定性。

49、优选地，步骤s6包括以下步骤：

50、步骤s61：基于有效交易监测数据进行交易流动的赋权关联特征分析处理，生成赋权交易流动关联数据；

51、步骤s62：根据有效交易监测数据进行交易供需特征分析，生成交易供需特征数据；

52、步骤s63：基于赋权交易流动关联数据以及交易供需特征数据进行潜在交易供需关系评估处理，生成潜在交易供需关系评估数据；

53、步骤s64：对潜在交易供需关系评估数据进行优先级交易需求匹配信息分析，生成优先级交易需求匹配数据，并通过优先级交易需求匹配数据执行智能化交易需求匹配作业。

54、本发明基于有效交易监测数据进行交易流动的赋权关联特征分析处理，生成赋权交易流动关联数据，通过赋权关联特征分析，精确衡量交易流动性和关联性，并且对与交易流动的关联性进行赋权，揭示交易之间的关联度和影响力，为供需分析提供重要参考。根据有效交易监测数据进行交易供需特征分析，生成交易供需特征数据，通过深入分析交易供需特征，识别出市场的供需关系和变化趋势，提供准确的供需信息，为潜在交易关系的评估奠定数据基础。基于赋权交易流动关联数据以及交易供需特征数据进行潜在交易供需关系评估处理，生成潜在交易供需关系评估数据，评估潜在交易供需关系能够预测市场潜在的交易机会和需求，帮助平台提前布局和优化交易策略，提高市场响应速度和交易成功率。对潜在交易供需关系评估数据进行优先级交易需求匹配信息分析，生成优先级交易需求匹配数据，通过优先级分析，确定最具潜力的交易需求，提高交易匹配的效率和成功率，优化交易资源的分配。通过优先级交易需求匹配数据执行智能化交易需求匹配作业，实现精准的交易需求匹配，减少人工干预和误差，提升平台的自动化和智能化水平。

55、优选地，步骤s61包括以下步骤：

56、步骤s611：通过有效交易监测数据进行去中心化交易无向图设计，以建立去中心化交易无向图；

57、步骤s612：根据有效交易监测数据进行交易流动性分析，生成交易流动性数据；

58、步骤s613：根据交易流动性数据对去中心化交易无向图进行无向图边权重分析处理，以生成无向图边权重数据；

59、步骤s614：根据去中心化交易无向图进行交易流动关联数据分析，生成交易流动关联数据；

60、步骤s615：根据无向图边权重数据对交易流动关联数据进行交易流动的关联特征赋权处理，生成赋权交易流动关联数据。

61、本发明通过有效交易监测数据进行去中心化交易无向图设计，以建立去中心化交易无向图，该无向图能够全面描述交易参与者之间的关系和交易流动路径，提供直观的网络结构视图，便于分析和监控交易活动。根据有效交易监测数据进行交易流动性分析，能够准确反映交易的流动性水平，识别交易频繁的节点和路径，为优化交易流程和资源配置提供依据。根据交易流动性数据对去中心化交易无向图进行无向图边权重分析处理，边权重数据能够量化交易关系的强度，揭示交易网络中的重要节点和关键路径，有助于重点监控和管理。根据去中心化交易无向图进行交易流动关联数据分析，生成交易流动关联数据，关联数据能够展示交易活动的动态变化，识别交易网络中的关联模式和流动特征，为后续的特征赋权和风险评估提供基础数据。根据无向图边权重数据对交易流动关联数据进行交易流动的关联特征赋权处理，赋权处理能够精确评估交易关系的重要性和影响力，提供对交易网络结构的深入理解，增强交易分析和决策的科学性。

62、本发明提供一种资产的数字化经济转换系统，用于执行如上述所述的资产的数字化经济转换方法，该资产的数字化经济转换系统包括：

63、数字化资产交易平台建立模块，用于基于预设的数字经济交易规则进行交易机制智能合约设计，以建立交易机制智能合约；根据区块链技术以及交易机制智能合约建立数字化资产交易平台。

64、数字化实体资产转换模块，用于获取用户初始实体资产数据；根据用户初始实体资产数据进行用户加密实体资产编码分析，生成用户加密实体资产编码数据；将用户加密实体资产编码数据传输至数字化资产交易平台进行实体资产数字化映射处理，生成数字化实体资产数据；

65、数字化实体资产实时估值模块，用于根据数字化实体资产数据进行数字化实体资产估值特征指标分析，生成数字化实体资产估值特征指标；基于随机森林算法以及数字化实体资产估值特征指标建立数字化实体资产数据与数字化实体资产估值的决策映射关系，以生成数字化实体资产评估模型；通过数字化实体资产评估模型对数字化实体资产数据进行数字化实体资产估值实时分析，生成实时数字化实体资产估值数据；

66、数字化资产集成模块，用于根据数字化实体资产数据以及实时数字化实体资产估值数据进行实时数字化资产集成处理，生成实时数字化资产数据；

67、异常交易反馈模块，用于根据实时数字化资产数据对数字化实体资产交易平台进行去中心化交易监测处理，生成交易监测数据；对交易监测数据进行异常交易以及有效交易的判别分析，分别得到异常交易监测数据以及有效交易监测数据；将异常交易监测数据传输至终端执行异常交易反馈作业；

68、交易需求智能匹配模块，用于根据有效交易监测数据进行潜在交易供需关系评估处理，生成潜在交易供需关系评估数据；对潜在交易供需关系评估数据进行优先级交易需求匹配信息分析，生成优先级交易需求匹配数据，并通过优先级交易需求匹配数据执行智能化交易需求匹配作业。

69、本技术有益效果在于，本发明的一种资产的数字化经济转换方法通过分析即时的资产效益定义数字化转换标准，提高实体资产到数字化资产转换的公平性，以及通过设计的高熵密钥执行非对称加密与哈希函数的数字化资产保护方式，提高数字资产的安全性。通过去中心化交易模式对数字化的资产管理和交易模式执行监测，保障了对异常数字化交易的处理。对于交易过程中的流动性和交易供需需求特征设计智能化的交易需求匹配作业，更好地促进数字化交易的执行。从而实现实体资产的数字化映射、实时估值和智能交易管理，解决当前资产数字化过程中面临的数据转换、安全性以及交易管理等问题，推动数字经济的发展和创新。