CN116028501A - 一种基于区块链的人工智能数据共享方法及*** - Google Patents
一种基于区块链的人工智能数据共享方法及*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于区块链的人工智能数据共享方法及***，涉及数据处理技术领域，用于解决现有的教育资源共享***未将共享数据进行分类，更未进行分类储存，导致随着共享数据的所占空间和共享人员访问量的逐渐增大，导致服务器易于出现故障，而且并无法智能化的将共享数据对共享人员进行展示的问题；该方法中通过将共享数据进行分析获得共享值，利用共享值将共享数据进行划分，之后将划分后的共享数据进行分类储存，使得存储空间被充分利用，且使得共享数据之间互相不干扰，降低共享数据损坏的几率，且使得存储空间时刻保持充足的状态，而且将共享数据根据共享值或者展示系数进行展示，智能化展示效果好，提高用户使用体验感。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于区块链的人工智能数据共享方法及***。
背景技术
在传统教育模式下，由于时空限制、资质门槛等因素，我国优质教育资源获取成本高、普惠程度低、分布不均衡等问题一直比较突出，尤其是优质教育资源在城乡之间、区域之间分布不均衡，教育教学方法陈旧是教育领域存在的一个顽疾，学***的教育需求，信息技术在教育领域的创新应用为优质教育资源共享提供了重大机遇，出现了各种类型的优质教育资源共享方式，教育资源共享***满足多样化的教育需求，将学***。
申请号为CN201910346907.6的专利公开了一种教育资源共享***，包括教育资源共享数据库以及教育资源共享服务器，教育资源共享服务器包括：教育者管理子服务器，用于将上传的教育资源数据存储于教育资源共享数据库中，将教育资源数据同步于教育者用户的网络链接；学习者管理子服务器，用于接收携带有目标教育者用户标识信息的学员登录请求，并向学员展示对应的网络链接的展示页面；共享子服务器，用于对教育者管理子服务器及学习者管理子服务器进行管理。本发明实施例提供的教育资源共享***，在实现教育资源共享的同时，能够保留教育者的管理权限，使得教育者在向学员提供多种教育资源的同时，能够对教育资源以及学员进行管理，但仍然存在以下不足之处：该教育资源共享***未将共享数据进行分类，更未进行分类储存，导致随着共享数据的所占空间和共享人员访问量的逐渐增大，导致服务器易于出现故障，使得共享数据丢失、损坏，访问不流畅，导致学习体验差，而且并无法智能化的将共享数据对共享人员进行展示，因此，亟需一种基于区块链的人工智能数据共享方法及***来解决以上问题。
发明内容
为了克服上述的技术问题，本发明的目的在于提供一种基于区块链的人工智能数据共享方法及***：通过信息获取模块获取共享数据的共享参数，通过信息分析模块根据共享参数获得共享值，并根据共享值将共享数据划分为常用数据和不常用数据，通过数据分储模块将共享数据进行分类储存，通过数据展示模块将共享数据进行展示，解决了现有的教育资源共享***未将共享数据进行分类，更未进行分类储存，导致随着共享数据的所占空间和共享人员访问量的逐渐增大，导致服务器易于出现故障，使得共享数据丢失、损坏，访问不流畅，导致学习体验差，而且并无法智能化的将共享数据对共享人员进行展示的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于区块链的人工智能数据共享***，包括：
信息获取模块，用于获取共享数据的共享参数，并将共享参数发送至信息分析模块，其中，共享参数包括共时值GS、共次值GC以及时享值SX；
信息分析模块，用于根据共享参数获得共享值GX，并根据共享值GX将共享数据划分为常用数据和不常用数据，并将常用数据和不常用数据发送至数据分储模块；
数据分储模块，用于将共享数据进行分类储存，其中，分类储存包括将存储空间划分为常数据区块、不常数据区块以及备用区块，并将常用数据储存于常数据区块中，将不常用数据储存于不常数据区块中；
数据展示模块，用于将共享数据进行展示。
作为本发明进一步的方案：所述信息获取模块获取共享参数的具体过程如下：
获取共享数据的共享时间，并将其标记为共时值GS；
获取共享数据的下载次数、分享次数、好评次数以及差评次数，并将其分别标记为下载值XZ、分享值FX、好评值HP以及差评值CP，将下载值XZ、分享值FX、好评值HP以及差评值CP代入公式
得到共次值GC，其中，h1、h2、h3、h4分别为下载值XZ、分享值FX、好评值HP以及差评值CP的预设比例系数，且h1+h2+h3+h4=1，1＞h2＞h1＞h4＞h3＞0，δ为误差因子，取δ=0.93；
获取共享数据单位时间内的点击次数与在线浏览时间，并将其分别标记为点击值DJ和浏时值LS，将点击值DJ和浏时值LS代入公式得到时享值SX，其中g1、g2分别为点击值DJ和浏时值LS的预设比例系数，且g1+g2=1，1＞g1＞g2＞0；
将共时值GS、共次值GC以及时享值SX发送至信息分析模块。
作为本发明进一步的方案：所述信息分析模块获得共享值GX的具体过程如下：
将共时值GS、共次值GC以及时享值SX代入公式
得到共享值GX，其中，α、β、γ分别为共时值GS、共次值GC以及时享值SX的预设权重因子，且β＞γ＞α＞2.57；
将共享值GX与共享阈值GXy进行比较：
若共享值GX＜共享阈值GXy，则将共享值GX所对应的共享数据标记为不常用数据；
若共享值GX≥共享阈值GXy，则将共享值GX所对应的共享数据标记为常用数据；
将常用数据和不常用数据发送至数据分储模块。
作为本发明进一步的方案：所述数据分储模块进行分类储存的具体过程如下：
将存储空间进行区块等距划分，并将划分的区块标记为存储区块，将存储区块按照S型依次排列连接，将位于首位的存储区块标记为常数据区块，将位于末位的存储区块标记为不常数据区块，将其余的存储区块标记为备用区块；
获取常数据区块的剩余容量和常用数据所占内存，并将其分别标记为第一余量值YL1和第一内存值NC1，将第一余量值YL1和第一内存值NC1进行比较：
若第一余量值YL1＞第一内存值NC1，则将常用数据储存于常数据区块中；
若第一余量值YL1≤第一内存值NC1，则令与常数据区块连接的备用区块合并至常数据区块中，形成新的常数据区块，直至第一余量值YL1＞第一内存值NC1，并将常用数据储存于常数据区块中；
获取不常数据区块的剩余容量和不常用数据所占内存，并将其分别标记为第二余量值YL2和第二内存值NC2，将第二余量值YL2和第二内存值NC2进行比较：
若第二余量值YL2＞第二内存值NC2，则将不常用数据储存于不常数据区块中；
若第二余量值YL2≤第二内存值NC2，则令与不常数据区块连接的备用区块合并至不常数据区块中，形成新的不常数据区块，直至第二余量值YL2＞第二内存值NC2，并将不常用数据储存于不常数据区块中。
作为本发明进一步的方案：所述数据展示模块将共享数据进行展示的具体过程如下：
接收到数据展示指令后通过互联网向终端展示数据共享页面，数据共享页面包括搜索框以及一级展示框，将共享数据按照共享值GX从大到小的顺序在一级展示框中进行展示；
用户通过搜索框输入关键词，显示二级展示框；
获取共享数据的标题，将用户输入的关键词与共享数据的标题进行比对，获取关键词与共享数据的标题相同的字符个数，并将其标记为同符数TF，获取共享数据的标题的字符个数，并将其标记为标符数BF，获取同符数TF与标符数BF之比并将其标记为同标比TB；
获取共享数据的共时值GS和共享值GX；
将同标比TB、共时值GS以及共享值GX代入公式
得到展示系数ZX，其中，q1、q2、q3分别为同标比TB、共时值GS以及共享值GX的预设权重系数，且q1+q2+q3=1，1＞q1＞q3＞q2＞0；
将共享数据按照展示系数ZX从大到小的顺序在二级展示框中进行展示。
作为本发明进一步的方案：一种基于区块链的人工智能数据共享方法，包括以下步骤：
步骤s1：信息获取模块获取共享数据的共享时间，并将其标记为共时值GS；
步骤s2：信息获取模块获取共享数据的下载次数、分享次数、好评次数以及差评次数，并将其分别标记为下载值XZ、分享值FX、好评值HP以及差评值CP，将下载值XZ、分享值FX、好评值HP以及差评值CP代入公式
得到共次值GC，其中，h1、h2、h3、h4分别为下载值XZ、分享值FX、好评值HP以及差评值CP的预设比例系数，且h1+h2+h3+h4=1，1＞h2＞h1＞h4＞h3＞0，δ为误差因子，取δ=0.93；
步骤s3：信息获取模块获取共享数据单位时间内的点击次数与在线浏览时间，并将其分别标记为点击值DJ和浏时值LS，将点击值DJ和浏时值LS代入公式得到时享值SX，其中g1、g2分别为点击值DJ和浏时值LS的预设比例系数，且g1+g2=1，1＞g1＞g2＞0；
步骤s4：信息获取模块将共时值GS、共次值GC以及时享值SX发送至信息分析模块；
步骤s5：信息分析模块将共时值GS、共次值GC以及时享值SX代入公式得到共享值GX，其中，α、β、γ分别为共时值GS、共次值GC以及时享值SX的预设权重因子，且β＞γ＞α＞2.57；
步骤s6：信息分析模块将共享值GX与共享阈值GXy进行比较：
若共享值GX＜共享阈值GXy，则将共享值GX所对应的共享数据标记为不常用数据；
若共享值GX≥共享阈值GXy，则将共享值GX所对应的共享数据标记为常用数据；
步骤s7：信息分析模块将常用数据和不常用数据发送至数据分储模块；
步骤s8：数据分储模块将存储空间进行区块等距划分，并将划分的区块标记为存储区块，将存储区块按照S型依次排列连接，将位于首位的存储区块标记为常数据区块，将位于末位的存储区块标记为不常数据区块，将其余的存储区块标记为备用区块；
步骤s9：数据分储模块获取常数据区块的剩余容量和常用数据所占内存，并将其分别标记为第一余量值YL1和第一内存值NC1，将第一余量值YL1和第一内存值NC1进行比较：
若第一余量值YL1＞第一内存值NC1，则将常用数据储存于常数据区块中；
若第一余量值YL1≤第一内存值NC1，则令与常数据区块连接的备用区块合并至常数据区块中，形成新的常数据区块，直至第一余量值YL1＞第一内存值NC1，并将常用数据储存于常数据区块中；
步骤s10：数据分储模块获取不常数据区块的剩余容量和不常用数据所占内存，并将其分别标记为第二余量值YL2和第二内存值NC2，将第二余量值YL2和第二内存值NC2进行比较：
若第二余量值YL2＞第二内存值NC2，则将不常用数据储存于不常数据区块中；
若第二余量值YL2≤第二内存值NC2，则令与不常数据区块连接的备用区块合并至不常数据区块中，形成新的不常数据区块，直至第二余量值YL2＞第二内存值NC2，并将不常用数据储存于不常数据区块中；
步骤s11：当用户通过终端与数据共享平台进行互联网连接时，数据共享平台生成数据展示指令，并将数据展示指令发送至数据展示模块；
步骤s12：数据展示模块接收到数据展示指令后通过互联网向终端展示数据共享页面，数据共享页面包括搜索框以及一级展示框，将共享数据按照共享值GX从大到小的顺序在一级展示框中进行展示；
步骤s13：用户通过数据展示模块的搜索框输入关键词，显示二级展示框；
步骤s14：数据展示模块获取共享数据的标题，将用户输入的关键词与共享数据的标题进行比对，获取关键词与共享数据的标题相同的字符个数，并将其标记为同符数TF，获取共享数据的标题的字符个数，并将其标记为标符数BF，获取同符数TF与标符数BF之比并将其标记为同标比TB；
步骤s15：数据展示模块获取共享数据的共时值GS和共享值GX；
步骤s16：数据展示模块将同标比TB、共时值GS以及共享值GX代入公式得到展示系数ZX，其中，q1、q2、q3分别为同标比TB、共时值GS以及共享值GX的预设权重系数，且q1+q2+q3=1，1＞q1＞q3＞q2＞0；
步骤s17：数据展示模块将共享数据按照展示系数ZX从大到小的顺序在二级展示框中进行展示。
本发明的一种基于区块链的人工智能数据共享方法及***，通过信息获取模块获取共享数据的共享参数，通过信息分析模块根据共享参数获得共享值，并根据共享值将共享数据划分为常用数据和不常用数据，通过数据分储模块将共享数据进行分类储存，通过数据展示模块将共享数据进行展示；该方法中通过将共享数据进行分析，获得共时值、共次值以及时享值，将三者进行综合分析得出共享值，共享值用于衡量共享数据被共享的程度，共享值越大表示共享数据已经被共享的程度越大，且越值得被继续共享，利用共享值将共享数据进行划分，之后将存储空间进行划分，之后将划分后的共享数据分类储存于划分后的存储空间中，使得存储空间被充分利用，且使得共享数据之间互相不干扰，降低共享数据损坏的几率，且使得存储空间时刻保持充足的状态，避免出现浏览卡顿的现象发生，提高用户使用体验感，而且将共享数据根据共享值或者展示系数进行展示，智能化展示效果好，进一步的提高用户使用体验感。
附图说明
图1是本发明中一种基于区块链的人工智能数据共享***的原理框图。
实施方式
下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例
请参阅图1所示，本实施例为一种基于区块链的人工智能数据共享***，包括信息获取模块、信息分析模块、数据分储模块以及数据展示模块；
其中，所述信息获取模块用于获取共享数据的共享参数，并将共享参数发送至信息分析模块，其中，共享参数包括共时值GS、共次值GC以及时享值SX；
其中，所述信息分析模块用于根据共享参数获得共享值GX，并根据共享值GX将共享数据划分为常用数据和不常用数据，并将常用数据和不常用数据发送至数据分储模块；
其中，所述数据分储模块用于将共享数据进行分类储存，其中，分类储存包括将存储空间划分为常数据区块、不常数据区块以及备用区块，并将常用数据储存于常数据区块中，将不常用数据储存于不常数据区块中；
其中，所述数据展示模块用于将共享数据进行展示。
实施例
请参阅图1所示，本实施例为一种基于区块链的人工智能数据共享方法，包括以下步骤：
步骤s1：信息获取模块获取共享数据的共享时间，并将其标记为共时值GS；
步骤s2：信息获取模块获取共享数据的下载次数、分享次数、好评次数以及差评次数，并将其分别标记为下载值XZ、分享值FX、好评值HP以及差评值CP，将下载值XZ、分享值FX、好评值HP以及差评值CP代入公式得到共次值GC，其中，h1、h2、h3、h4分别为下载值XZ、分享值FX、好评值HP以及差评值CP的预设比例系数，且h1+h2+h3+h4=1，1＞h2＞h1＞h4＞h3＞0，δ为误差因子，取δ=0.93；
步骤s3：信息获取模块获取共享数据单位时间内的点击次数与在线浏览时间，并将其分别标记为点击值DJ和浏时值LS，将点击值DJ和浏时值LS代入公式得到时享值SX，其中g1、g2分别为点击值DJ和浏时值LS的预设比例系数，且g1+g2=1，1＞g1＞g2＞0；
步骤s4：信息获取模块将共时值GS、共次值GC以及时享值SX发送至信息分析模块；
步骤s5：信息分析模块将共时值GS、共次值GC以及时享值SX代入公式得到共享值GX，其中，α、β、γ分别为共时值GS、共次值GC以及时享值SX的预设权重因子，且β＞γ＞α＞2.57；
步骤s6：信息分析模块将共享值GX与共享阈值GXy进行比较：
若共享值GX＜共享阈值GXy，则将共享值GX所对应的共享数据标记为不常用数据；
若共享值GX≥共享阈值GXy，则将共享值GX所对应的共享数据标记为常用数据；
步骤s7：信息分析模块将常用数据和不常用数据发送至数据分储模块；
步骤s8：数据分储模块将存储空间进行区块等距划分，并将划分的区块标记为存储区块，将存储区块按照S型依次排列连接，将位于首位的存储区块标记为常数据区块，将位于末位的存储区块标记为不常数据区块，将其余的存储区块标记为备用区块；
步骤s9：数据分储模块获取常数据区块的剩余容量和常用数据所占内存，并将其分别标记为第一余量值YL1和第一内存值NC1，将第一余量值YL1和第一内存值NC1进行比较：
若第一余量值YL1＞第一内存值NC1，则将常用数据储存于常数据区块中；
若第一余量值YL1≤第一内存值NC1，则令与常数据区块连接的备用区块合并至常数据区块中，形成新的常数据区块，直至第一余量值YL1＞第一内存值NC1，并将常用数据储存于常数据区块中；
步骤s10：数据分储模块获取不常数据区块的剩余容量和不常用数据所占内存，并将其分别标记为第二余量值YL2和第二内存值NC2，将第二余量值YL2和第二内存值NC2进行比较：
若第二余量值YL2＞第二内存值NC2，则将不常用数据储存于不常数据区块中；
若第二余量值YL2≤第二内存值NC2，则令与不常数据区块连接的备用区块合并至不常数据区块中，形成新的不常数据区块，直至第二余量值YL2＞第二内存值NC2，并将不常用数据储存于不常数据区块中；
步骤s11：当用户通过终端与数据共享平台进行互联网连接时，数据共享平台生成数据展示指令，并将数据展示指令发送至数据展示模块；
步骤s12：数据展示模块接收到数据展示指令后通过互联网向终端展示数据共享页面，数据共享页面包括搜索框以及一级展示框，将共享数据按照共享值GX从大到小的顺序在一级展示框中进行展示；
步骤s13：用户通过数据展示模块的搜索框输入关键词，显示二级展示框；
步骤s14：数据展示模块获取共享数据的标题，将用户输入的关键词与共享数据的标题进行比对，获取关键词与共享数据的标题相同的字符个数，并将其标记为同符数TF，获取共享数据的标题的字符个数，并将其标记为标符数BF，获取同符数TF与标符数BF之比并将其标记为同标比TB；
步骤s15：数据展示模块获取共享数据的共时值GS和共享值GX；
步骤s16：数据展示模块将同标比TB、共时值GS以及共享值GX代入公式得到展示系数ZX，其中，q1、q2、q3分别为同标比TB、共时值GS以及共享值GX的预设权重系数，且q1+q2+q3=1，1＞q1＞q3＞q2＞0；
步骤s17：数据展示模块将共享数据按照展示系数ZX从大到小的顺序在二级展示框中进行展示。
以上内容仅仅是对本发明所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于区块链的人工智能数据共享***，其特征在于，包括：
信息获取模块，用于获取共享数据的共享参数，并将共享参数发送至信息分析模块，其中，共享参数包括共时值、共次值以及时享值；
信息分析模块，用于根据共享参数获得共享值，并根据共享值将共享数据划分为常用数据和不常用数据，并将常用数据和不常用数据发送至数据分储模块；
数据分储模块，用于将共享数据进行分类储存，其中，分类储存包括将存储空间划分为常数据区块、不常数据区块以及备用区块，并将常用数据储存于常数据区块中，将不常用数据储存于不常数据区块中；
数据展示模块，用于将共享数据进行展示。
2.根据权利要求1所述的一种基于区块链的人工智能数据共享***，其特征在于，所述信息获取模块获取共享参数的具体过程如下：
获取共享数据的共享时间，并将其标记为共时值；
获取共享数据的下载次数、分享次数、好评次数以及差评次数，并将其分别标记为下载值、分享值、好评值以及差评值，将下载值、分享值、好评值以及差评值经过分析得到共次值；
获取共享数据单位时间内的点击次数与在线浏览时间，并将其分别标记为点击值和浏时值，将点击值和浏时值经过分析得到时享值；
将共时值、共次值以及时享值发送至信息分析模块。
3.根据权利要求1所述的一种基于区块链的人工智能数据共享***，其特征在于，所述信息分析模块获得共享值的具体过程如下：
将共时值、共次值以及时享值经过分析得到共享值；
将共享值与共享阈值进行比较：
若共享值＜共享阈值，则将共享值所对应的共享数据标记为不常用数据；
若共享值≥共享阈值，则将共享值所对应的共享数据标记为常用数据；
将常用数据和不常用数据发送至数据分储模块。
4.根据权利要求1所述的一种基于区块链的人工智能数据共享***，其特征在于，所述数据分储模块进行分类储存的具体过程如下：
将存储空间进行区块等距划分，并将划分的区块标记为存储区块，将存储区块按照S型依次排列连接，将位于首位的存储区块标记为常数据区块，将位于末位的存储区块标记为不常数据区块，将其余的存储区块标记为备用区块；
获取常数据区块的剩余容量和常用数据所占内存，并将其分别标记为第一余量值和第一内存值，将第一余量值和第一内存值进行比较：
若第一余量值＞第一内存值，则将常用数据储存于常数据区块中；
若第一余量值≤第一内存值，则令与常数据区块连接的备用区块合并至常数据区块中，形成新的常数据区块，直至第一余量值＞第一内存值，并将常用数据储存于常数据区块中；
获取不常数据区块的剩余容量和不常用数据所占内存，并将其分别标记为第二余量值和第二内存值，将第二余量值和第二内存值进行比较：
若第二余量值＞第二内存值，则将不常用数据储存于不常数据区块中；
若第二余量值≤第二内存值，则令与不常数据区块连接的备用区块合并至不常数据区块中，形成新的不常数据区块，直至第二余量值＞第二内存值，并将不常用数据储存于不常数据区块中。
5.根据权利要求1所述的一种基于区块链的人工智能数据共享***，其特征在于，所述数据展示模块将共享数据进行展示的具体过程如下：
接收到数据展示指令后通过互联网向终端展示数据共享页面，数据共享页面包括搜索框以及一级展示框，将共享数据按照共享值从大到小的顺序在一级展示框中进行展示；
用户通过搜索框输入关键词，显示二级展示框；
获取共享数据的标题，将用户输入的关键词与共享数据的标题进行比对，获取关键词与共享数据的标题相同的字符个数，并将其标记为同符数，获取共享数据的标题的字符个数，并将其标记为标符数，获取同符数与标符数之比并将其标记为同标比；
获取共享数据的共时值和共享值；
将同标比、共时值以及共享值经过分析得到展示系数；
将共享数据按照展示系数从大到小的顺序在二级展示框中进行展示。
6.一种基于区块链的人工智能数据共享方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤s1：信息获取模块获取共享数据的共享时间，并将其标记为共时值；
步骤s2：信息获取模块获取共享数据的下载次数、分享次数、好评次数以及差评次数，并将其分别标记为下载值、分享值、好评值以及差评值，将下载值、分享值、好评值以及差评值经过分析得到共次值；
步骤s3：信息获取模块获取共享数据单位时间内的点击次数与在线浏览时间，并将其分别标记为点击值和浏时值，将点击值和浏时值经过分析得到时享值；
步骤s4：信息获取模块将共时值、共次值以及时享值发送至信息分析模块；
步骤s5：信息分析模块将共时值、共次值以及时享值经过分析得到共享值；
步骤s6：信息分析模块将共享值与共享阈值进行比较：
步骤s7：信息分析模块将常用数据和不常用数据发送至数据分储模块；
步骤s8：数据分储模块将存储空间进行区块等距划分，并将划分的区块标记为存储区块，将存储区块按照S型依次排列连接，将位于首位的存储区块标记为常数据区块，将位于末位的存储区块标记为不常数据区块，将其余的存储区块标记为备用区块；
步骤s9：数据分储模块获取常数据区块的剩余容量和常用数据所占内存，并将其分别标记为第一余量值和第一内存值，将第一余量值和第一内存值进行比较：
步骤s10：数据分储模块获取不常数据区块的剩余容量和不常用数据所占内存，并将其分别标记为第二余量值和第二内存值，将第二余量值和第二内存值进行比较；
步骤s11：当用户通过终端与数据共享平台进行互联网连接时，数据共享平台生成数据展示指令，并将数据展示指令发送至数据展示模块。
7.根据权利要求6所述的一种基于区块链的人工智能数据共享方法，其特征在于，所述步骤6中，若共享值＜共享阈值，则将共享值所对应的共享数据标记为不常用数据；
若共享值≥共享阈值，则将共享值所对应的共享数据标记为常用数据。
8.根据权利要求6所述的一种基于区块链的人工智能数据共享方法，其特征在于，所述步骤9中，若第一余量值＞第一内存值，则将常用数据储存于常数据区块中；
若第一余量值≤第一内存值，则令与常数据区块连接的备用区块合并至常数据区块中，形成新的常数据区块，直至第一余量值＞第一内存值，并将常用数据储存于常数据区块中。
9.根据权利要求6所述的一种基于区块链的人工智能数据共享方法，其特征在于，所述步骤10中，若第二余量值＞第二内存值，则将不常用数据储存于不常数据区块中；
若第二余量值≤第二内存值，则令与不常数据区块连接的备用区块合并至不常数据区块中，形成新的不常数据区块，直至第二余量值＞第二内存值，并将不常用数据储存于不常数据区块中。
10.根据权利要求6所述的一种基于区块链的人工智能数据共享方法，其特征在于，所述数据展示方法包括以下步骤：
步骤s12：数据展示模块接收到数据展示指令后通过互联网向终端展示数据共享页面，数据共享页面包括搜索框以及一级展示框，将共享数据按照共享值从大到小的顺序在一级展示框中进行展示；
步骤s13：用户通过数据展示模块的搜索框输入关键词，显示二级展示框；
步骤s14：数据展示模块获取共享数据的标题，将用户输入的关键词与共享数据的标题进行比对，获取关键词与共享数据的标题相同的字符个数，并将其标记为同符数，获取共享数据的标题的字符个数，并将其标记为标符数，获取同符数与标符数之比并将其标记为同标比；
步骤s15：数据展示模块获取共享数据的共时值和共享值；
步骤s16：数据展示模块将同标比、共时值以及共享值经过分析得到展示系数；
步骤s17：数据展示模块将共享数据按照展示系数从大到小的顺序在二级展示框中进行展示。
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