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龙图腾网获悉浙江天正思维信息技术有限公司申请的专利基于区块链的痕迹数据追踪方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116912051B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310903957.6，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权基于区块链的痕迹数据追踪方法及系统是由吴劼;章纪成;张磊设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于区块链的痕迹数据追踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于区块链的痕迹数据追踪方法及系统，涉及数据处理技术领域，通过基于用户数据更新周期对批量学生进行痕迹数据采集并存储至区块链节点；在批量数据更新频次满足数据追踪分析周期时，基于批量区块链节点提取获得批量痕迹数据集进行教育质量追踪分析获得教学缺陷识别结果。解决现有技术中存在学生痕迹数据记录准确度不足，导致基于痕迹数据分析所获教师授课质量的可信性较低，进而导致痕迹数据采集对于教学质量的提升作用较弱的技术问题。实现了有效进行批量学生痕迹数据记录，从而基于痕迹数据量化分析获得科学性的批量目标用户的教学质量情况，为进行批量学生的教学查漏补缺提供高可信度参考信息，进而保障教学质量的技术效果。

本发明授权基于区块链的痕迹数据追踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于区块链的痕迹数据追踪方法，其特征在于，所述方法包括： 基于批量目标用户构建教学数据区块链，其中，所述教学数据区块链包括批量区块链节点，所述批量区块链节点和所述批量目标用户存在映射关系； 采集并分析批量目标用户的批量基本信息，获得用户数据更新周期和数据追踪分析周期； 基于所述用户数据更新周期对所述批量目标用户进行痕迹数据采集，并存储至所述批量区块链节点； 基于所述批量区块链节点提取获得批量数据更新频次，将所述批量数据更新频次与所述数据追踪分析周期进行比对； 若所述批量区块链节点的批量数据更新频次满足所述数据追踪分析周期，则基于所述批量区块链节点提取获得批量痕迹数据集； 基于所述批量痕迹数据集进行教育质量追踪分析，获得教学偏差数据集； 对所述教学偏差数据集进行聚合分析，获得教学缺陷识别结果； 采集并分析批量目标用户的批量基本信息，获得用户数据更新周期和数据追踪分析周期，还包括： 所述批量基本信息包括批量作业提交周期、批量课堂反馈数据和标准教学周期； 根据所述批量作业提交周期和批量课堂反馈数据确定批量痕迹数据生成时间； 对所述批量痕迹数据生成时间进行序列化处理，获得痕迹数据生成极值； 将所述痕迹数据生成极值作为所述用户数据更新周期； 根据所述用户数据更新周期和所述标准教学周期计算获得所述数据追踪分析周期； 基于所述用户数据更新周期对所述批量目标用户进行痕迹数据采集，并存储至所述批量区块链节点，之前，还包括： 基于所述用户数据更新周期对所述批量目标用户进行痕迹数据采集，获得批量待存储信息； 对所述批量待存储信息进行数据筛选，获得批量存储筛选结果； 将所述批量存储筛选结果上传至所述批量区块链节点进行分布式存储； 对所述批量待存储信息进行数据筛选，获得批量存储筛选结果，还包括： 基于所述批量待存储信息提取获得第一待存储信息，其中，所述第一待存储信息中包括K种用户痕迹数据，且每种用户痕迹数据具有数据属性标识和数据来源标识； 交互获得所述批量目标用户的数据分析需求； 根据所述数据属性标识和数据来源标识进行所述数据分析需求和第一待存储信息的相关性分析，获得K个相关性分析结果； 预设相关性阈值区间遍历所述K个相关性分析结果，筛选获得第一存储筛选结果； 以此列推获得所述批量存储筛选结果。

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