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申请/专利权人：温州城市一卡通服务有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种市民卡消费的终端通信数据处理方法，包括以下步骤：在终端初始化时，整合多种生物识别技术进行卡主身份验证；终端识别市民卡后，获取消费数据和基本身份信息，将获取的消费数据加密后记录在区块链上；利用智能合约自动执行特定消费规则；传输加密数据，服务器接收加密数据后，进行解密并验证数据完整性；服务器利用机器学习模型对消费者的消费习惯进行分析；处理完毕后，将结果反馈至终端。本发明，有效区分不同类型的消费者，提供更加精准的个性化服务。这些智能化的分析和推荐不仅提升了用户的购物体验。

主权项：1.一种市民卡消费的终端通信数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：终端初始化，在终端初始化时，整合多种生物识别技术进行卡主身份验证；S2：终端识别市民卡后，获取消费数据和基本身份信息，将获取的消费数据加密后记录在区块链上；S3：利用智能合约自动执行特定消费规则，包括自动识别和处理异常消费行为，具体包括：S31，在区块链平台上设计并部署智能合约，所述智能合约包含预定义的消费规则和异常行为的识别标准，且智能合约的规则包括消费限额、频率、地点及相关消费行为模式；S32，智能合约实时监测从终端上传至区块链的消费数据，对每笔消费进行自动检查，以确认是否符合预设的消费规则；S33，利用智能合约内置算法分析消费模式，自动识别任何偏离正常模式的消费行为，异常行为包括超出正常消费限额、在不寻常的时间或地点进行消费；S34，检测到异常消费行为后，智能合约自动触发预设的响应机制，响应机制的措施包括冻结交易、通知用户和相关安全人员或启动深入验证过程；所述S33中的智能合约内置算法如下：参数定义如下，Xamount：每笔交易的消费金额，Xtime：每笔交易的消费时间，Xlocation：每笔交易的地点分类，μamount，σamount：消费金额的平均值和标准差，μtime，σtime：消费时间的平均值和标准差，Flocation：每个地点的频率分布，α，β，γ：分别为金额、时间和地点的权重系数，用于调整各特征在最终评分中的影响力，T：异常交易的阈值；特征计算为：金额特征：时间特征：地点特征：Zlocation＝-logFlocation[Xlocation]，若Flocation[Xlocation]＝0，则设置Zlocation为一个大数；综合评分：总体评分：S＝α·Zamount+β·Ztime+γ·Zlocation；异常判断：若ST，则认定该交易为异常；S4：建立与服务器的安全通信链接，传输加密数据，服务器接收加密数据后，进行解密并验证数据完整性；S5：服务器利用机器学习模型对消费者的消费习惯进行分析，提供个性化推荐和优惠信息；S6：处理完毕后，服务器将结果反馈至终端，终端提供电子收据选项并优化用户交互体验。

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