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申请/专利权人：德车创融(北京)科技有限公司

摘要：本发明公开了区域联盟商家数据共享方法及平台，具体涉及数据更新领域，用于解决数据更新延迟和访问控制问题，是通过哈希表技术生成数据索引，并通过细粒度的访问控制列表和差异更新算法来同步和保证数据一致性的方法。不仅提高了数据索引的生成和更新效率，而且通过引入细粒度访问控制，允许不同的商家节点根据自身需求设定访问权限，极大提升了系统的安全性和灵活性。同时，通过实时评估数据更新的紧迫性和影响范围，以及采用发布订阅模型来及时通知数据订阅者，本发明确保了数据更新的及时性和准确性，有效解决了在动态变化的汽车行业商业环境中数据共享和同步的问题。

主权项：1.区域联盟商家数据共享方法，其特征在于：S1：中心节点接收来自商家节点的数据元信息，使用哈希表技术生成数据索引，且采用差异更新算法定期与商家节点同步这些索引，确保所有参与节点的数据索引都是最新的；S2：根据最新同步的数据索引，商家节点基于细粒度的访问控制列表，明确界定各用户类别对特定数据类别的访问权限及其条件限制；S3：中心节点利用步骤S1中生成的索引和步骤S2中设置的访问控制列表来验证请求者的访问权限，一旦验证通过，中心节点使用索引检索技术快速定位所需数据，并将数据的具体存储位置返回给请求者；S4：当商家节点在本地更新数据后，则报告新的数据元信息给中心节点，更新后的索引被用于步骤S3的数据检索和定位，同时，中心节点评估数据更新的紧迫性、广泛影响及相关风险情况，综合来判断是否应通过发布订阅模型实时通知所有相关的数据订阅者进行数据更新；S4包括以下内容：商家节点更新本地数据后，生成新的数据元信息，然后将这些信息打包发送到中心节点；中心节点接收到新的数据元信息后，使用更新算法重新生成数据的哈希索引；中心节点提取分析待更新数据的关键指标，包括潜时动态差异率、关联影响系数和完整性风险度量指数；潜时动态差异率的计算过程为：记录最近单位时间内的每次数据更新的时间戳和前一次更新的时间戳；对时间间隔应用高斯调和处理：；其中，和分别为时间间隔的均值和标准偏差，用于突出异常的更新频率；通过非线性变换以进一步分析时间间隔的动态变化，计算潜时动态差异率为：；其中，代表了被考虑的数据更新事件的总数；是为了避免除数为零而引入的一个小常数；关联影响系数的计算过程为：识别每次数据更新涉及的关键属性；计算数据更新从源头传播到其他节点的跳数，跳数是从数据更新源到达另一个数据节点所需要的最小转发次数；对于每个跳，使用指数衰减函数来评估跳数对更新影响的减弱程度，公式如下：；其中，是跳数；是衰减常数；结合所有跳的更新影响值来计算总的关联影响系数，通过以下公式：；其中，是第跳中受影响的数据量；完整性风险度量指数的计算过程为：对于每次数据更新，首先评估更新前后数据的一致性和完整性，通过计算数据各个部分的校验和来执行；校验和的计算方式为： ；其中，是数据在第位置的值；是数据的长度；其中代表数据元素的位置索引；使用校验和计算数据更新前后的完整性得分差异：；使用指数衰减模型来量化数据更新的风险，计算完整性风险度量指数：；其中，是衰减系数，用于调整风险指数的敏感度；是自然对数的底数；综合潜时动态差异率、关联影响系数和完整性风险度量指数这三个指标得到数据动态脉络凝聚系数，计算公式为：；其中，、和分别为潜时动态差异率、关联影响系数和完整性风险度量指数，、和分别为潜时动态差异率、关联影响系数和完整性风险度量指数的预设比例系数，且均大于零；将数据动态脉络凝聚系数和更新发布阈值进行比较，当数据动态脉络凝聚系数达到或超过设定的阈值时，生成立即发布信号；反之，如果数据动态脉络凝聚系数低于设定的阈值，生成延后发布信号。

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