陈小鹏

(国网山东省电力公司滨州供电公司,山东 滨州 256600)

碳排放信息可以为分析温室气体气候变化,进而调整降低碳排放量提供帮助[1-3],研究碳排放信息定向提取具有重要意义。

许多相关学者对信息定向提取展开研究,如王一洲等[4]采用密度统计的方法,根据信息结构特征对信息进行聚类,完成信息提取,但在面向大规模信息时具有局限性。如延安等[5]通过概念运算,获取提取规则,但运算量较大且过于复杂,不具有全面性。

数据挖掘是用一种方法,从海量的数据中寻找隐藏的信息。区块链技术由分布式信息存储、传输、加密算法等计算机技术构成。加密算法包括对称和非对称加密算法,区块链中一般采用非对称加密算法。

为此本文有效结合数据挖掘和区块链技术提出一种定向提取碳排放信息的方法,在定向提取信息时,信息集属性之间是相互独立的,具有较高的稳定性,可以处理多分类的信息,算法简单,且具有普遍性,在信息有不同特征时,其性能不会出现大的不同。

1 碳排放信息定向提取模型

在设计碳排放信息定向提取模型时[6],主要从碳排放信息的使用、管理、安全性设计模型,在模型设计时,考虑数据传递、储存,运用区块链技术完成传输加密处理。本文采用MapReduce计算模式下朴素贝叶斯提取信息及同态加密的计算方法实现碳排放信息的提取和加密传输。碳排放信息定向提取模型结构如图1所示。

图1 碳排放信息定向提……