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La investigación de un sistema de calificación crediticia basado en AHP en una aplicación de blockchain

Autores: Chen, Chao; Huang, Hao; Zhao, Bin; Shu, Desheng; Wang, Yu

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

La investigación de un sistema de calificación crediticia basado en AHP en una aplicación de blockchain


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Nft
Blockchain
Fraude
Autenticidad
Calificación crediticia
Trazabilidad

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 27

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
NFT es un tipo de token virtual derivado de la cadena de bloques. En 2019, el mercado de transacciones de NFT se convirtió en una nueva fuerza en el campo de la economía digital, mientras que también era común el fraude con NFT. No existe una tecnología o métodos eficientes para garantizar la autenticidad de los datos fuente (que aún no se han almacenado en la cadena de bloques) en un sistema de trazabilidad de blockchain. Para resolver este problema y proteger los derechos e intereses de los miembros de la aplicación de blockchain, proponemos un método para medir el grado de crédito del usuario mediante la obtención de los datos antes de que se almacenen en la cadena de bloques. Primero analizamos algunos procesos comerciales y modelos de transacción de mercados de NFT. Luego, basándonos en el proceso analítico jerárquico (AHP) en la teoría de investigación operativa, se han establecido algunos índices de calificación crediticia. Se ha establecido un sistema de calificación crediticia mediante el cálculo de la matriz de evaluación y el coeficiente de eficacia de cada índice. Los resultados experimentales muestran que el sistema de evaluación crediticia puede utilizarse como un método para juzgar la calificación crediticia del usuario en un sistema de trazabilidad de blockchain. Este método proporciona una referencia para decidir si restringir la transacción de algunos usuarios con comportamientos anómalos.

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