Livsmedelsförsörjningskedjan är ett komplext system som omfattar en mängd "intressenter" såsom jordbrukare, produktionsfabriker, distributörer, återförsäljare och konsumenter. "Informationsasymmetri" mellan berörda parter är en av de viktigaste faktorerna som leder till livsmedelsbedrägerier. Vissa aktuella undersökningar har visat att tillämpa blockchain kan bidra till att garantera livsmedelssäkerhet. De tenderar dock att studera livsmedlens spårbarhet, men inte dess övervakning. Detta dokument tillhandahåller ett blockkedjebaserat kreditvärderingssystem för att öka effektiviteten i tillsynen och förvaltningen i livsmedelskedjan. Systemet samlar kreditvärdering text från handlare genom smarta kontrakt på blockkedjan. Därefter analyseras den samlade texten direkt av ett nätverk för djupinlärning som heter Long Short Term Memory (LSTM). Slutligen används affärsidkarnas kreditresultat som referens för tillsyn och förvaltning av tillsynsmyndigheter. Genom att tillämpa blockchain, kan handlare hållas ansvariga för sina åtgärder i processen för transaktion och kredit utvärdering. Tillsynsmyndigheterna kan samla in mer tillförlitlig, autentisk och tillräcklig information om näringsidkare. Resultaten av experimenten visar att antagandet av LSTM resulterar i bättre prestanda än traditionella maskininlärningsmetoder som Support Vector Machine (SVM) och Navie Bayes (NB) för att analysera kreditvärderingstexten. Systemet ger ett vänligt gränssnitt för användarens bekvämlighet.
Mao och Dianhui REF presenterar ett blockkedjebaserat kreditvärderingssystem via smarta kontrakt för effektiv förvaltning i livsmedelskedjan.
Credit Evaluation System Based on Blockchain for Multiple Stakeholders in the Food Supply Chain
{'venue': 'International Journal of Environmental Research and Public Health', 'journal': 'International Journal of Environmental Research and Public Health', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}