1.一種基于區(qū)塊鏈的知識(shí)產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法，其特征在于，包括：

利用數(shù)字摘要算法對(duì)每篇知識(shí)產(chǎn)權(quán)文本進(jìn)行摘要計(jì)算，生成知識(shí)產(chǎn)權(quán)摘要消息；

利用時(shí)間戳技術(shù)為每個(gè)所述知識(shí)產(chǎn)權(quán)摘要消息生成可信時(shí)間戳，其中，每個(gè)所述知識(shí)產(chǎn)權(quán)摘要消息及其對(duì)應(yīng)生成的可信時(shí)間戳存儲(chǔ)于一數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間中，所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間是按預(yù)設(shè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)所定義的字段分布，所述知識(shí)產(chǎn)權(quán)摘要消息及其對(duì)應(yīng)生成的可信時(shí)間戳存儲(chǔ)于該數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間中對(duì)應(yīng)字段內(nèi)；還包括：使用由現(xiàn)有語(yǔ)料庫(kù)、及知識(shí)產(chǎn)權(quán)文本的描述數(shù)據(jù)所訓(xùn)練文本深度表示模型，將每篇知識(shí)產(chǎn)權(quán)文本的描述數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為文本特征向量；其中，所述文本特征向量供存儲(chǔ)于該數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間中的對(duì)應(yīng)字段內(nèi)；所述描述數(shù)據(jù)是通過(guò)對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)文本進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗處理得到的；所述文本深度表示模型包括Doc2vec文章向量模型；利用相似度算法計(jì)算現(xiàn)有知識(shí)產(chǎn)權(quán)文本與新增知識(shí)產(chǎn)權(quán)文本的文本特征向量間相似性；

還包括：獲得用于描述所述知識(shí)產(chǎn)權(quán)文本的知識(shí)產(chǎn)權(quán)關(guān)鍵詞或其文本特征向量，供存儲(chǔ)于該數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間中對(duì)應(yīng)字段內(nèi)。