基于区块链大数据的电商平台信息共享方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及基于区块链大数据的电商平台信息共享方法和系统，其方法包括步骤，基于区块链系统的去中心化存储采集各个电商平台APP中的区别商品并采集相应区别商品的数据，区别商品的数据包括有对应区别商品的点击量、购买量；以区别商品的数据中对应区别商品的点击量、购买量的带权参数作输入量，以区别商品的数据对应区别商品的未来购买预测量作输出量对DNN网络模型进行反向传播训练，当DNN网络模型的训练收敛后获取成熟的DNN，以成熟的DNN输入区别商品的历史点击量、购买量并计算对应的带权参数，将区别商品的历史点击量、购买量对应的带权参数输入到成熟DNN并输出对区别商品的未来购买预测量。的未来购买预测量。

【技术实现步骤摘要】
基于区块链大数据的电商平台信息共享方法和系统


[0001]本专利技术涉及一种基于区块链大数据的电商平台信息共享方法和系统。

技术介绍

[0002]相关现有技术，CN113761380A公开了基于区块链大数据的电商平台商品信息共享技术，该技术的核心是通过获得特异商品的数据，并且获得特异商品的点击量和购买量，在此基础上，对特异商品进行预测，实际现有技术中，特异商品通常是边缘的商品，这种边缘商品的需求与购买存在一定的异常，很多情况下往往会出现点击量很高，但是购买量很低或者点击量数据比较异常的情况，所以说，在实践中，以特异商品的点击量和购买量的本值，作为输入数据构建的预测模型进行预测，往往会出现较多的问题。

技术实现思路

[0003]为了克服现有的技术存在的不足，本专利技术提供一种基于区块链大数据的电商平台信息共享方法和系统。
[0004]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：
[0005]基于区块链大数据的电商平台信息共享方法，包括步骤，
[0006]基于区块链系统的去中心化存储采集各个电商平台APP中的区别商品并采集相应区别商品的数据，区别商品的数据包括有对应区别商品的点击量、购买量；以区别商品的数据中对应区别商品的点击量、购买量的带权参数作输入量，以区别商品的数据对应区别商品的未来购买预测量作输出量对DNN网络模型进行反向传播训练，当DNN网络模型的训练收敛后获取成熟的DNN，以成熟的DNN输入区别商品的历史点击量、购买量并计算对应的带权参数，将区别商品的历史点击量、购买量对应的带权参数输入到成熟DNN并输出对区别商品的未来购买预测量；将对区别商品的未来购买预测量数据共享到各电商平台，各电商平台对区别商品的推荐中以该预测量作主要依据。
[0007]进一步，所述区别商品的点击量、购买量的带权参数具体为：
[0008][0009]其中t1为区别商品的点击量，t
12
，t
11
分别为在t1对应时间后、前的两个固定间隔时间点对应的区别商品的点击量，t2为区别商品的购买量，t
22
，t
21
分别为在t2对应时间后、前的两个固定间隔时间点对应的区别商品的购买量；P1，P2，为点击量相关的动态权值，P3，P4，为购买量相关的动态权值；不同的区别商品具有不同的P1，P2，P3，P4，其中a，b为表征区别商品购买特点的常数，不同的区别商品具有不同的a和/或b。
[0010]进一步，所述的区别商品具体为在某一个电商平台APP中有出售在其他电商平台APP中均无出售信息的商品。
[0011]基于区块链大数据的电商平台信息共享系统包括有，
[0012]区块链系统，用于采集各个电商平台APP中的区别商品并采集相应区别商品的数据，区别商品的数据包括有对应区别商品的点击量、购买量；
[0013]DNN网络模型构建训练单元，用于以区别商品的数据中对应区别商品的点击量、购买量的带权参数作输入量，以区别商品的数据对应区别商品的未来购买预测量作输出量对DNN网络模型进行反向传播训练，当DNN网络模型的训练收敛后获取成熟的DNN；
[0014]预测单元，用于以成熟的DNN输入区别商品的历史点击量、购买量并计算对应的带权参数，将区别商品的历史点击量、购买量对应的带权参数输入到成熟DNN并输出对区别商品的未来购买预测量；
[0015]分享单元，用于将对区别商品的未来购买预测量数据共享到各电商平台，各电商平台对区别商品的推荐中以该预测量作主要依据。
[0016]进一步，包括有，处理器，该处理器用于执行系统的功能。
[0017]有益效果
[0018]本申请在数据处理中，以区别商品的数据中对应区别商品的点击量、购买量的带权参数作输入量，以区别商品的数据对应区别商品的未来购买预测量作输出量对DNN网络模型进行反向传播训练，以个性化的权值来平衡点击量和购买量的本值的异常特点，在此基础上，以区别商品的数据中对应区别商品的点击量、购买量的带权参数作为输入数据训练预测模型，提高预测模型判断的精准度，也能够较快使得预测模型进行收敛，提高训练的效率。
具体实施方式
[0019]本申请公开了基于区块链大数据的电商平台信息共享方法，包括步骤，
[0020]基于区块链系统的去中心化存储采集各个电商平台APP中的区别商品并采集相应区别商品的数据，区别商品的数据包括有对应区别商品的点击量、购买量；以区别商品的数据中对应区别商品的点击量、购买量的带权参数作输入量，以区别商品的数据对应区别商品的未来购买预测量作输出量对DNN网络模型进行反向传播训练，当DNN网络模型的训练收敛后获取成熟的DNN，以成熟的DNN输入区别商品的历史点击量、购买量并计算对应的带权参数，将区别商品的历史点击量、购买量对应的带权参数输入到成熟DNN并输出对区别商品的未来购买预测量；将对区别商品的未来购买预测量数据共享到各电商平台，各电商平台对区别商品的推荐中以该预测量作主要依据。所述的区别商品具体为在某一个电商平台APP中有出售在其他电商平台APP中均无出售信息的商品。
[0021]本申请在数据处理中，以区别商品的数据中对应区别商品的点击量、购买量的带权参数作输入量，以区别商品的数据对应区别商品的未来购买预测量作输出量对DNN网络模型进行反向传播训练，以个性化的权值来平衡点击量和购买量的本值的异常特点，在此基础上，以区别商品的数据中对应区别商品的点击量、购买量的带权参数作为输入数据训练预测模型，提高预测模型判断的精准度，也能够较快使得预测模型进行收敛，提高训练的效率。
[0022]具体优选地，所述区别商品的点击量、购买量的带权参数具体为：
[0023][0024]其中t1为区别商品的点击量，t
12
，t
11
分别为在t1对应时间后、前的两个固定间隔时间点对应的区别商品的点击量，t2为区别商品的购买量，t
22
，t
21
分别为在t2对应时间后、前的两个固定间隔时间点对应的区别商品的购买量；P1，P2，为点击量相关的动态权值，P3，P4，为购买量相关的动态权值；不同的区别商品具有不同的P1，P2，P3，P4，其中a，b为表征区别商品购买特点的常数，不同的区别商品具有不同的a和/或b。
[0025]本申请公开了基于区块链大数据的电商平台信息共享系统，其包括有，
[0026]区块链系统，用于采集各个电商平台APP中的区别商品并采集相应区别商品的数据，区别商品的数据包括有对应区别商品的点击量、购买量；
[0027]DNN网络模型构建训练单元，用于以区别商品的数据中对应区别商品的点击量、购买量的带权参数作输入量，以区别商品的数据对应区别商品的未来购买预测量作输出量对DNN网络模型进行反向传播训练，当DNN网络模型的训练收敛后获取成熟的DNN；
[0028]预测单元，用于以成熟的DNN输入区别商品的历史点击量、购买量并计算对应的带本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于区块链大数据的电商平台信息共享方法，其特征在于，包括步骤，基于区块链系统的去中心化存储采集各个电商平台APP中的区别商品并采集相应区别商品的数据，区别商品的数据包括有对应区别商品的点击量、购买量；以区别商品的数据中对应区别商品的点击量、购买量的带权参数作输入量，以区别商品的数据对应区别商品的未来购买预测量作输出量对DNN网络模型进行反向传播训练，当DNN网络模型的训练收敛后获取成熟的DNN，以成熟的DNN输入区别商品的历史点击量、购买量并计算对应的带权参数，将区别商品的历史点击量、购买量对应的带权参数输入到成熟DNN并输出对区别商品的未来购买预测量；将对区别商品的未来购买预测量数据共享到各电商平台，各电商平台对区别商品的推荐中以该预测量作主要依据。2.根据权利要求1所述的基于区块链大数据的电商平台信息共享方法，其特征在于，包括步骤，所述区别商品的点击量、购买量的带权参数具体为：其中t1为区别商品的点击量，t
12
，t
11
分别为在t1对应时间后、前的两个固定间隔时间点对应的区别商品的点击量，t2为区别商品的购买量，t
22
，t
21
分别为在t2对应时间后、前的两个固定间隔时间点对应的区别商品的购买量；P1，P2，为点击量相关的动态权值，P3...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈聪，
申请(专利权)人：陈聪，
类型：发明
国别省市：