基于数据处理的溯源识别信息的分析方法及系统技术方案

本发明专利技术提供的基于数据处理的溯源识别信息的分析方法及系统，涉及数据处理技术领域。在本发明专利技术中，基于第一朔源用户对高频节点环节的节点环节关注信息和多个候选朔源信息节点所属的节点环节对应的历史关注信息描述向量，分析输出第一朔源用户的感兴趣信息描述向量；基于感兴趣信息描述向量和多个候选朔源信息节点中的每一个候选朔源信息节点的时序相关信息描述向量之间的区别，分析输出多个候选朔源信息节点中相对于第一朔源用户的感兴趣信息节点；将溯源识别信息中感兴趣信息节点的局部溯源识别信息，提供给第一朔源用户。基于上述内容，可以改善现有技术中溯源识别信息的分析可靠度不高的问题。析可靠度不高的问题。析可靠度不高的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于数据处理的溯源识别信息的分析方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体而言，涉及一种基于数据处理的溯源识别信息的分析方法及系统。

技术介绍

[0002]传统物流采购方式配送流通服务企业环节监控难、管理成本高、人工效率低、手动计算乱、食品安全防控能力低，缺乏信息化管理手段。目前大部分餐饮机构还使用的传统物流采购方式，如：手动记账，打电话给商家订货，少部分餐饮机构采购部有简单的ERP进销存软件，往往仅用于库房记账和盘点操作，物流部有一套内部的管理软件，无法将物流系统与采购系统统一在一个平台上，往往存在需求和采购对应不上的问题，人力投入成本高、监管难度大，且存在食品安全风险。在现有技术中，可以利用信息化手段代替传统纸质档案和打电话、发短信的采购模式，使得可以形成电子的信息，以便于进行溯源识别和查找。但是，由于在现有技术中，一般是直接将溯源识别和查找到的全部信息提供给用户，使得存在可靠度不高的问题。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于数据处理的溯源识别信息的分析方法及系统，以改善现有的溯源识别信息的分析可靠度不高的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术实施例采用如下技术方案：一种基于数据处理的溯源识别信息的分析方法，包括：基于第一朔源用户对高频节点环节的节点环节关注信息和多个候选朔源信息节点所属的节点环节对应的历史关注信息描述向量，分析输出所述第一朔源用户的感兴趣信息描述向量，每一个所述节点环节包括至少一个候选朔源信息节点，每一个节点环节对应于一个食品处理环节，每一个候选朔源信息节点对应于一个食品处理子环节；基于所述感兴趣信息描述向量和所述多个候选朔源信息节点中的每一个候选朔源信息节点的时序相关信息描述向量之间的区别，分析输出所述多个候选朔源信息节点中相对于所述第一朔源用户的感兴趣信息节点，所述节点环节对应的历史关注信息描述向量基于第二朔源用户对所述节点环节的节点环节关注信息形成，所述节点环节属于所述第二朔源用户的非高频节点环节，所述时序相关信息描述向量基于所述多个候选朔源信息节点之间的时序关系形成；将提取到的溯源识别信息中所述感兴趣信息节点的局部溯源识别信息，提供给所述第一朔源用户。
[0005]在一些优选的实施例中，在上述基于数据处理的溯源识别信息的分析方法中，所述基于第一朔源用户对高频节点环节的节点环节关注信息和多个候选朔源信息节点所属的节点环节对应的历史关注信息描述向量，分析输出所述第一朔源用户的感兴趣信息描述向量的步骤，包括：
基于第一朔源用户对高频节点环节的节点环节关注信息，挖掘出所述第一朔源用户相对于所述高频节点环节的节点环节关注信息描述向量；基于所述节点环节关注信息描述向量和多个候选朔源信息节点对应的节点环节中每一个节点环节对应的历史关注信息描述向量，分析输出每一个所述节点环节和所述第一朔源用户之间的用户环节匹配关系；将所述用户环节匹配关系作为加权系数，并基于所述多个候选朔源信息节点所属的节点环节对应的历史关注信息描述向量，分析输出所述第一朔源用户对所述多个候选朔源信息节点对应的节点环节的整体历史关注信息描述向量；基于所述节点环节关注信息描述向量和所述整体历史关注信息描述向量，分析输出所述第一朔源用户的感兴趣信息描述向量。
[0006]在一些优选的实施例中，在上述基于数据处理的溯源识别信息的分析方法中，所述基于所述节点环节关注信息描述向量和所述整体历史关注信息描述向量，分析输出所述第一朔源用户的感兴趣信息描述向量的步骤，包括：基于配置的转换参数分布，将所述节点环节关注信息描述向量进行参数转换，形成对应的转换节点环节关注信息描述向量；基于所述转换节点环节关注信息描述向量和所述整体历史关注信息描述向量，分析输出所述第一朔源用户的感兴趣信息描述向量，所述转换参数分布对应于所述第一朔源用户的高频节点环节。
[0007]在一些优选的实施例中，在上述基于数据处理的溯源识别信息的分析方法中，所述基于所述感兴趣信息描述向量和所述多个候选朔源信息节点中的每一个候选朔源信息节点的时序相关信息描述向量之间的区别，分析输出所述多个候选朔源信息节点中相对于所述第一朔源用户的感兴趣信息节点的步骤，包括：基于所述转换参数分布，分别对每一个所述候选朔源信息节点的时序相关信息描述向量进行参数转换，形成每一个所述候选朔源信息节点对应的的转换时序相关信息描述向量；在所述多个候选朔源信息节点中，筛选出所述转换时序相关信息描述向量与所述感兴趣信息描述向量之间的区别最小的目标节点数目个候选朔源信息节点，形成所述第一朔源用户的感兴趣信息节点。
[0008]在一些优选的实施例中，在上述基于数据处理的溯源识别信息的分析方法中，所述基于第一朔源用户对高频节点环节的节点环节关注信息，挖掘出所述第一朔源用户相对于所述高频节点环节的节点环节关注信息描述向量的步骤，包括：基于所述第一朔源用户对所述高频节点环节的节点环节关注信息，分析输出所述高频节点环节中被关注的关注候选朔源信息节点和所述关注候选朔源信息节点的被关注统计信息；基于所述被关注统计信息，对所述关注候选朔源信息节点的时序相关信息描述向量进行融合，输出所述第一朔源用户相对于所述高频节点环节的节点环节关注信息描述向量，所述多个候选朔源信息节点包括所述关注候选朔源信息节点。
[0009]在一些优选的实施例中，在上述基于数据处理的溯源识别信息的分析方法中，通过兴趣节点挖掘神经网络执行以下步骤：
所述基于第一朔源用户对高频节点环节的节点环节关注信息和多个候选朔源信息节点所属的节点环节对应的历史关注信息描述向量，分析输出所述第一朔源用户的感兴趣信息描述向量的步骤；所述基于所述感兴趣信息描述向量和所述多个候选朔源信息节点中的每一个候选朔源信息节点的时序相关信息描述向量之间的区别，分析输出所述多个候选朔源信息节点中相对于所述第一朔源用户的感兴趣信息节点的步骤；所述兴趣节点挖掘神经网络包括关键数据挖掘子网络，所述兴趣节点挖掘神经网络的优化过程包括：基于第一示例性朔源用户对示例性高频节点环节的第一示例性节点环节关注信息和多个示例性候选朔源信息节点对应的示例性节点环节的示例性历史关注信息描述向量，通过所述关键数据挖掘子网络，分析输出所述第一示例性朔源用户的示例性感兴趣信息描述向量；基于所述第一示例性朔源用户对示例性非高频节点环节的第二示例性节点环节关注信息，分析输出所述多个示例性候选朔源信息节点中所述第一示例性朔源用户关注的示例性关注候选朔源信息节点；基于所述示例性感兴趣信息描述向量与所述示例性关注候选朔源信息节点的示例性时序相关信息描述向量之间的区别，对所述关键数据挖掘子网络进行网络优化处理，所述示例性节点环节的示例性历史关注信息描述向量基于第二示例性朔源用户对所述示例性节点环节的示例性节点环节关注信息形成，所述示例性节点环节属于所述第二示例性朔源用户的示例性非高频节点环节，所述示例性时序相关信息描述向量基于所述多个示例性候选朔源信息节点之间的时序关系形成。
[0010]在一些优选的实施例中，在上述基于数据处理的溯源识别信本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据处理的溯源识别信息的分析方法，其特征在于，包括：基于第一朔源用户对高频节点环节的节点环节关注信息和多个候选朔源信息节点所属的节点环节对应的历史关注信息描述向量，分析输出所述第一朔源用户的感兴趣信息描述向量，每一个所述节点环节包括至少一个候选朔源信息节点，每一个节点环节对应于一个食品处理环节，每一个候选朔源信息节点对应于一个食品处理子环节；基于所述感兴趣信息描述向量和所述多个候选朔源信息节点中的每一个候选朔源信息节点的时序相关信息描述向量之间的区别，分析输出所述多个候选朔源信息节点中相对于所述第一朔源用户的感兴趣信息节点，所述节点环节对应的历史关注信息描述向量基于第二朔源用户对所述节点环节的节点环节关注信息形成，所述节点环节属于所述第二朔源用户的非高频节点环节，所述时序相关信息描述向量基于所述多个候选朔源信息节点之间的时序关系形成；将提取到的溯源识别信息中所述感兴趣信息节点的局部溯源识别信息，提供给所述第一朔源用户。2.如权利要求1所述的基于数据处理的溯源识别信息的分析方法，其特征在于，所述基于第一朔源用户对高频节点环节的节点环节关注信息和多个候选朔源信息节点所属的节点环节对应的历史关注信息描述向量，分析输出所述第一朔源用户的感兴趣信息描述向量的步骤，包括：基于第一朔源用户对高频节点环节的节点环节关注信息，挖掘出所述第一朔源用户相对于所述高频节点环节的节点环节关注信息描述向量；基于所述节点环节关注信息描述向量和多个候选朔源信息节点对应的节点环节中每一个节点环节对应的历史关注信息描述向量，分析输出每一个所述节点环节和所述第一朔源用户之间的用户环节匹配关系；将所述用户环节匹配关系作为加权系数，并基于所述多个候选朔源信息节点所属的节点环节对应的历史关注信息描述向量，分析输出所述第一朔源用户对所述多个候选朔源信息节点对应的节点环节的整体历史关注信息描述向量；基于所述节点环节关注信息描述向量和所述整体历史关注信息描述向量，分析输出所述第一朔源用户的感兴趣信息描述向量。3.如权利要求2所述的基于数据处理的溯源识别信息的分析方法，其特征在于，所述基于所述节点环节关注信息描述向量和所述整体历史关注信息描述向量，分析输出所述第一朔源用户的感兴趣信息描述向量的步骤，包括：基于配置的转换参数分布，将所述节点环节关注信息描述向量进行参数转换，形成对应的转换节点环节关注信息描述向量；基于所述转换节点环节关注信息描述向量和所述整体历史关注信息描述向量，分析输出所述第一朔源用户的感兴趣信息描述向量，所述转换参数分布对应于所述第一朔源用户的高频节点环节。4.如权利要求3所述的基于数据处理的溯源识别信息的分析方法，其特征在于，所述基于所述感兴趣信息描述向量和所述多个候选朔源信息节点中的每一个候选朔源信息节点的时序相关信息描述向量之间的区别，分析输出所述多个候选朔源信息节点中相对于所述第一朔源用户的感兴趣信息节点的步骤，包括：
基于所述转换参数分布，分别对每一个所述候选朔源信息节点的时序相关信息描述向量进行参数转换，形成每一个所述候选朔源信息节点对应的的转换时序相关信息描述向量；在所述多个候选朔源信息节点中，筛选出所述转换时序相关信息描述向量与所述感兴趣信息描述向量之间的区别最小的目标节点数目个候选朔源信息节点，形成所述第一朔源用户的感兴趣信息节点。5.如权利要求2所述的基于数据处理的溯源识别信息的分析方法，其特征在于，所述基于第一朔源用户对高频节点环节的节点环节关注信息，挖掘出所述第一朔源用户相对于所述高频节点环节的节点环节关注信息描述向量的步骤，包括：基于所述第一朔源用户对所述高频节点环节的节点环节关注信息，分析输出所述高频节点环节中被关注的关注候选朔源信息节点和所述关注候选朔源信息节点的被关注统计信息；基于所述被关注统计信息，对所述关注候选朔源信息节点的时序相关信息描述向量进行融合，输出所述第一朔源用户相对于所述高频节点环节的节点环节关注信息描述向量，所述多个候选朔源信息节点包括所述关注候选朔源信息节点。6.如权利要求1所述的基于数据处理的溯源识别信息的分析方法，其特征在于，通过兴趣节点挖掘神经网络执行以下步骤：所述基于第一朔源用户对高频节点环节的节点环节关注信息和多个候选朔源信息节点所属的节点环节对应的历史关注信息描述向量，分析输出所述第一朔源用户的感兴趣信息描述向量的步骤；所述基于所述感兴趣信息描述向量和所述多个候选朔源信息节点中的每一个候选朔源信息节点的时序...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁诚，唐莉，厍文川，
申请(专利权)人：成都银光软件有限公司，
类型：发明
国别省市：